原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要…

转自:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的,同时也是图象分割所依赖的重要特征,边缘检测主要是图象的灰度变化的度量.检测和定位,自从1959提出边缘检测以来,经过五十多年…

转自:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 3.  Canny算法的实现流程 由于本文主要目的在于学习和实现算法,而对于图像读取.视频获取等内容不进行阐述.因此选用OpenCV算法库作为其他功能的实现途径(关于OpenCV的使用,作者将另文表述).首先展现本文将要处理的彩色图片. 图2 待处理的图像 3.1 图像读取和灰度化 编程时采用上文所描述的第二种方法来实现图像的灰度化.其中ptr数组中保存的灰度化后的图像数据.具…

Canny算子是John Canny在1986年提出的,那年老大爷才28岁,该文章发表在PAMI顶级期刊上的(1986. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 8, 1986, pp. 679-698).老大爷目前在加州伯克利做machine learning,80-90年代视觉都是图像处理,现在做视觉都是机器…

一.Canny算法介绍 Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘. 好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近. 最小响应- 图像中的边缘只能标识一次,并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘. 推文:Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(一) 1.canny算法步骤 1.高斯模糊--GaussianBlur 消除噪声. 一般情况下,使用高斯平滑滤波器卷积降噪.,因为canny是对噪声敏感…

以前的博文大部分都写的非常详细,有很多分析过程,不过写起来确实很累人,一般一篇好的文章要整理个三四天,但是,时间越来越紧张,后续的一些算法可能就以随记的方式,把实现过程的一些比较容易出错和有价值的细节部分加以描述,并且可能需要对算法本身有一定了解的朋友才能明白我所描述的一些过程了. 那这个系列的开篇,我们以Canny边缘检测算法为头吧. 相关参考资料: 1.Canny边缘检测算法的实现. 2.OpenCV(五)——超细节的Canny原理及算法实现 3.OpenCV 之 边缘检测 4.Opencv…

传统的Canny边缘检测算法是一种有效而又相对简单的算法,可以得到很好的结果(可以参考上一篇Canny边缘检测算法的实现).但是Canny算法本身也有一些缺陷,可以有改进的地方. 1. Canny边缘检测第一步用高斯模糊来去掉噪声,但是同时也会平滑边缘,使得边缘信息减弱,有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘,特别是弱边缘和孤立的边缘,可能在双阀值和联通计算中被剔除.很自然地可以预见,如果加大高斯模糊的半径,对噪声的平滑力度加大,但也会使得最后得到的边缘图中的边缘明显减少.这里依然用Lena…

传统的Canny边缘检测算法是一种有效而又相对简单的算法,可以得到很好的结果(可以参考上一篇Canny边缘检测算法的实现).但是Canny算法本身也有一些缺陷,可以有改进的地方. 1. Canny边缘检测第一步用高斯模糊来去掉噪声,但是同时也会平滑边缘,使得边缘信息减弱,有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘,特别是弱边缘和孤立的边缘,可能在双阀值和联通计算中被剔除.很自然地可以预见,如果加大高斯模糊的半径,对噪声的平滑力度加大,但也会使得最后得到的边缘图中的边缘明显减少.这里依然用Lena…

Canny 边缘检测算法 Steps: 高斯滤波平滑 计算梯度大小和方向 非极大值抑制 双阈值检测和连接 代码结构: Canny Edge Detection | Gaussian_Smoothing | | convolution.py | | | convolution() | | gaussion_smoothing.py | | | dnorm() | | | gaussian_kernel() | | | gaussian_blur() | Sobel_Filter | | sobel…

目录 Canny边缘检测算法(基于OpenCV的Java实现) 绪论 Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测算法的处理流程 用高斯滤波器平滑图像 彩色RGB图像转换为灰度图像 一维,二维高斯函数及分布 生成高斯滤波卷积核 单色高斯滤波与彩色高斯滤波 用Sobel等梯度算子计算梯度幅值和方向 梯度 图像灰度值的梯度的简单求法 使用Sobel算子来计算梯度的大小及方向: 对梯度幅值进行非极大值抑制 双阈值检测 抑制孤立低阈值点 Reference Canny边缘检测算法(基于OpenC…

