opencv如何识别颜色 为什么python会有颜色？
为什么python会有颜色？
用python软件画彩案，只有乌龟路线有颜色，这是设置错误造成的。解决方案如下:
1.首先，使用opencv模块读取图像数据，得到一个三维矩阵。
2.然后用numpy模块构造一个与图像大小相同的二维0矩阵。
3.然后将图片第一个通道的像素值设置为零，相当于去掉了图片的蓝色:a[:，:，0] C
4.如果要分离绿色，需要将第三个通道的像素值设置为零:a[:，:，0]ca[:，:，2] c
5.分别显示红色:a[:，:，0]ca[:，:，1] c
6.最后，它 不构造零矩阵是可以的，所以你不用。;不需要调用numpy模块。
用open-cv保存图像所需要的函数？
:只需使用OpenCV自带的cvRectangle函数即可。参数为(图像、矩形左上角、矩形右下角、颜色和线条粗细)、黑色cvScalar(0，0，0)和白色cvScalar(255，255，255)。
用cvLin
机器学习需要哪些数学基础？
对于从事机器学习的学生来说，高等数学、线性代数、概率论和数理统计是三门课程中最重要的数学基础。我来分别解释一下这三个方面在机器学习中的作用。
1.微积分、牛顿迭代、拉格朗日乘子法、高等数学中的泰勒展开等知识点都在机器学习中有应用。比如在logistic回归模型中求梯度时需要偏导数，优化目标使用牛顿迭代法，约束优化问题的SVM使用拉格朗日乘子法等等。，以及高等数学的其他知识点都或多或少的体现在机器学习中。
分解，张量分解，线性代数推荐系统中使用的非负矩阵分解NMF，PCA主成分分析中的特征值和矩阵运算。我来贴一下之前用矩阵求导解决最小二乘问题的公式推导过程，体会一下线性代数的重要性。
最小二乘的求解可以用梯度下降迭代或牛顿迭代求解，但也可以基于矩阵求导计算。其计算方法更加简洁高效，不需要大量迭代，只需要解一个正规方程组。
总之，对于机器学习来说，线性代数比高数更重要。
3.概率论和数理统计。概率论和数理统计更重。可以，比如朴素贝叶斯分类和概率图模型中用到的贝叶斯公式，高斯过程，最大熵模型和抽样方法，NLP领域的大部分算法都和概率论有关，比如基于LDA的主题模型，基于CRF的序列标注模型，分词系统等等。
所以，要从事机器学习，高等数学、线性代数、概率论、数理统计都是必不可少的数学基础。
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