caffe事儿真多,数据必须得lmdb或者leveldb什么的才行,如果数据是图片的话,那用caffe自带的convert_image.cpp就行,但如果不是图片,就得自己写程序了.我也不是计算机专业的,我哪看得懂源码,遂奋发而百度之,然无甚结果,遂google之,尝闻“内事不决问百度,外事不决问google”,古人诚不我欺.在caffe的google group里我找到了这个网址:http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/ 代码

caffe.proto中TransformationParameter部分 // Message that stores parameters used to apply transformation // to the data layer's data message TransformationParameter { // For data pre-processing, we can do simple scaling and subtracting the // data mean,

注:本文同步发布于微信公众号:stringwu的互联网杂谈TNN iOS 非图像模型入门指南 1 背景 TNN是腾讯优图实验室开源的高性能.轻量级神经网络推理框架TNN,github上也有比较详细的例子来说明如何在端上运行图像类的模型,但demo 更多是图像类相关的示例,而且里面做了一层层的封装,很难让一个初学者直接上手一步步构建出可推理的结果, 本文主要从初学者的角度出发,按照TNN的API文档一步步构建出非图像模型的入门文档.(本文不再详述如何编译和集成TNN工程,有需要的同学可直接参考De

远程控制编写之屏幕传输  MFC实现  屏幕截图 发送bmp数据 显示bmp图像: 一 : 首先要了解bmp图像的结构 详情请看我转载的一篇文章http://blog.csdn.net/hnust_xiehonghao/article/details/37656281 二: 被控端的代码 注意以下代码要放到一个线程中去 由于用到了while死循环 表示一直发送消息  直到对方关闭接收,发送失败后自己主动退出! 一定要放进线程 DWORD __stdcall SendScreen(LPVOID l

使用js加载图像和setDataXML()加载数据 前面一篇对FusionCharts进行了一个简单的介绍,而且建立了我们第一个图形,但是那个是在HTML中使用<OBJECT>和<EMBED>标记来加载图形的,但是这样做是非常不“理智”的.这样做除了代码量比较大外,还有并不是所有的人能够看懂上面的代码.但是使用JS后就可以避免上面几个问题了. 一.使用JS加载FusionCharts图形 下面就分五个步骤讲解如何使用js来加载FusionCharts图形. 第一步:导入Fusion

1.参考图像列表(reference picture list) 一般来说,h.264会把需要编码的图像分为三种类型:I.P.B,其中的B.P类型的图像由于采用了帧间编码的这种编码方式,而帧间编码又是以参考图像为基础进行的,因此需要有个参考图像列表来管理之前生成的参考图像,方便用于对当前图像进行编码. 2.解码图像缓存(decoded picture buffer) 随着图像编码的进行,(解码阶段)会不断有新的图像生成(重建图像),已解码图像会被放到解码图像缓存区中(或直接输出,这个在下面DPB

本文学习利用python学习边缘检测的滤波器,首先读入的图片代码如下: import cv2 from pylab import * saber = cv2.imread("construction.jpg") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 图片如下: 边缘检测是图像处理和计算机视觉的基本问题,边缘检测的目的是标识数

opencv中图像的格式Mat 有图像的定义,图像深度.类型格式等,其中Mat的参数depth为深度,深度反应出图像颜色像素值: 关于数据的储存:(转) Mat_<uchar>对应的是CV_8U,Mat_<char>对应的是CV_8S,Mat_<int>对应的是CV_32S,Mat_<float>对应的是CV_32F,Mat_<double>对应的是CV_64F,对应的数据深度如下: • CV_8U - 8-bit unsigned intege

from: https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/73029923 TensorFlow提供了几类图像处理函数,下面介绍图像的编码与解码,图像尺寸调整. 编码与解码 图像解码与编码:一张RGB三通道的彩色图像可以看成一个三维矩阵,矩阵中的不位置上的数字代表图像的像素值.然后图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字,而是经过了压缩编码.所以将一张图像还原成一个三维矩阵的过程就是解码的过程,反之就是编码了.其实如果大家熟悉opencv的话

分解时间序列,就是将一个时间序列拆分成不同的构成元件.一般序列(非季节性序列)包含一个趋势部分和一个不规则部分(也就是随机部分),而如果是一个季节性序列,除以上两个外,还有季节性部分.   在此,我们先讲——非季节性数据的分解.   一个非季节性时间序列包含一个趋势部分和一个不规则部分. 分解时间序列即为试图把时间序列拆分成这些成分,也就是说, 需要估计趋势的和不规则的这两个部分. 为了估计出一个非季节性时间序列的趋势部分, 使之能够用相加模型进行描述, 最常用的方法便是平滑法, 比如计算时间序

爬虫的一个重要步骤就是页面解析与数据提取.更多内容请参考:Python学习指南 页面解析与数据提取 实际上爬虫一共就四个主要步骤: 定(要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索) 爬(将所有的网站的内容全部爬下来) 取(分析数据,去掉对我们没用处的数据) 存(按照我们想要的方式存储和使用) 表(可以根据数据的类型通过一些图标展示) 以前学的就是如何从网站去爬数据,而爬下来的数据却没做分析,现在,就开始对数据做一些分析. 数据,可分为非结构化数据和结构化数据 非结构化数据:先有数据,再有结构 结构化数

CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels> 1--bit_depth---比特数---代表8bite,16bites,32bites,64bites---举个例子吧--比如说,如 如果你现在创建了一个存储--灰度图片的Mat对象,这个图像的大小为宽100,高100,那么,现在这张 灰度图片中有10000个像素点,它每一个像素点在内存空间所占的空间大小是8bite,8位--所以它对 应的就是CV_8 2--S|U|F--S--代表---sig

Java基于opencv实现图像数字识别(四)-图像降噪 我们每一步的工作都是基于前一步的,我们先把我们前面的几个函数封装成一个工具类,以后我们所有的函数都基于这个工具类 这个工具类呢,就一个成员变量Mat,非常的简单,这里给出代码 public class ImageUtils { private static final int BLACK = 0; private static final int WHITE = 255; private Mat mat; /** * 空参构造函数 */

1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓 代码: 第一步:读取pie图片 第二步:进行腐蚀和膨胀操作 第三步:将膨胀的图像 - 腐蚀的图像,获得相减得图像 第四步:使用cv2.morphologyEx(src, cv2.GRADIENT, kernel) 获得梯度运算的图片的操作 第五步:绘制第三步和第四步生成的图片 import cv2 import numpy as np # 第一

一.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库.    关系模型1970年提出的,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型.    简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织.关系模型中常用的概念:    关系:可以理解为一张二维表,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名    元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常被称为记录    属性:可以理解为二维表中的一列,在数据库中经

在经过前面Caffe框架的搭建以及caffe基本框架的了解之后,接下来就要回到正题:使用caffe来进行模型的训练. 但如果对caffe并不是特别熟悉的话,从头开始训练一个模型会花费很多时间和精力,需要对整个caffe框架有一个很清楚的了解,难度比较高:同时,在使用数据迭代训练自己模型时会耗费很多计算资源.对于单GPU或者没有大的GPU计算能力的研究者会比较困难.所以,使用已经训练好的caffe模型来进行finetuning就会是一个比较好的选择. 一来,finetuning的过程和训练的过程步

刚开始接触Hadoop ,指南中说Hadoop处理非结构化数据,学习数据库的时候,老师总提结构化数据,就是一张二维表,那非结构化数据是什么呢?难道是文本那样的文件?经过上网搜索,感觉这个帖子不错 网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_49c1385f01014bf6.html 1. 结构化数据(structured  data): 传统的关系数据模型.行数据,存储于数据库,可用二维表结构表示. 数据模型: 二维表   2. 半结构化数据(semi-structure

在上一篇博文中.我主要解说了XML图像资源中的图层资源,在此图像资源博文中我会给大家陆续解说XMl图像资源的图像状态资源.图像级别资源.淡入淡出资源.嵌入图像资源.剪切图像资源和外形资源. 1.图像状态资源: Android SDK提供的Button控件默认样式显得有些单调.并且这样的样式与炫丽的界面搭配在一起极不协调.当然.我们能够使用ImageView或ImgaeButton控件配合不同状态的图像做出非常酷的button,这里我给出用java代码实现button按下与正常状态的特效: btn

曾经看别人的程序的drawable目录里有xml资源,说实话第一次见到这种xml图像资源时,我真心不知道是干什么的.抽出时间学习了一下图像资源.才了解了这类图像资源的妙用. 以下我来分享一下这部分知识: Android 中的图像资源文件保存在res/drawable文件夹中. 在图像资源文件夹中不仅能够存储各种格式(jpg,png,gif等)的图像文件,还能够使用各种XML格式的图像资源来控制图像的状态 和行为. 1.普通图像资源 Android支持3种图像格式:png.jpg和gif. 官方推

原文:图像滤镜艺术---PS图像转手绘特效实现方案 手绘效果实现方案 本文介绍一种PS手绘效果的实现方案,PS步骤来自网络,本文介绍代码实现过程. 整体看来,虽然效果还是有很大差异,但是已经有了这种特效的风格了,毕竟PS效果图中关于头发的部分是人工手动涂抹实现的,这一点,程序是无法自动实现的,这一点还需要大家理解. 本人实现的算法流程如下: 大家可以对照一下看看. 这里贴出图像转手绘效果的PS实现教程,点击打开链接:

注意不要说类的大小,是类的对象的大小. 首先,类的大小是什么?确切的说,类只是一个类型定义,它是没有大小可言的. 用sizeof运算符对一个类型名操作,得到的是具有该类型实体的大小. 如果 Class A; A obj; 那么sizeof(A)==sizeof(obj) 那么sizeof(A)的大小和成员的大小总和是什么关系呢,很简单,一个对象的大小大于等于所有非静态成员大小的总和. 为什么是大于等于而不是正好相等呢?超出的部分主要有以下两方面: 1) C++对象模型本身 对于具有虚函数的类型来