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武汉大学提供的樱花数据集,使用Python和计算机视觉(CV)技术。

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简介:
目前备受瞩目的武汉大学樱花代码项目,与 OpenCV-CV 相关的技术内容正迅速升温。

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  • Python-CV.rar
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    武汉大学樱花Python-CV.rar 是一个包含使用Python进行计算机视觉(CV)项目和代码资源的压缩文件,可能包括识别、处理武大樱花图像的例子。 最近比较热门的是使用OpenCV库来识别武汉大学樱花的代码项目。
  • 库原理与课程讲义
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    《武汉大学计算机系数据库原理与技术课程讲义》是为计算机专业学生编写的教材,系统阐述了数据库的基础理论、设计方法及应用技术。 数据库系统概论 数据库是研究如何妥善保存和科学管理数据的技术。数据管理包括对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护等一系列操作。 评估数据管理技术好坏的标准有以下几点: (1) 数据冗余:指同一份数据在多个地方重复存放的情况。 - 这种情况带来的问题主要包括: - 浪费存储空间 - 修改工作变得复杂 - 可能导致潜在的数据不一致性 (2) 数据共享:体现在多应用能够使用相同的数据库中的数据、记录或数据项。
  • 西安电子科CV第四次上资源
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    本资料为西安电子科技大学计算机视觉课程第四次实验的配套资源,涵盖实验指导书、数据集及代码模板等,旨在帮助学生深入理解并实践相关理论知识。 西电计算机视觉CV第四次上机资源
  • 使Python绘制
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    本教程介绍如何利用Python编程语言结合matplotlib和turtle库,创作一幅美丽的樱花树图像,适合对数据可视化感兴趣的初学者。 黑夜虽然漫长,但总会迎来温暖的阳光;三月如期而至,武汉大学的樱花再次绽放。今天就一起来看看如何使用Python绘制一棵美丽的樱花树吧!说到用Python画画,自然就要提到Turtle库了。为什么是Turtle呢?想象一只小乌龟在一个横轴为x、纵轴为y的平面坐标系中从原点(0, 0)位置开始移动,在它爬行的过程中根据一组指令绘制图形。 安装和使用Turtle库非常简单,可以通过pip直接进行安装: ```shell pip install turtle ``` 引入方式有三种: 1. `import turtle` 2. `from turtle import *` 使用Turtle库也非常直观,主要就是通过一些核心的控制代码来实现绘图功能。例如,可以使用`turtle.goto(x, y)`让乌龟移动到指定坐标位置绘制图形。 接下来就可以利用这些基本指令开始创作美丽的樱花树了!
  • 使Python绘制
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    本项目利用Python编程语言和其强大的绘图库,创作了一棵美丽的数字樱花树,展现了自然美景与计算机科学艺术相结合的魅力。 Python是一种功能强大的编程语言,在数据处理、科学计算以及图像处理等领域有着广泛应用。本段落将深入探讨如何使用Python中的Turtle库来绘制一棵美丽的樱花树,帮助读者更好地理解和掌握Python在图像创作上的潜力。 Turtle库是Python标准库的一部分,它提供了一个简单的图形用户界面,允许程序员通过控制一个虚拟的小乌龟来绘制各种图形。这个“小乌龟”在二维坐标系中移动,其路径即为绘制的图形。下面我们将详细介绍如何利用Turtle库来绘制樱花树。 要使用Turtle库,你需要确保已经安装了这个模块。如果还没有安装,可以通过Python的包管理器pip进行安装,命令是`pip install turtle`。安装完成后,有三种方式可以导入Turtle库: 1. `import turtle` 2. `from turtle import *`(导入所有函数) 3. `import turtle as t` (别名导入) 在使用Turtle库绘制樱花树时,会用到以下几个核心函数: 1. `turtle.goto(x, y)`:将小乌龟移动到坐标(x, y)。 2. `turtle.fd(d)` 或 `turtle.forward(d)`:小乌龟向前移动d像素。 3. `turtle.bk(d)` 或 `turtle.backward(d)`:小乌龟向后移动d像素。 4. `turtle.circle(r, angle)`:以r为半径,围绕当前点沿指定角度旋转。 5. `turtle.penup()`:抬起画笔,不绘制线条。 6. `turtle.pendown()`:放下画笔,开始绘制线条。 7. `turtle.left(angle)`:小乌龟向左旋转angle度。 8. `turtle.right(angle)`:小乌龟向右旋转angle度。 在绘制樱花树的过程中,通常会采用递归的方式来构建树枝结构。