张士玉小黑屋

超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息，用少量的超像素代替大量像素表达图像特征，降低了图像处理的复杂度，一般作为分割算法的预处理步骤。SLIC算法生成的像素块相对紧凑，领域特征容易表达；同时需要设置调整的参数少，操作简单，速度快，对于图像的紧凑度、轮廓保持拥有很好的效果；兼容灰度图和彩色图的分割。代码如下：importcv2ascvimg=

1、问题介绍工业检测如今深度学习的发展如火如荼，各类神奇的技术如人脸识别、换脸技术啥的，似乎什么问题都只需要DeepLearning一下就可以解决了。但这都是属于民用级别的技术，而真正想要在实际业务中落地，更多的是要渗透到工业中去。常见的工业检测有如下特点：良品多，次品少。如果一个工厂生产的大部分都是坏品，那这个工厂就离倒闭不远了。而恰恰深度学习则需要大量的坏品数据。产品换批次，产线更新。经

R语言使用str_split函数和str_split_fixed函数将字符串分割（分裂、split）成几个部分：str_split函数使用指定的字符或者字符串分割字符串、str_split_fixed函数将字符串分割为固定长度的新字符串向量目录

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目录1. 问题描述2.解题分析2.1分割成两组2.2N=5时的分割例2.3阻值计算例2.4算法实现流程3.代码及测试4.后记4.1分割的洞见4.2另一种思路1. 问题描述        我们在物理课上都学过“电阻”，通过把电阻串联或者并联可以使电阻值变大或者变小。电阻值分别为R1、R2、R3的3个电阻串联后，合成电阻的值为R1＋R2＋R3。同样3个电阻并联时，合成电阻的值则为“倒数之和的倒数”。如下图所示：现在假设有n个电阻值为1Ω的电阻。组合这些电阻，使

C语言库中有很多函数，其中字符串函数是比较常用的一块，需要我们去掌握。目录1.strlen（求字符串长度）1.1strlen模拟实现2.strcpy（复制字符串）2.1strncpy函数2.2模拟实现strcpy3.strcat(追加字符)3.1strncat函数3.2模拟实现strcat4.strcmp（比较两个字符串内容）4.1strncmp函数4.2模拟实现strcmp5.strstr(返回str1出现在str2位置处第一次的指针)5

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~前面一篇文章介绍了图像分类知识，包括常见的图像分类算法，并介绍Python环境下的贝叶斯图像分类算法、基于KNN算法的图像分类和基于神经网络算法