文章目录@[toc]背景一.**购买服务器**二.**前置配置**三.**部署webui，完成配置**四.**其他探索**其他背景前两天在某公众号的软文刷到了AI绘画领域最新的ChilloutMix模型。大概是下面这张图的效果：激动的心颤抖的手，学了这么多年计算机，就是为了走在时代前沿，事到如今终于可以活学活用了。然而自己的电脑配置完全不够用，咋整？开台GPU云服务器吧。踩了无数坑之后，终于总结出此流程。力求以最简单的方式，快捷的在云服务器部署chilloutmix，以及lora，以及各种其他绘画模型。一.购买服务器首先需要购买一台腾讯云的GPU服务器。GPU卡型本次选择“T4”，性能完全够用
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个流行的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像和视频处理功能。通过使用OpenCV的Python绑定库cv2，可以实现以下一些功能：图像读取和显示：使用cv2.imread()读取图像文件，使用cv2.imshow()显示图像窗口。图像处理：包括图像滤波、图像变换、颜色空间转换、边缘检测、图像分割等。视频处理：从摄像头或视频文件中读取实时视频流，进行视频帧的处理，如图像增强、对象跟踪、动作检测等。特征检测与描述符：包括各种经典特征检测算法（如SIFT、SURF、ORB）和描述符生成。目标检测与识别：使用预训练的深度学
在复现论文code时，经常会出现上述情况，即缺少cv2。尝试用conda安装的话，则常常会安装失败。解决办法：这里我们使用pip在终端进行安装，安装命令：pip3installopencv-python(注：如果安装失败的话，可以先执行一下：python-mpipinstall--upgradepip对pip的版本进行更新。)
序言最近GPT爆火，用来回答面试八股文再合适不过，于是乎我整理了一系列的深度学习面试问题，发给chatGPT让它帮忙回答，特别记录一下，有些问题的答案可能不是特别标准，毕竟GPT特别能编，最好在看问题的时候要有自己的见解，不能光背题，答案只能算作参考。如果有明显错误可在留言区留言我进行修改。其他面试专栏文章：深度学习CV岗位面试基础问题总结（基础篇）深度学习CV岗位面试问题总结（OCR篇）深度学习CV岗位面试问题总结（目标检测篇）常见的12个深度学习面试问题（提高篇）建议搭配复习，祝同学们都能找到心仪的工作。正文1.如何解决目标检测中的密集遮挡问题？目标检测中的密集遮挡问题是指多个物体相互遮挡
在之前我们学会了关于K210的摄像头与lcd的一些应用，那么今天我们了解一些关于K210的一些画图的方法和利用K210进行颜色识别。首先我们明确，什么是画图，为什么要画图。画图指在图片上画出圆，方框，箭头，十字交叉或者字符。我们为什么要画图，其实一个基础的应用就是颜色识别的时候。我们可以把识别到的颜色用一个方框框起来，这样首先可读性会大大增强。其次也方便我们知晓该色块的位置和大小。以及在人脸识别中我们需要利用一个方框将人脸框柱之类。K210中我们之前学习了部分sensor库的内容，而画图所需的相关东西在image中，也就是img=sensor.snapshot（）捕捉图片，而img.来进行相关
机器学习的回归问题常用RMSE，MSE,MAE,MAPE等评价指标，还有拟合优度R2。由于每次预测出来的预测值再去和原始数据进行误差评价指标的计算很麻烦，所以这里就直接给出他们五个指标的计算函数。把每次预测出来的值和真实值输入这个函数就可以得到上面这些指标，很方便。然后计算出来放一起还可以画柱状图先放计算公式：mse就是rmse的平方，公式是差不多的。 Python计算代码：importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorfromsklearn.metricsimportmean_square
机器学习的回归问题常用RMSE，MSE,MAE,MAPE等评价指标，还有拟合优度R2。由于每次预测出来的预测值再去和原始数据进行误差评价指标的计算很麻烦，所以这里就直接给出他们五个指标的计算函数。把每次预测出来的值和真实值输入这个函数就可以得到上面这些指标，很方便。然后计算出来放一起还可以画柱状图先放计算公式：mse就是rmse的平方，公式是差不多的。 Python计算代码：importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorfromsklearn.metricsimportmean_square
参考：古月学院和ROS机器人开发实践目标：实现ROS系统读取摄像头的图像，ROS读取的图像数据转化为opencv中的图像，opencv对接受的图像进行处理，最后返回给ROS系统可视化输出。安装opencv库与相关的接口包由于我用的ROS-Melodic版本，其中roscore只能在python2中执行，而视觉部分要在python3中执行，故将包安装在两个python中。(重要操作，因为其他有关于视觉的库，比如pytorch，是需要python3的，如果默认环境是python环境是python2，没把相应的包安装进python3，会报缺失依赖的错。)(1条消息)ROS修改：ubuntu系统更改默
§ erode()voidcv::erode(InputArraysrc,OutputArraydst,InputArraykernel,Pointanchor = Point(-1,-1),int iterations = 1,int borderType = BORDER_CONSTANT,const Scalar & borderValue = morphologyDefaultBorderValue() )Python:dst=cv.erode(src,kernel[,dst[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]]]]])通过使用特
importcv2importnumpyasnp读取图像，解决cv2.imread不能读取中文路径的问题defcv_imread(filePath):cv_img=cv2.imdecode(np.fromfile(filePath,dtype=np.uint8),-1)#imdecode读取的是rgb，如果后续需要opencv处理的话，需要转换成bgr，转换后图片颜色会变化#cv_img=cv2.cvtColor(cv_img,cv2.COLOR_RGB2BGR)returncv_imgif__name__=='__main__':path='E:/images/百合/百合1.jpg'img=