孙鑫视频VC++深入详解学习笔记 VC++深入详解学习笔记 Lesson1: Windows程序运行原理及程序编写流程 Lesson2: 掌握C++基本语法 Lesson3: MFC框架程序剖析 Lesson4: 简单绘图 Lesson5: 文本编程 Lesson6: 菜单编程 Lesson7: 对话框编程 Lesson9: 定制应用程序的外观 Lesson10: 绘图控制 Lesson11 图形的保存和重绘 Lesson12 文件操作 Lesson 13: 文档串行化 Lesson14 网络编…

这一章节主要讲解了文本相关的一些编程 插入符的使用 CreateSolidCaret(100,200);//插入符的宽度和高度 ShowCaret(); 插入符的一般使用方法 int CTestView::OnCreate(LPCREATESTRUCT lpCreateStruct) { if (CView::OnCreate(lpCreateStruct) == -1) return -1; // TODO: Add your specialized creation code here //…

辅助功能原理与基本使用详解 本文主要介绍辅助功能的使用 辅助功能基本原理 辅助功能基本配置和框架搭建 辅助功能实战解析 辅助功能基本原理   辅助功能(AccessibilityService)其实是一个Android系统提供给的一种服务,本身是继承Service类的.这个服务提供了增强的用户界面,旨在帮助残障人士或者可能暂时无法与设备充分交互的人们.   从开发者的角度看,其实就是提供两种功能:查找界面元素,实现模拟点击.实现一个辅助功能服务要求继承AccessibilityService类并…

本课主题 CacheManager 运行原理图 CacheManager 源码解析 CacheManager 运行原理图 [下图是CacheManager的运行原理图] 首先 RDD 是通过 iterator 来进行计算: CacheManager 会通过 BlockManager 从 Local 或者 Remote 获取数据直接通过 RDD 的 compute 进行计算,有可能需要考虑 checkpoint; 通过 BlockManager 首先从本地获取数据,如果获得不到数据的话会从远程获取…

Nginx反向代理工作原理简介与配置详解   by:授客  QQ:1033553122   测试环境 CentOS 6.5-x86_64 nginx-1.10.0 下载地址:http://nginx.org/en/download.html 下载地址:http://pan.baidu.com/s/1skNT7zv 安装nginx [root@localhost mnt]# tar -xzvf nginx-1.10.0.tar.gz [root@localhost mnt]# cd nginx-1…

使用LVS实现负载均衡原理及安装配置详解 原文:https://www.cnblogs.com/liwei0526vip/p/6370103.html…

<VC++ 深入详解> 第3版 www.broadview.com.cn 书读到一小半,发现书重复了一部分,缺失一部分.... 难受~ 比较难继续下去了 有一样的小伙伴么~ <VC++ 深入详解> 第3版 www.broadview.com.cn…

图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般能够看作是一个阶跃,既从一个灰度值在非常小的缓冲区域内急剧变化到还有一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的,同一时候也是图象切割所依赖的重要特征,边缘检測主要是图象的灰度变化的度量.检測和定位,自从1959提出边缘检測以来,经过五十多年的发展,已有很多中不同的边缘检測方法.依据作者的理解和实践,本文对边缘检測的原理进行了描写叙述,在此基础上着重对…

负载均衡集群是 load balance 集群的简写,翻译成中文就是负载均衡集群.常用的负载均衡开源软件有nginx.lvs.haproxy,商业的硬件负载均衡设备F5.Netscale.这里主要是学习 LVS 并对其进行了详细的总结记录. 一.负载均衡LVS基本介绍 LB集群的架构和原理很简单,就是当用户的请求过来时,会直接分发到Director Server上,然后它把用户的请求根据设置好的调度算法,智能均衡地分发到后端真正服务器(real server)上.为了避免不同机器上用户请求得到的…

LVS原理详解 LVS原理详解 LVS简介 LVS结构与工作原理 一.LVS的结构 二.LVS内核模型 三.LVS的包转发模型 1.NAT模型: 2.DR模型: 3.TUN模型: 四.LVS的调度算法 LVS的调度算法分为静态与动态两类. 1.静态算法(4种):只根据算法进行调度 而不考虑后端服务器的实际连接情况和负载情况 2.动态算法(6种):前端的调度器会根据后端真实服务器的实际连接情况来分配请求 LVS简介 Internet的快速增长使多媒体网络服务器面对的访问数量快速增加,服务器需要具备…

