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219个opencv常用函数汇总

； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)； 37、cvCvtColor...、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值； 50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值； 51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回； 52、cvGetSubRect...：从一个数组的子区域复制元素值； 53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内； 54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内； 55、cvInvert...：获取存储器最顶层的节点； 114、cvGetFileNodeByName：在映图或存储器中找到相应节点； 115、cvGetHashedKey：为名称返回一个惟一的指针； 116、cvGetFileNode...：在映图或文件存储器中找到节点； 117、cvGetFileNodeName：返回文件的节点名； 118、cvReadInt：读取一个无名称的整数型； 119、cvReadIntByName：读取一个有名称的整数型

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合并多个Excel文件，Python相当轻松

标签：Python与Excel,pandas 下面是一个应用场景： 我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。...我可以使用VLOOKUP查找每个“保险ID”的值，并将所有数据字段合并到一个电子表格中！...，df_2称为右数据框架，将df_2与df_1合并基本上意味着我们将两个数据帧框架的所有数据合并在一起，使用一个公共的唯一键匹配df_2到df_1中的每条记录。...图6：合并数据框架，共21行和8列 第二次合并 我们获取第一次合并操作的结果，然后与另一个df_3合并。...有两个“保单现金值”列，保单现金值_x（来自df_2）和保单现金值_y（来自df_3）。当有两个相同的列时，默认情况下，pandas将为列名的末尾指定后缀“_x”、“_y”等。

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    OpenCv结构和内容

    ； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)； 37、cvCvtColor...、cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值； 50、cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值； 51、cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回； 52、cvGetSubRect...：从一个数组的子区域复制元素值； 53、cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内； 54、cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内； 55、cvInvert...：获取存储器最顶层的节点； 114、cvGetFileNodeByName：在映图或存储器中找到相应节点； 115、cvGetHashedKey：为名称返回一个惟一的指针； 116、cvGetFileNode...：在映图或文件存储器中找到节点； 117、cvGetFileNodeName：返回文件的节点名； 118、cvReadInt：读取一个无名称的整数型； 119、cvReadIntByName：读取一个有名称的整数型

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    keras&tensorflow+分布式训练︱实现简易视频内容问答框架

    而现在，所有具备基础 Python 编程技能的人都能借助工具处理该问题。我们这也是在使深度学习民主化。 下图便是我们的神经网络方案。它的结构可分为三个部分： ?...首先，一个分支会导入视频输入，把它转化为对视频内容编码的矢量。另一个分支导入问题，也把它转化为矢量。现在，你可以把视频矢量和问题矢量连结起来，在它们之上添加一个分类器。...该分类器的任务，是从一堆潜在回答中，选出正确的那一个。 第一步，是把视频输入矢量转化为张量。一个视频只是一组连续的画面帧，每一帧都是一个图像。对于图像处理，你要做的全部的事，就是运行一个 CNN。...我们需要利用现有的、在大型数据集上学习到的视觉特征。这个例子里是 ImageNet。在深度学习里，这是一个常见的举措，而 Keras 使它变得更方便。问题的编码更加简单。...这样做的结果，是得到所有帧的张量，再导入 LSTM 层得到单一矢量。 ? 如上图，问题处理就更加简单。最终的问题输入，被处理为整数序列。为什么是整数呢？每一个整数，都会用某些词汇映射到一个矢量。

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    OpenAI科学家一文详解自监督学习

    补丁 第二类自监督学习任务从一张图像中提取多个补丁，并要求模型预测这些补丁之间的关系。 除了诸如边界图案或纹理之类的琐碎信号不断出现之外，还发现了另一个有趣且琐碎的解决方案，称为“色差”。...着色 着色可以用来完成强大的自监督任务：训练模型以对灰度输入图像进行着色；确切的任务是，将该图像映射到量化的色彩值输出上的分布。...生成对抗网络（GAN）能够学习从简单的潜在变量映射到任意复杂的数据分布。...选择第一个补丁x和最后一个补丁x+并将其用作训练数据点。 如果直接训练模型，在对两个特征向量之间的差异实现最小化，那么该模型可能只会学会将所有内容映射到相同的值。...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。

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    【ML】OpenAI科学家一文详解自监督学习

    补丁 第二类自监督学习任务从一张图像中提取多个补丁，并要求模型预测这些补丁之间的关系。 除了诸如边界图案或纹理之类的琐碎信号不断出现之外，还发现了另一个有趣且琐碎的解决方案，称为“色差”。...着色 着色可以用来完成强大的自监督任务：训练模型以对灰度输入图像进行着色；确切的任务是，将该图像映射到量化的色彩值输出上的分布。...生成对抗网络（GAN）能够学习从简单的潜在变量映射到任意复杂的数据分布。...选择第一个补丁x和最后一个补丁x+并将其用作训练数据点。 如果直接训练模型，在对两个特征向量之间的差异实现最小化，那么该模型可能只会学会将所有内容映射到相同的值。...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。

