一、引言在《OpenCV阈值处理函数threshold处理32位彩色图像的案例》介绍了threshold函数，但threshold的图像阈值处理对于某些光照不均的图像，这种全局阈值分割的方法并不能得到好的效果。图像阈值化操作中，我们更关心的是从二值化图像中分离目标区域和背景区域，仅仅通过固定阈值很难达到理想的分割效果。在图片中的灰度是不均匀的，所以通常情

第1章课程导学本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等，帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。第2章深度学习基础串讲（必备理论知识）主要介绍深度学习的基础知识，具体包括了深度学习的发展历程、基本概念（前向运算、反向传播、参数优化）、深度

实现流程从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样）程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。创建一个键盘事件监听，按下"d"键，则开始执行面部匹配，并进行面具加

图像的阈值化就是利用图像像素点分布规律，设定阈值进行像素点分割，进而得到图像的二值图像。图像阈值化操作有多种方法，常用方法有经典的OTSU、固定阈值、自适应阈值、双阈值及半阈值化操作。这里对各种阈值化操作进行一个总结。OTSU阈值化在阈值化处理中，常用的算法就是OTSU。发明人是NobuyukiOstu。这种二值化操作阈值的选取非常重要，阈

合并图像dir命令行使用//示该目录下的所有文件名列表，并以A至Z字母顺序及数字顺序进行排列dir/o:ndir/o:n//按创建日期的顺序进行排列dir/o:ddir/o:d//按从小到大的顺序进行排列dir/o:sdir/o

1.前言近年来，随着移动互联网的蓬勃发展，移动测试技术也取得了长足的进步，从早期基于测试脚本的单机自动化，到录制回放、图像识别、云测平台等测试技术贴合实际业务需求深度应用和创新，测试效率从而一次又一次被提升。本文主要介绍支付宝在移动端上实现的一套无线化、非侵入、免Root的Android专项测试方案Soloπ。直接

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1.深入了解神经网络的组成、训练和实现，掌握深度空间特征分布等关键概念；2.掌握迁移学习的思想与基本形式，了解传统迁移学习的基本方法，对比各种方法的优缺点；3.握深度迁移学习的思想与组成模块，学习深度迁移学习的各种方法；4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法，了解迁移学习在PDA、SourceFreeDA上的应用；5.掌握深度迁移学习在