python-匿名函数与函数式编程
匿名函数匿名函数的关键字是 lambda，之后是一系列的参数，然后用冒号隔开，最后则是由这些参数组成的表达式。比如：
12345678910square = lambda x: x**2square(3) # 9======================== 等价于========
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python-函数的嵌套、变量作用域、闭包
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python
函数的嵌套函数的嵌套有两个方面的作用：
第一，函数的嵌套能够保证内部函数的隐私。内部函数只能被外部函数所调用和访问，不会暴露在全局作用域，因此，如果你的函数内部有一些隐私数据（比如数据库的用户、密码等），不想暴露在外，那你就可以使用函数的的嵌套，将其封装在内部函数中，只通过外部函数来访问。比如：
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opencv-137-DNN 实现性别与年龄预测
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opencv
知识点在OpenCV DNN中如何调用多个模型，相互配合使用Gender Net and Age Nethttps://www.dropbox.com/s/iyv483wz7ztr9gh/gender_net.caffemodel?dl=0”https://www.dropbox.com/s/xfb
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opencv-136-DNN解析网络输出结果
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opencv
知识点多数时候DNN模块中深度学习网络的输出结果，可能是二维、三维、或者四维的，具体跟网络的结构有很大的关系，一般常见的图像分类网络，是一个1XN维的向量，通过reshape之后就很容易解析，解析代码如下：Mat flat = prob.reshape(1,1)Point maxLoc;minMax
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opencv-132-DNN单张与多张图像的推断
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opencv
知识点OpenCV DNN中支持单张图像推断，同时还支持分批次方式的图像推断，对应的两个相关API分别为blobFromImage与blobFromImages，它们的返回对象都是一个四维的Mat对象-按照顺序分别为NCHW 其组织方式详解如下：N表示多张图像C表示接受输入图像的通道数目H表示接受输
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opencv-133-DNN 图像颜色化模型使用
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opencv
知识点OpenCV DNN在4.0还支持灰度图像的彩色化模型，是根据2016年ECCV的论文而来，基于卷积神经网络模型，通过对Lab色彩空间进行量化分割，映射到最终的CNN输出结果，最后转换为RGB彩色图像。模型下载地址：GitHub - richzhang/colorization: Automa
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opencv-134-DNN ENet实现图像分割
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opencv
知识点OpenCV DNN支持ENet网络模型的图像分割，这里采用的预先训练的ENet网络模型下载地址如下：GitHub - e-lab/ENet-training该模型是torch模型，加载的API为：
123456Net cv::dnn::readNetFromTorch( const S
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opencv-135-DNN 实时快速的图像风格迁移
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opencv
知识点OpenCV DNN模块现在还支持图像风格迁移网络模型的加载与使用，支持的模型是基于李飞飞等人在论文《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution》中提到的快速图像风格迁移网络，基于感知损失来提取特征，生
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opencv-131-DNN 支持YOLOv3-tiny版本实时对象检测
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opencv
知识点YOLOv3的模型在CPU上无法做到实时运行，而YOLO作者提供了个YOLOv3版本的精简版对象检测模型，大小只有30MB左右，但是模型可以在CPU上做到实时运行，这个模型就是YOLOv3-tiny模型，其下载地址如下：YOLO: Real-Time Object Detection相比YOL
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opencv-128-DNN 直接调用tensorflow的导出模型
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opencv
知识点OpenCV在DNN模块中支持直接调用tensorflow object detection训练导出的模型使用，支持的模型包括
SSD
Faster-RCNN
Mask-RCNN
三种经典的对象检测网络，这样就可以实现从tensorflow模型训练、导出模型、在OpenCV DNN调用模型
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