下面几篇文章对View的原理讲的非常详细. Android LayoutInflater原理分析,带你一步步深入了解View(一) Android视图绘制流程完全解析,带你一步步深入了解View(二) Android视图状态及重绘流程分析,带你一步步深入了解View(三) Android自定义View的实现方法,带你一步步深入了解View(四) Android自定义组件开发之onMeasure使用 Android UI 之一步步教你自定义控件(自定义属性.合理设计onMeasure.合理设计on…

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_16542775/article/details/80961213 RPM(Redhat Package Manager)是用于Redhat.CentOS.Fedora等Linux 分发版(distribution)的常见的软件包管理器.因为它允许分发已编译的软件,所以用户只用一个命令就可以安装软件.看到这篇文章的朋友想必已经知道RPM是个啥,rpm/yum命令怎么用,废话不多说,直接进入正题,来看看RPM包咋打. 1 准备 首先请准备…

RPM(Redhat Package Manager)是用于Redhat.CentOS.Fedora等Linux 分发版(distribution)的常见的软件包管理器.因为它允许分发已编译的软件,所以用户只用一个命令就可以安装软件.看到这篇文章的朋友想必已经知道RPM是个啥,rpm/yum命令怎么用,废话不多说,直接进入正题,来看看RPM包咋打. 1 准备 首先请准备一个Linux环境,比如CentOS.RPM打包使用的是rpmbuild命令,这个命令来自rpm-build包,这个是必装的.…

LVS安装使用详解 摘至:http://www.cnblogs.com/MacoLee/p/5856858.html 简介 LVS是Linux Virtual Server的简称,也就是Linux虚拟服务器, 是一个由章文嵩博士发起的自由软件项目,它的官方站点是www.linuxvirtualserver.org. 现在LVS已经是Linux标准内核的一部分,在Linux2.4内核以前,使用LVS时必须要重新编译内核以支持LVS功能模块,但是从Linux2.4内核以后,已经完全内置了LVS的各个…

一.Quartz 基本介绍 1.1 Quartz 概述 1.2 Quartz特点 1.3 Quartz 集群配置 二.Quartz 原理及流程 2.1 quartz基本原理 2.2 quartz启动流程 三.Spring + Quartz 实现企业级调度的实现示例 3.1 环境信息 3.2 相关代码及配置 四.问题及解决方案 五.相关知识 六.参考资料 总结 一.Quartz 基本介绍 1.1 Quartz 概述 Quartz 是 OpenSymphony 开源组织在任务调度领域的一个开源项目,…

SQL语句执行过程详解 一条sql,plsql的执行到底是怎样执行的呢? 一.SQL语句执行原理 第一步:客户端吧语句发个服务端执行 当我们在客户端执行select语句时,客户端会把这条SQL语句发送给服务端,让服务端的进程来处理这语句.也就是说,Oracle客户端是不会做任何的操作,他的主要任务就是把客户端产生的一些SQL语句发送给服务器端.虽然在客户端也有一个数据库进程,但是,这个进程的作用跟服务器上的进程作用是不相同的.服务器上的数据库进程才会对SQL语句进行相关的处理.不过,有个问题需要…

连接过程图解(度娘的拿过来用)…

目录 参与者 总结 @(详解socket如何封装成request) 看源码虽然不能马上提升你的编码水平.但能让你更好的理解编程. 因为我们tomcat多是以NIO形式处理请求,所以本系列讲的都是NIO类型请求的处理相关组件. 在讲解过程之前,把相关概念理解是非常关键的. 参与者 tomcat中Connector是负责处理请求的. 协议处理ProtocolHandler Connector使用ProtocolHandler处理器来处理请求.不同的ProtocolHandler代表不同连接类型. P…

CodeForces732D——Exams 详解 Exam 题目描述(google翻译) Vasiliy的考试期限将持续n天.他必须通过m门科目的考试.受试者编号为1至m. 大约每天我们都知道当天可以通过m个科目中的哪一个的考试.也许,有一天你不能通过任何考试.任何一天都不允许通过多个考试. 每天Vasiliy都可以通过当天的考试(需要一整天)或准备一整天的考试或休息. 关于每个主题Vasiliy知道一个数字ai - 他准备通过考试号码的天数i. Vasiliy可以在准备考试时切换科目,没有必要…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包,简单易懂,分词是一个非常重要的步骤,可以通过一些字典,进行特定分词.大致分析步骤如下: 数据导入--选择分词字典--分词 但是下载步骤比较繁琐,可参考之前的博客: R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两包的安装(安到吐血) ------------------…