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opencv如何識別顏色 為什么python會有顏色?

為什么python會有顏色?用python軟件畫彩案,只有烏龜路線有顏色,這是設(shè)置錯誤造成的。解決方案如下:1.首先,使用opencv模塊讀取圖像數(shù)據(jù),得到一個三維矩陣。2.然后用numpy模塊構(gòu)造一

為什么python會有顏色?

用python軟件畫彩案,只有烏龜路線有顏色,這是設(shè)置錯誤造成的。解決方案如下:

1.首先,使用opencv模塊讀取圖像數(shù)據(jù),得到一個三維矩陣。

2.然后用numpy模塊構(gòu)造一個與圖像大小相同的二維0矩陣。

3.然后將圖片第一個通道的像素值設(shè)置為零,相當(dāng)于去掉了圖片的藍(lán)色:a[:,:,0] C

4.如果要分離綠色,需要將第三個通道的像素值設(shè)置為零:a[:,:,0]ca[:,:,2] c

5.分別顯示紅色:a[:,:,0]ca[:,:,1] c

6.最后,它 不構(gòu)造零矩陣是可以的,所以你不用。;不需要調(diào)用numpy模塊。

用open-cv保存圖像所需要的函數(shù)?

:只需使用OpenCV自帶的cvRectangle函數(shù)即可。參數(shù)為(圖像、矩形左上角、矩形右下角、顏色和線條粗細(xì))、黑色cvScalar(0,0,0)和白色cvScalar(255,255,255)。

用cvLin

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)?

對于從事機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)生來說,高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論和數(shù)理統(tǒng)計是三門課程中最重要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。我來分別解釋一下這三個方面在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用。

1.微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘子法、高等數(shù)學(xué)中的泰勒展開等知識點都在機(jī)器學(xué)習(xí)中有應(yīng)用。比如在logistic回歸模型中求梯度時需要偏導(dǎo)數(shù),優(yōu)化目標(biāo)使用牛頓迭代法,約束優(yōu)化問題的SVM使用拉格朗日乘子法等等。,以及高等數(shù)學(xué)的其他知識點都或多或少的體現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)中。

分解,張量分解,線性代數(shù)推薦系統(tǒng)中使用的非負(fù)矩陣分解NMF,PCA主成分分析中的特征值和矩陣運算。我來貼一下之前用矩陣求導(dǎo)解決最小二乘問題的公式推導(dǎo)過程,體會一下線性代數(shù)的重要性。

最小二乘的求解可以用梯度下降迭代或牛頓迭代求解,但也可以基于矩陣求導(dǎo)計算。其計算方法更加簡潔高效,不需要大量迭代,只需要解一個正規(guī)方程組。

總之,對于機(jī)器學(xué)習(xí)來說,線性代數(shù)比高數(shù)更重要。

3.概率論和數(shù)理統(tǒng)計。概率論和數(shù)理統(tǒng)計更重。可以,比如樸素貝葉斯分類和概率圖模型中用到的貝葉斯公式,高斯過程,最大熵模型和抽樣方法,NLP領(lǐng)域的大部分算法都和概率論有關(guān),比如基于LDA的主題模型,基于CRF的序列標(biāo)注模型,分詞系統(tǒng)等等。

所以,要從事機(jī)器學(xué)習(xí),高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計都是必不可少的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

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