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- 1. run的快捷键是alt+shift+f10 比如可以设置快捷键为Ctrl+f1 2.还是老办法： 将python代码中的test替换掉 之所以会出现上面这种情况，实际上是因为Pycharm误认你的脚本文件是用来测试的。导致这样的结果，可能是你脚本中的test字样太多了，所以替换掉test即可。 同时按住 CTRL 和 R 两个键，进入字符替换模式... 1. run的快捷键是alt+shift+f10 比如可以设置快捷键为Ctrl+f1 2.还是老办法： 将python代码中的test替换掉 之所以会出现上面这种情况，实际上是因为Pycharm误认你的脚本文件是用来测试的。导致这样的结果，可能是你脚本中的test字样太多了，所以替换掉test即可。 同时按住 CTRL 和 R 两个键，进入字符替换模式...
- 去除由于对焦，运动等造成的模糊图像，所以在构建数据集的时候考虑用opencv对清晰的图片进行处理获得模糊的图片从而进行训练。 1） 运动模糊图像 一般来说，运动模糊的图像都是朝同一方向运动的，那么就可以利用cv2.filter2D函数。 import numpy as np def motion_blur(image, degree=10, angle=20): ima... 去除由于对焦，运动等造成的模糊图像，所以在构建数据集的时候考虑用opencv对清晰的图片进行处理获得模糊的图片从而进行训练。 1） 运动模糊图像 一般来说，运动模糊的图像都是朝同一方向运动的，那么就可以利用cv2.filter2D函数。 import numpy as np def motion_blur(image, degree=10, angle=20): ima...
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- 11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识! 1.opencv读的话，读取方式 unchanged,值为-1， img=(img/4).astype(np.uint8)... 11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识! 1.opencv读的话，读取方式 unchanged,值为-1， img=(img/4).astype(np.uint8)...
- 方法1：自定义异常 # -*- coding:utf-8 -*- class Getoutofloop(Exception): passtry: for i in range(5): for j in range(5): if i == j == 2: raise Getoutofloop() else: print i, '----', jexcept Getouto... 方法1：自定义异常 # -*- coding:utf-8 -*- class Getoutofloop(Exception): passtry: for i in range(5): for j in range(5): if i == j == 2: raise Getoutofloop() else: print i, '----', jexcept Getouto...
- 为了取得好的图片效果，我们需要设置摄像头的参数。 假如摄像流为 cap， 那么设置参数是cap.set(参数编号，参数) 获取参数值的函数是 cap.get(参数编号) 看一段摄像头参数设置读取的例子吧，代码里先设置3个参数，然后再读取这3个参数。 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) #先设置参数，然后读取参... 为了取得好的图片效果，我们需要设置摄像头的参数。 假如摄像流为 cap， 那么设置参数是cap.set(参数编号，参数) 获取参数值的函数是 cap.get(参数编号) 看一段摄像头参数设置读取的例子吧，代码里先设置3个参数，然后再读取这3个参数。 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) #先设置参数，然后读取参...
- softmax后，直接获取第几维的分数，就是预测值 import torch import numpy as np import torch.nn.functional as torch_F data=np.array([[[0.5,-0.5],[-0.05,-0.05]]]) t_data = torch.from_numpy(data.astype(np.float... softmax后，直接获取第几维的分数，就是预测值 import torch import numpy as np import torch.nn.functional as torch_F data=np.array([[[0.5,-0.5],[-0.05,-0.05]]]) t_data = torch.from_numpy(data.astype(np.float...
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