在做手势图像分类的时候，遇到了数据集不均衡的问题。于是对部分图像少的类别进行了数据集扩充。具体如何扩充的参考了这位博主的方法：数据集太少怎么办？数据集扩充方法后续继续对数据集进行训练的时候就遇到了如题目所示的问题：cv2.error:(-215:Assertionfailed)!ssize.empty()infunction‘resize‘第一次遇到这种问题确实不太懂为什么，我也检查了我的路径、文件，发现都没有问题，全程没有出现中文路径或者中文命名。应该是哪张图片出现了问题，但我的训练集有两万多张图片，要怎么去找有问题的图片也是蛮困难的。最后我的解决办法：importosimportcv2fi

调用OpenCV模块的cvtColor处理图片：img_rgb=r'G:\手机照片2022\IMG_122440.jpg'img_gray=cv2.cvtColor(img_rgb,cv2.COLOR_BGR2GRAY)发生了报错，报错内容为：[WARN:0@0.011]globalD:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp(239)cv::findDecoderimread_('G:\手机照片2022\IMG_122440.jpg'):can'topen/readfile:checkfi

 将视频转化为图片出现的错误，我转化另外一种数据集没这样的错误我以为是路径有中文的原因，但是换了路径后还出现额外的错误我又将转化的图片格式换成png回到了原来的错误重新回到42行代码如果正好将视频分割的地方没有图像，那么就无法继续运行将39行修改 此时将一个边界的位置图像也能分割，我的想法就是分割的帧数正好处于一个边界，无图像的地方

前言终于开写本CV多模态系列的核心主题：stablediffusion相关的了，为何执着于想写这个stablediffusion呢，源于三点去年stablediffusion和midjourney很火的时候，就想写，因为经常被刷屏，但那会时间错不开去年11月底ChatGPT出来后，我今年1月初开始写ChatGPT背后的技术原理，而今年2月份的时候，一读者“天之骄子呃”在我这篇ChatGPT原理文章下面留言：“点赞，十年前看你的svm懂了，但感觉之后好多年没写了，还有最近的AI绘画stablediffusion相关也可以写一下以及相关的采样加速算法我当时回复到：哈，十年之前了啊，欢迎回来，感谢老

PoW、PoS，DPoS算法在区块链领域，多采用PoW工作量证明算法、PoS权益证明算法，以及DPoS代理权益证明算法，以上三种是业界主流的共识算法，这些算法与经典分布式一致性算法不同的是融入了经济学博弈的概念。PoW：通常是指在给定的约束下，求解一个特定难度的数学问题，谁解的速度快，谁就能获得记账权（出块）权利。这个求解过程往往会转换成计算问题，所以在比拼速度的情况下，也就变成了谁的计算方法更优，以及谁的设备性能更好。比特币本身的演化很好地诠释了这个问题，中本聪设计的思路本来是由CPU计算。随着市场发展，人们发现GPU也可以参与其中，而且效率可以达到十倍百倍，现在，这项工作基本以ASIC专业

好吧，我对某些事情感到困惑...我能够很好地提交到我的github存储库，但是当我尝试从我的本地文件夹执行capdeploy到我的暂存服务器时我得到Permissiondenied(publickey).如果我运行sshgit@github.com我实际上得到一个错误PTYallocationrequestfailedonchannel0所以这里有些地方不对。如果我运行ssh-vTgit@github.com我得到:OpenSSH_5.6p1,OpenSSL0.9.8r8Feb2011debug1:Readingconfigurationdata/Users/myuser/.ssh/c

好吧，我对某些事情感到困惑...我能够很好地提交到我的github存储库，但是当我尝试从我的本地文件夹执行capdeploy到我的暂存服务器时我得到Permissiondenied(publickey).如果我运行sshgit@github.com我实际上得到一个错误PTYallocationrequestfailedonchannel0所以这里有些地方不对。如果我运行ssh-vTgit@github.com我得到:OpenSSH_5.6p1,OpenSSL0.9.8r8Feb2011debug1:Readingconfigurationdata/Users/myuser/.ssh/c

1.学习目标学习图像的缩放矩阵；学习OpenCV图像缩放函数cv.resize和cv.warpAffine。2.图像的缩放矩阵缩放是物体在x轴和y轴的缩放比例。fx是图像在x轴的缩放比例，fy是图像在y轴的缩放比例，公式：3.图像缩放函数3.1cv.warpAffine()函数使用cv.warpAffine(src,M,dsize[,dst[,flags[,borderMode[,borderValue]]]])→dst3.2参数说明参数说明src表示输入图像。M表示变换矩阵，2行3列。dsize表示输出图像的大小，二元元组(width,height)。dst表示变换操作的输出图像，可选项。f

OpenCV内部自带有三种人脸检测方式：LBPH人脸识和其他两种方法（Eigen人脸识别，FisherFace人脸识别）本次主要说明第一种方式LBPH检测。1.素材创建1.创建需要训练的图片的集文件夹，和识别功能测试图片集的文件夹。图（1）训练图集文件夹  图（1.1）taylorswift照片（尽量选用背景没其他人和尺寸小的照片，不然不好打开，也可以用resize函数进行缩小） 图（2）识别文件夹，一样放入需要识别的照片2.识别过程1.使用Haar-cascade进行训练，针对与Haar-cascade的识别原理，大家可以自行Google查询，主要说明如何使用Haar-cascade进行训练

文章目录1.色彩空间1.1BGR色彩空间1.2GRAY色彩空间1.3HSV色彩空间1.4空间转换1.4.1BGR转GRAY1.4.2BGR转HSV2.色彩通道2.1色彩通道的拆分2.1.1cv2.split()拆分BGR通道2.1.2拆分HSV通道2.2cv2.merge()色彩通道的合并2.2.1BGR合并2.2.2HSV合并2.2.3通道拆分与合并的综合运用2.3BGRA色彩空间(alpha通道)ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ🍹欢迎各路大佬来到小啾主页指点☀️欢迎大家前来学习OpenCVBGR、GRAY、HSV色彩空间&色彩通道专题-Open_CV系列博文第三篇，我是侯小啾。✨博客主页：云雀编程小