写了个基于opencv的python程序,pyinstaller 32位机打包后在win7/win10 32/64正常运行,在Windows Server 2012 R2 Datacenter云服务器报cv2 ImportError: Dll load failed.只好自己装个虚拟机测试. 1.微软官网下载Windows Server 2012 R2的iso镜像文件 2.安装VMware,创建虚拟机,暂时不安装操作系统,选择Windows Server 2012系统,完成新建 3.VMware

当前系统版本为 Windows 8.1 x64, Chrome 版本为 50.0 1. 准备工作 下载并安装 Python https://www.python.org/download/ * 必须使用 Python 2.7 版本 2. 安装 NACL SDK 1) 下载 native-client SDK  https://developer.chrome.com/native-client/sdk/download * 需使用VPNFQ 2) 安装 native-client SDK  解压

1.得到opencv的安装包: 2.把安装包中的cv.py, cv2.pd放到一个文件夹中,并把这个文件夹放到D:\Anaconda2\Lib\site-packages中: 3.添加新的变量,变量名称为PYTHONPATH,值为D:\Anaconda2\Lib\site-packages\OpenCV.

本节将介绍 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配. 本章将考虑如何将多个  Haar 级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(如鼻子.眼睛和嘴). 1 Haar 级联的概念 图像会因灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化而使得细节变得不稳定.所以提取图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有作用.这些提取的结果被称为特征. 专业的表述为:从图像数据中提取特征.虽然任意像素都可能影响多

众所周知,Python凭借其众多的第三方模块,近年来被数据分析.机器学习.深度学习等爱好者所喜爱,最主要的是Python还是开源的.另一方面,MATLAB因其在仿真方面的独特优势也被众多人追捧.而在国内,虽然MATLAB具有昂贵的价格(学术版的估计也要好几千吧,具体不清楚),但恐怕也是众多搞学术的人的首选平台(原因嘛?呵呵,你懂得).既然MATLAB和Python各有各的优势,那能不能将二者的优势结合呢?也就是说能不能将二者的命令相互调用呢??当然能!!!在最新的MATLAB里,我们可以使用大部

ORM  简介 MTV或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库,这可以大大的减少了开发人员的工作量,不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动 ORM是 "对象-关系-映射 " 的简称. #sql中的表 #创建表: CREATE TABLE employee( id INT PRIMARY KEY auto_increment , name VARCHAR (20), gen

我们都知道,Sql Server在一个数据量巨大的表中添加一个非空栏位是比较费心的,缺乏经验的DBA或是开发人员甚至可能鲁莽地直接添加导致阻塞相应业务,甚至可能因为资源欠缺造成实例的全局问题.当然这都是Sql 2008R2及以前版本的情况.在SQL2012中采用了新的实现方式.这里我将对比相应的实现方式给大家做个介绍.并简单说明Sql Server早期版本添加非空列的方法. 添加非空栏位的实现方式 早期版本(Sql Server2008R2及以前)添加非空栏位(要求有默认值)是对表中的所有数据行

1.注意判断数字时,如果是get传递的参数,一定要用int转换.不然出错. 2.$var 定义时,冒号后的内容不是python内容,需加上$符号.如$var naviId:$naviId. 3.各个模板中的变量,要对应一致.在用base布局时,整个模板内容为layout模板的content,模板内定义的变量x(模板变量),在layout模板内用content.x 引用. 4.模板编码要统一,有一次新建文件时,忘记改编码了,缺省值没设...报错:list index out of range,统一

代码: #-*- coding:utf- -*- """ The handle active user mail send """ from django.core.management.base import BaseCommand, CommandError from django.db import models #from placeholders import * import os import time import logging

Gold miner Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1889    Accepted Submission(s): 740Time Limit:2000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice 

SQL Server 2012可以降级到2008吗?没有找到方法,似乎也不支持.整理了一个变通的方法,把2012的数据和结构导出,然后再导入2008. 在 SQL Server 2012 使用 SqlPubWiz 数据库发行精灵导出数据库 在 SQL Server 2008 使用 sqlcmd 导入数据库   一.在 SQL Server 2012 使用 SqlPubWiz 数据库发行精灵导出数据库 1.命令行 语法:SqlPubWiz script -S 服务器名称 -U 登入账户 -P 密码

http://www.cnblogs.com/qi09/archive/2012/02/06/2340712.html python中出现Non-ASCII character '\xe7' in file ex6.py on line 1, but no encoding declare的错误 可按照错误建议网址查看http://www.python.org/peps/pep-0263.html 发现是因为Python在默认状态下不支持源文件中的编码所致.解决方案有如下三种: 一.在文件头部添

江苏省会议中心 南京·钟山宾馆(2012年4月21-22日) 以"突破与提升"为主题的"2012高校GIS论坛"将于4月在南京举行,由南京大学和工程中心共同承办.高校GIS论坛每两年举办一次,已在北京九华山庄成功举办三届,现已发展成为国内高校GIS教育界最有权威,最具影响力的高端论坛. 赛迪网直播小组正在现场进行图文.微博直播——2012高校GIS论坛! 主持人:尊敬的李院长.曹省长.陈校长,“突破与提升2012高校GIS论坛”现在开幕!首先请允许我介绍出席今天开幕

安装cv2 http://hyry.dip.jp/files/opencv.zip 采用cv2重写的<Python科学计算>中的实例程序 读者可以在下面的页面中搜索“opencv”,并根据Python版本下载对应的安装程序. http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 非官方的Windows系统Python扩展库 安装完毕之后,运行下面的程序,测试是否安装正确. import cv2import sys try:    filename = sys.a

关键字:Windows.cpu模式.Python.faster-rcnn.demo.py 声明:本篇blog暂时未经二次实践验证,主要以本人第一次配置过程的经验写成.计划在7月底回家去电脑城借台机子试试验证步骤的正确性,本blog将根据实际遇到的问题持续更新.另外blog中除提到的下载链接外我还会给出网盘链接方便下载,包括我的整个工程的网盘链接.如果有些报错解决不了可直接拿本人的相关文件替换,本篇blog具有较高的参考性. 本人微软版caffe工程     下载链接:http://pan.bai

https://github.com/lucasb-eyer/pydensecrf/blob/master/examples/inference.py 1.运行 先运行看看实现的结果: (deeplearning) userdeMBP:examples user$ python inference.py im1.png anno1.png out1.png Found a full-black pixel in annotation image, assuming it means 'unkno

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

pytorch版本sphereface的原作者地址:https://github.com/clcarwin/sphereface_pytorch 由于接触深度学习不久,所以花了较长时间来阅读源码,以下对项目中的lfw_eval.py文件做了详细解释 (不知是版本问题还是作者code有误,原代码存在很多的bug,需要自行一一纠正,另:由于在windows下运行,故而去掉了gpu加速以及多线程) #-*- coding:utf-8 -*- from __future__ import print_f

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自

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