    61510

    一文详解自监督学习

    补丁 第二类自监督学习任务从一张图像中提取多个补丁，并要求模型预测这些补丁之间的关系。 除了诸如边界图案或纹理之类的琐碎信号不断出现之外，还发现了另一个有趣且琐碎的解决方案，称为“色差”。...着色 着色可以用来完成强大的自监督任务：训练模型以对灰度输入图像进行着色；确切的任务是，将该图像映射到量化的色彩值输出上的分布。...生成对抗网络（GAN）能够学习从简单的潜在变量映射到任意复杂的数据分布。...选择第一个补丁x和最后一个补丁x+并将其用作训练数据点。 如果直接训练模型，在对两个特征向量之间的差异实现最小化，那么该模型可能只会学会将所有内容映射到相同的值。...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。

    1.4K10

    OpenAI科学家一文详解自监督学习

    补丁 第二类自监督学习任务从一张图像中提取多个补丁，并要求模型预测这些补丁之间的关系。 ? 除了诸如边界图案或纹理之类的琐碎信号不断出现之外，还发现了另一个有趣且琐碎的解决方案，称为“色差”。...着色 着色可以用来完成强大的自监督任务：训练模型以对灰度输入图像进行着色；确切的任务是，将该图像映射到量化的色彩值输出上的分布。...生成对抗网络（GAN）能够学习从简单的潜在变量映射到任意复杂的数据分布。...选择第一个补丁x和最后一个补丁x+并将其用作训练数据点。 如果直接训练模型，在对两个特征向量之间的差异实现最小化，那么该模型可能只会学会将所有内容映射到相同的值。 ? 其损失函数为： ?...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。

    82120

    JavaScript内部原理：浏览器的内幕

    V8在主线程中执行它，而优化编译器TurboFan在另一个线程中进行一些优化并生成优化的机器码。 这个管道称为即时(JIT)编译。...当V8调用 JS 函数时，它必须将运行时数据存储在某个地方。调用堆栈是内存中由堆栈帧组成的位置。每个堆栈帧对应于一个尚未被调用函数。...堆栈结构由以下组成： 局部变量 argument 参数 返回地址 如果我们执行一个函数，V8 会将帧推到栈顶。当我们从一个函数返回时，V8 会跳出帧。...1116265450-5e457357bcdc5_articlex.gif 如上例所示，在每次函数调用时都会创建一个帧，并在每个return语句中将其删除。...它是一个数据结构，将注册的回调映射到事件，在我们的例子中是onTimeout函数映射到timeout事件。

    1.2K30

    Keras 之父讲解 Keras：几行代码就能在分布式环境训练模型

    说起来，这个子小小的男人不但是畅销书 《Deep learning with Python》的作者，更在 Kaggle 的数据科学家中世界排名第 17 位（最高），堪称是青年 AI 工程师中的翘楚。...而现在，所有具备基础 Python 编程技能的人都能借助工具处理该问题。我们这也是在使深度学习民主化。 下图便是我们的神经网络方案。它的结构可分为三个部分： ?...首先，一个分支会导入视频输入，把它转化为对视频内容编码的矢量。另一个分支导入问题，也把它转化为矢量。现在，你可以把视频矢量和问题矢量连结起来，在它们之上添加一个分类器。...该分类器的任务，是从一堆潜在回答中，选出正确的那一个。 第一步，是把视频输入矢量转化为张量。一个视频只是一组连续的画面帧，每一帧都是一个图像。对于图像处理，你要做的全部的事，就是运行一个 CNN。...这样做的结果，是得到所有帧的张量，再导入 LSTM 层得到单一矢量。 ? 如上图，问题处理就更加简单。最终的问题输入，被处理为整数序列。为什么是整数呢？每一个整数，都会用某些词汇映射到一个矢量。

    1.7K50

    2019年深度学习Top 5研究论文，一文Get硬核干货：XLNet、网络剪枝、StarGAN

    这个问题的灵感源自所谓“鸡尾酒会效应”，是说人脑可以从一个嘈杂的聊天室的环境中将单独对话分离出来，并专注于这个特定的对话，自带降噪效果。...特别是在图像创建和处理方面。这个领域中一个非常有趣的问题就是所谓的“图像到图像转换问题”，我们希望将特征从一个图像域转移到另一个图像域（这里的“图像域”代表可以归类为视觉上独特的类别的一组图像）。...source=post_page-----1ec363f29e85---------------------- 视频帧合成是信号处理领域的一个有趣的分支。通常，这都是关于在现有视频中合成视频帧的。...视频帧内插是一个长期存在的课题，并且已经在文献中进行了广泛的研究。这是一篇利用了深度学习技术的有趣论文。通常，由于较大的物体运动或遮挡，插值的质量会降低。...该模型利用深度图、局部插值核和上下文特征来生成视频帧。本质上，DAIN是基于光流和局部插值核，通过融合输入帧、深度图和上下文特征来构造输出帧。