例如,可以定义一个名为`Tree`的函数,该函数接受两个参数,一个是树枝的长度,另一个是Turtle对象。在函数内部,你可以根据树枝长度决定是否继续绘制更细的分支,并通过随机数来模拟自然的不规则性。 ```python def Tree(branch, t): # ... t.forward(branch) a = 1.5 * random.random() t.right(20 * a) b = 1.5 * random.random() Tree(branch - 10 * b, t) t.left(40 * a) Tree(branch - 10 * b, t) t.right(20 * a) t.up() t.backward(branch) t.down() ``` 除了绘制树枝,你还可以使用`turtle.write()`函数在画布上添加文字,如樱花树下的诗句或者注释。`turtle.write()`接受多个参数,包括要写入的文字、是否移动光标、对齐方式以及字体样式。 ```python turtle.write(春风吹过,樱花飘落, move=False, align=center, font=(Arial, 12, normal)) ``` 通过这样的方式,你可以在Python中创建出一幅生动的樱花树画面。这不仅是一种趣味性的学习方式,还能帮助读者更好地理解编程中的递归思想和图形绘制技巧。想要了解更多关于Python绘图的内容,可以查阅相关的教程或文章,不断探索Python在艺术创作中的无限可能。
  • 理工Python化分析作业.zip
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    这段资料是武汉理工大学学生完成的一份关于Python数据可视化分析的大作业。其中包括使用Python进行数据分析和创建图表等内容。适合对Python数据处理有兴趣的学习者参考。 武汉理工大学Python数据分析与可视化大作业。
  • WHU-RS19深度
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    武汉大学WHU-RS19数据集是一个专为促进深度学习在遥感图像解译领域发展而设计的研究资源。该数据集包含多种场景、高分辨率卫星影像及详细标注信息,旨在支持目标检测和分类等任务的算法开发与性能评估。 WHU-RS数据集是从Google Earth收集的一个新的公开可用的数据集[6],包含950幅大小为600×600像素的图像,这些图像均匀分布在19个场景类别中。一些示例图例如下所示(此处省略具体图片引用)。可以看出,在某些类别的照明、尺度、分辨率和视角依赖外观的变化方面,该数据集比UCM数据集更为复杂。
  • WHU-RS19深度
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    武汉大学WHU-RS19数据集是专为深度学习设计,涵盖广泛地物类型与复杂场景,适用于遥感图像解译研究,促进高性能算法开发。 Transferring Deep Convolutional Neural Networks for the Scene Classification of High-Resolution Remote Sensing Images 使用的数据源是 WHU-RS 数据集。该数据集是从 Google Earth 收集的,包含 950 幅大小为 600×600 像素的图像,并均匀分布在19个场景类别中。
  • 基于深度
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    本研究聚焦于运用深度学习技术推动计算机视觉领域的发展,探索图像识别、目标检测及场景理解等关键问题。 计算机视觉是一门多学科交叉的领域,它涵盖了图像处理、机器学习以及神经科学等多个方面。随着深度学习技术的发展,特别是卷积神经网络(CNN)的应用,计算机视觉也迎来了新的变革,并在图像识别、目标检测及图像分割等方面取得了显著的进步。 深度学习通过模仿人脑中的神经元结构来实现数据建模,自动提取特征而无需人工设计复杂的算法流程,在处理图像时表现出强大的泛化能力和准确性。这使得深度学习模型能够从原始像素级别中学会高级抽象的视觉特性,大大提高了其在计算机视觉任务上的性能。 OpenCV是一个常用的开源库,它提供了多种用于图像和视频分析的功能模块。结合深度学习技术使用时,它可以对图像进行预处理(如尺寸调整、归一化及增强等),同时也可以用来展示模型的结果或进一步加工这些结果。此外,OpenCV还支持加载各种框架训练的深度学习模型,例如TensorFlow或PyTorch中的模型。 在这个基于深度学习的计算机视觉课程中,可能包括以下内容: 1. 深度学习基础:介绍神经网络的基本概念和原理。 2. 卷积神经网络(CNN):深入讲解卷积层、池化层等组件的作用及应用案例。 3. 数据预处理:使用OpenCV进行图像增强操作的技巧,以优化模型训练效果。 4. 模型训练与调优:如何准备数据集,并通过设置超参数来改进深度学习算法的表现。 5. 特殊的深度学习架构:探讨YOLO、Faster R-CNN和Mask R-CNN等目标检测及分割技术的工作机制及其应用方法。 6. 实战案例分析:展示如何利用OpenCV加载并运行预训练模型,解决实际问题。 7. 现实世界中的实时部署:讨论将深度学习算法集成到移动设备或嵌入式系统中以实现即时视觉处理的方法和技术挑战。 8. 最新研究趋势和进展:介绍Transformer架构在图像识别任务上的应用以及无监督与半监督方法的发展方向。 该课程旨在为专业人士及初学者提供理论知识的同时,也注重实践操作能力的培养。通过学习本课程,学员将能够更好地理解深度学习技术,并将其应用于计算机视觉相关领域中去。