Luuljh的博客

Hesitating, Nothing achieved.
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这个其实不是笔记...之前这里的文章内容弄丢了,于是找了个笔记替补上,然后顺便用来测试公式渲染是否正常。OpenCV (python)Common APIsadd(src1, src2, dst=None, mask=None)饱和式加法 (>255自动归为255)subtract(src1, src2, dst=None, mask=None)饱和式减法 (<0自动归为0)applyColorMap(src: mat, code)应用于灰度图像, 产生伪彩色图像code: 可取cv2.COLORMAP_JET, cv2.COLORMAP_AUTUMN, cv2.COLOR ...

翻看旧物
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!!多图警告!!翻看了一下以前写过的而且没有发博客的前后端程序,感觉自己的进步越来越平缓,能力上不如以前,只是知识比以前多。有段时间喜欢写单文件程序,可以直接把所有代码贴在博客上,现在感觉除了占空间,啥用没有了。这些都是题外话,下面来看看以前写的东西,这次就不贴代码了 :)德语单词助手APP大一的时候写的一个app,用的是HBuilder X + JQ硬搞。当时用了Gitee的page服务来提供原创单词字典数 ...

基于SIFT特征的图像检索算法
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在项目中做了很多失败的东东,这里展示其中一个,好水一篇文章。算法的基本思路就是提取图像的SIFT特征,然后聚类生成多个视觉词汇作为图像的特征,构建图像特征数据库,搜索图像的时候,计算图像的视觉词汇,在数据库中查找具有相同视觉词汇的图像,然后进行一系列计算,筛选出他们中匹配的特征中的优质特征,统计数目,根据优质特征的数目进行排序,就得到了查询结果。会用到SIFT、Kmeans、BoW、grabCut、RANSA ...

最近在项目中用到了多个模型,需要进行融合,便写此文章记录。模型融合(fusion)一般来说会使得算法整体的效果更好,典型的融合方法有early fusion和late fusion。遇到以下这两种情况,可以进行模型融合。已经训练了多个单特征模型,每个模型都能单独进行预测,那么可以将多个模型进行融合,使得每个模型发挥自己的作用,进而让整体精度得到提高。已经提取了多种特征,则可以合并特征,使得不同的特征之间的隐含关系得到一定的关联,一定程度上会提高模型的效果。以上第一种情况下,可以使用late fusion,第二种情况下,可以进行early fusion或late fusion。Late ...

2021-11-14好久没写东西了,翻开博客看到了18年时的迷茫,又看到梧小铭重开博客,哈哈,感觉回到了几年前 :)回头看这一年多,我几乎没有再动过前后端,而是跑去做计算机视觉了,不过做了那么久,总感觉自学太浅,水得一逼,写论文都是靠数据在水篇幅,日常就是调用+调参,肝项目肝了几乎一年之久,最近终于把主要部分弄完了,稍微得空,接下来打算稍微整理整理博客。2021-11-16最近申请了“工匠之星”奖学金,寻思好像大家都没有拿啥奖的,我就想单靠着卷来的绩点申请个一等奖试试,结果出来后就得了三等奖,这落差也太大了,一时间内心非常苦闷啊~~~貌似大家都参加了英语竞赛之类的,我参加这个项目后没有 ...
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