    66410

    地址解析协议 ARP

    主机或路由器是通过物理地址来识别的,因此将一个数据包传递到一个主机或路由器要进行寻址，需要将一个逻辑地址映射到相应的物理地址。...当主机从一个网络移到另一个网络时，物理地址没变，但IP地址改变了。·要适应这些变化，会增大维护静态映射表的开销。...ARP数据报直接封装在数据链路层的帧中 ARP的运行过程： 数据包传输步骤 发送端知道目的端的IP地址。...目的端的物理地址用0填充 将报文传递到数据链路层，并在该层中用发送方的物理地址作为源地址，用物理广播地址作为目的地址，将其封装在一个帧中。...目的主机用一个包含其物理地址的ARP应答报文单播做响应。 发送方接收到这个应答报文，这样它就知道了目标主机的物理地址。 将IP数据报封装在一个帧中，并单播到目的地址。

    38310

    ORB-SLAM——a Versatile and Accurate Monocular SLAM System）

    本文算法提出并行计算两个几何模型，一个是面向平面视图的单映矩阵，另一个是面向非平面视图的基础矩阵。然后，采用启发式的方法选择模型，并使用所选的模型从两图像的相对位姿中对地图点云进行重构。...一旦一个地图云点通过测试，它只能在被少于3个关键帧观测到的情况下移除。这样的情况在关键帧被删除以及局部BA排除异值点的情况下发生。这个策略使得我们的地图包含很少的无效数据。...起初，一个地图云点通过2个关键帧观测，但它在其他关键帧中也有对应匹配点，所以它可以映射到其他相连的关键帧中，搜索算法的细则在本文第5部分D节中有讲述。...LSD-SLAM从随机深度值开始初始化，然后随机值逐渐收敛，因此与基准对比的时候，我们会丢掉前10个关键帧。对于PTAM算法，我们从一个好的初始化中，手动选择两个关键帧。...LSD-SLAM从随机深度值开始初始化，然后随机值逐渐收敛，因此与基准对比的时候，我们会丢掉前10个关键帧。对于PTAM算法，我们从一个好的初始化中，手动选择两个关键帧。

    81520

    python 用opencv接口把视频逐帧转化为图片

    好了，接下来我要做一个实际的深度学习图像分割的小项目，项目内容是从一堆拍摄海面的图片中将白浪花分割出来，这个项目的分割只对白浪花感兴趣，所以最后应该是01分割，非黑即白。...目前收到800G左右的数据，视频格式，每段大约50分钟。首先要做的就是从这些视频中把每一帧的图片导出来，变成图片。...这里首先有一个小插曲，我发现我的视频格式一开始虽然是mp4，但是用普通的播放器播放不了，这就很诡异。于是我下载了完美解码，果然可以播放了。...不过还是很诡异，于是我用格式工厂无损的转换成mp4格式，800G的数据也跑了整整一天时间，我真佛了。...下面贴上使用python 用opencv接口把视频逐帧转化为图片的程序，当然matlab也能干这个事儿，虽然我matlab比python熟，但是以后都用python编的，所以干脆用python了。

    3.2K20

    NumPy、Pandas中若干高效函数！

    我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...(x,2,5) output array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2]) extract() 顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素...Pandas数据统计包的6种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...用于将一个Series中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个dict或Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。

    6.6K20

    加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

    ；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。..., 1, 2, 16, 0])np.clip(x,2,5) array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2]) extract() 顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

    7.5K30

    12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

    我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。..., 1, 2, 16, 0])np.clip(x,2,5) array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2]) extract() 顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

    6.3K10

    加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

    我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。..., 1, 2, 16, 0])np.clip(x,2,5) array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2]) extract() 顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

    6.7K20

    在Python中实现Excel的VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP函数功能

    事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。...示例 有两个Excel表，一个包含一些基本的客户信息，另一个包含客户订单信息。我们的任务是将一些数据从一个表带入另一个表。听起来很熟悉的情形！...VLOOKUP可能是最常用的，但它受表格格式的限制，查找项必须位于我们正在执行查找的数据表最左边的列。换句话说，如果我们试图带入的值位于查找项的左侧，那么VLOOKUP函数将不起作用。...在第一行中，我们用一些参数定义了一个名为xlookup的函数： lookup_value：我们感兴趣的值，这将是一个字符串值 lookup_array：这是源数据框架中的一列，我们正在查找此数组/列中的...根据设计，apply将自动传递来自调用方数据框架（系列）的所有数据。在我们的示例中，apply()将df1['用户姓名']作为第一个参数传递给函数xlookup。

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