1.系统环境硬件环境(Ascend/GPU/CPU):GPU软件环境:–MindSpore版本:1.7.0执行模式：静态图(GRAPH)–Python版本:3.7.6–操作系统平台:linux2.报错信息2.1问题描述将优化好的图像用cv2进行图片保存，由于没有将tensor转换为numpy，导致cv2.imwrite运行失败。2.2报错信息cv2.error:OpenCV(4.6.0):-1:error:(-5:Badargument)infunction'imwrite'Overloadresolutionfailed:imgisnotanumpyarray,neitherascalarE
1.系统环境硬件环境(Ascend/GPU/CPU):GPU软件环境:–MindSpore版本:1.7.0执行模式：静态图(GRAPH)–Python版本:3.7.6–操作系统平台:linux2.报错信息2.1问题描述将优化好的图像用cv2进行图片保存，由于没有将tensor转换为numpy，导致cv2.imwrite运行失败。2.2报错信息cv2.error:OpenCV(4.6.0):-1:error:(-5:Badargument)infunction'imwrite'Overloadresolutionfailed:imgisnotanumpyarray,neitherascalarE
cv::BackgroundSubtractorKNN是利用K近邻(K-nearestneigbours)思想实现的背景建模。百度百科对KNN算法的概括如下：邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本
cv::BackgroundSubtractorKNN是利用K近邻(K-nearestneigbours)思想实现的背景建模。百度百科对KNN算法的概括如下：邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本
安装seleniumcv2pyautogui直接win+R输入cmd打开窗口直接输入下面语法即可安装成功，其他两个库同理pipinstallselenium通用部分：先加载对应的谷歌浏览器，用selenium把目标网页打开，然后点开登陆页面进入页面可以定位到登陆地址发现是一个文本，可以通过find_elements()方法中的By.LINK_TEXT来定位含连接的文本元素，也可以通过CLASS_NAME来寻找元素，先进行成功登陆注意：此处我的版本是selenium4，不同版本语法不同，本人在此处因为不同版本selenium的语法不同导致定位不到元素，一定要找到对应版本，去查官方文档才是最准确的
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作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/271声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(DeepLearningforComputerVision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在这里查看。更多资料获取方式见文末。引言ShowMeAI在前面的内容中给大家做了很多图像分类的介绍，主要围绕卷积神经网络（LeNet/AlexNet/NIN/
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