文件名称：matlab代码中cubic是什么意思-pisguru:OpenCV+机器学习
文件大小：7.23MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 13:07:20
系统开源
matlab代码中cubic是的英文皮斯古鲁 OpenCV +机器学习 官方openCV + python教程pdf 其他注意事项： 确保级联检测器具有正确的xml文件内容和路径。 openCV中的点以（X，Y）的顺序定义，但矩阵以（nRow，nCO1）的顺序定义。 在openCV中定义点的最佳方法是在tuple 。 将numpy.array.tolist()转换为list，然后转换为tuple，然后再输入openCV函数。 转换矩阵cv2.warpAffine()的排列顺序为（X，Y）。 要缩小图像，通常使用cv2.INTER_AREA插值时效果最佳，而放大时 图像时，通常使用cv2.INTER_CUBIC（较慢）或cv2.INTER_LINEAR（较快，但仍然可以正常显示）时看起来最佳。 最后，作为一般规则，建议在每次进行上采样或下采样时都将cv2.INTER_LINEAR插值方法作为默认值-它以适度的计算成本提供了最高质量的结果。 翻转操作在扩充数据集中可能非常有用（翻转人脸图像以训练机器学习算法） OpenCV和NumPy添加之间有区别。 NumPy将执行模数运算并“环绕”。
【文件预览】：
pisguru-master
----1.1_load_display_save()
--------IMG_2294_16x16_crop.JPG(44KB)
--------IMG_2294_16x16_crop.PNG(215KB)
--------load_display_save.py(2KB)
--------_orig_IMG_2294.JPG(82KB)
--------newimage0.jpg(52KB)
--------newimagdafa.jpg(49KB)
--------giraffe.png(219KB)
----1.9_thresholding()
--------simple_thresholding.py(821B)
--------adaptive_thresholding.py(611B)
--------otsu_thresholding.py(642B)
----2.3_image_pyramids()
--------__init__.py(0B)
--------test_sliding_window.py(1KB)
--------test_pyramid.py(467B)
--------object_detection()
----1.2_image_basics()
--------waterfall.JPG(117KB)
--------getting_and_setting.py(1KB)
----1.13_connected_component_labeling()
--------connected_component_labeling.py(2KB)
----1.8_color_space()
--------color_space.py(895B)
----1.5_kernels()
--------kernel.py(1KB)
----1.10_gradients_and_edge_detection()
--------1.10.2_edge_detection()
--------1.10.1_gradients()
----1.6_morphological()
--------morphological.py(2KB)
--------hats.py(722B)
----2.4_building_object_detector()
--------conf()
--------train_model.py(1KB)
--------extract_features.py(3KB)
--------pyimagesearch()
--------explore_dims.py(797B)
----_images()
--------lego_blocks_1.png(278KB)
--------license_plate.png(54KB)
--------basic_shapes.png(6KB)
--------horseshoe_bend.png(396KB)
--------shapes_example.png(5KB)
--------more_shapes_example.png(5KB)
--------tictactoe.png(19KB)
--------zeiss_logo2.png(35KB)
--------more_shapes.png(22KB)
--------receipt_original.jpg(80KB)
--------lego_blocks_2.png(225KB)
--------circles_and_squares.png(14KB)
--------waterfall.jpg(117KB)
--------visitors.jpg(5KB)
--------tetris_blocks.png(20KB)
----2.1_object_detection()
--------template_matching.py(1KB)
----README.md(18KB)
----1.4_basic_image_processing()
--------1.4.9_splitting_merging_channels()
--------1.4.6_image_arithmetic()
--------1.4.7_bitwise_operation()
--------1.4.4_flipping()
--------1.4.2_rotation()
--------1.4.3_resizing()
--------wynn.png(409KB)
--------1.4.8_masking()
--------1.4.5_cropping()
--------florida_trip_small.png(79KB)
--------1.4.1_translation()
----0_orientation()
--------haarcascade_frontalface_default.xml(908KB)
--------detect_face.py(685B)
--------IMG_2292.JPG(109KB)
--------IMG_2294.JPG(82KB)
----1.7_smoothing_and_blurring()
--------smooth.py(1KB)
----1.12_histogram()
--------grayscale_histogram.py(818B)
--------equalize_histogram.py(875B)
--------histogram_with_mask.py(1KB)
--------color_histogram.py(2KB)
----1.3_Drawing()
--------waterfall.JPG(117KB)
--------drawing.py(2KB)
----_docs()
--------opencv-python-tutorial-release1-20170703.pdf(4.55MB)
----1.11_contours()
--------contour_advanced_properties.py(688B)
--------contour_basic_properties.py(2KB)
--------contour_approx_simple.py(716B)
--------contour_approx_realworld.py(772B)
--------sort_contours.py(2KB)
--------tictactoe.py(867B)
--------tetris.py(1KB)
--------finding_and_drawing_contours.py(2KB)
----10.10_keypoint_detectors()
--------fast.py(836B)
----.gitignore(10B)
----2.2_dlib_object_detection()
--------train_detector.py(2KB)
--------models()
--------test_detector.py(798B)