小编pap*_*eps的帖子

所以我想尝试使用:

sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

它出现了这个错误:

cv2.error: OpenCV(3.4.3) C:\projects\opencv-python\opencv_contrib\modules\xfeatures2d\src\sift.cpp:1207: error: (-213:The function/feature is not implemented) 
This algorithm is patented and is excluded in this configuration; Set OPENCV_ENABLE_NONFREE CMake 
option and rebuild the library in function 'cv::xfeatures2d::SIFT::create'

我正在使用Python 3.5.0,opencv(3.4.3)我只是闲着.这是在我尝试安装TensorFlow之后发生的,我试过环顾四周并安装了opencv-contrib-python但是我仍然遇到同样的错误.提前谢谢你,如果我没有提供足够的信息,我会道歉

我正在使用tensorflow v1.4.我想使用5个时代的耐心使用验证集提前停止.

我在网上搜索过,发现曾经有一个叫做函数ValidationMonitor但现在已经折旧了.有没有办法实现这一目标？

我想要可视化神经网络层的权重.我正在使用pytorch.

import torch
import torchvision.models as models
from matplotlib import pyplot as plt

def plot_kernels(tensor, num_cols=6):
    if not tensor.ndim==4:
        raise Exception("assumes a 4D tensor")
    if not tensor.shape[-1]==3:
        raise Exception("last dim needs to be 3 to plot")
    num_kernels = tensor.shape[0]
    num_rows = 1+ num_kernels // num_cols
    fig = plt.figure(figsize=(num_cols,num_rows))
    for i in range(tensor.shape[0]):
        ax1 = fig.add_subplot(num_rows,num_cols,i+1)
        ax1.imshow(tensor[i])
        ax1.axis('off')
        ax1.set_xticklabels([])
        ax1.set_yticklabels([])

    plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1)
    plt.show()
vgg = models.vgg16(pretrained=True)
mm = vgg.double()
filters = mm.modules
body_model = [i for i in mm.children()][0]
layer1 = …

我正在尝试使用从平板扫描仪获得的图像生成“皱巴巴的”图像。

按照第 3.1 节[链接]论文中描述的方法进行操作。我已经编写了生成扰动网格的代码，但我不知道如何将这些像​​素从源图像映射到该网格上以形成扰动图像。

这是生成扰动网格的代码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mr = 88
mc = 68

xx = np.arange(mr-1, -1, -1)
yy = np.arange(0, mc, 1)
[Y, X] = np.meshgrid(xx, yy)
ms = np.transpose(np.asarray([X.flatten('F'), Y.flatten('F')]), (1,0))

perturbed_mesh = ms
nv = np.random.randint(20) - 1
for k in range(nv):
    #Choosing one vertex randomly
    vidx = np.random.randint(np.shape(ms)[0])
    vtex = ms[vidx, :]
    #Vector between all vertices and the selected one
    xv  = perturbed_mesh - vtex
    #Random movement 
    mv …

下面是一个测试。subprocess.run如果结果出现错误，如何使该测试失败？

import pytest
import subprocess

@pytest.mark.parametrize("input_json", ["input.json"])
def test_main(input_json):
    subprocess.run(['python', 'main.py', input_json]

这是一个普遍的问题.

我写了一段使用tensorflow进行计算的代码.

我想打印执行代码期间消耗的时间.

首先我用过:

import time
start = time.time()
main()
print ("%s"  % (time.time() - start_time))

但我读到这是衡量执行时间的一种不准确的方法.

如何准确测量程序的执行时间.

我已经安装了OpenCV和Matplotlib来自conda-forge频道。当我使用以下代码时，出现错误。

import cv2
cv2.namedWindow('bam', 0)
from matplotlib import pyplot as plt
cv2.namedWindow('bam bam', 0) 

错误是Segmentation fault (core dumped)。要重现此错误，请python 3.6在 Anaconda 中创建一个新环境。并按此顺序安装OpenCV和。Matplotlib我尝试在各种论坛中搜索，但找不到此类错误。如果有人能帮助我解决这个问题，我将不胜感激。

我手头有一个不可线性分离的数据。我想使用matlab中的K-means实现对其进行集群。我想获取每个数据点的聚类标签，以将它们用于另一个分类问题。

问题是k均值未达到预期的结果。我将附加获得的聚类图。

我期望k均值能够像数据看起来那样将聚类赋予同心圆，但是输出是圆弧。我不明白为什么会这样。

您能建议我任何其他的聚类方法来实现我的目标吗？

我有.txt文件,每个文件都包含一个很长的行,程序在行中停止b.append(int(j))抛出一个内存错误.我不明白为什么程序出现内存错误,因为文件是2.8 MB,我的RAM大小是28GB.

if __name__=='__main__':
    path=raw_input("enter file path:")
    image_path=raw_input("enter directory where images are to be stored:")
    count = 0
    for f in sorted(os.listdir(path)):
        print(f)
        file = path+'/'+f
        b = []
        a =[]
        ref =[]
        alt = []

        if (f[:-4] == '0'):
            print('cb1')
            ch = open(file,'r')
            for i in ch:
                b += i.split()
            for j in b:
                b.append(int(j))
            count+=1
            print('cb2')

        elif (f[:-4] == '1'):
            po = open(file,'r')
            for i in po:
                a += i.split()
            for j in a: …