sobel检测的C版本,neon和GPU的时间比较. Platform: LG G3, Adreno 330 ,img size 3264x2448 sobel: C code neon GPU 73 13 42+3.7+6.6 单位:ms GPU时间=memory time+Queued time+Run time Sobel org Sobel vector Sobel vector + mem_fence Queued time 4.6 7.2 2.8 Wait time 0.07 0.0…

在讨论边缘算子之前,首先给出一些术语的定义: (1)边缘:灰度或结构等信息的突变处,边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像. (2)边缘点:图像中具有坐标[x,y],且处在强度显著变化的位置上的点. (3)边缘段:对应于边缘点坐标[x,y]及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角. 二.Sobel算子的基本原理 Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子,在算法实现过程中,通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值以提取边缘. 一个特殊卷积所实现的…

经过了强烈的思想斗争才把自己拖到图书馆做毕设T^T anyway, 因为毕设里面有人脸识别的部分,所以就想找个现成的api先玩玩,于是就找到最近很火的face++:http://www.faceplusplus.com.cn/ 接口什么的还是很简单的,主要就是看它的api开发文档,最终实现把demo中的hello.py改造之后能够上传本地的三张图片进行训练,然后对新的一幅图片进行识别,看这幅图片中的人脸是三张图片中的哪一张,对于我的毕设而言,这个功能其实就足够了.修改后的hello.py如下:…

Canny算法是边缘检测的一个经典算法,比单纯用一些微分算子来检测的效果要好很多,其优势有以下几点: 边缘误检与漏检率低. 边缘定位准确,且边界较细. 自带一定的滤噪功能,或者说,对噪声的敏感度要比单纯算子低. 具有多个可调整参数,可影响算法的时间与时效. 但是Canny相比单纯算子来说计算量偏大,下面简单介绍算法的过程. 图像去噪: 这一步不是必须的,一般噪声少的图,让Canny自己应付就行.若噪声较多,一般采用高斯滤波.滤波后,噪声灰度下降,对边缘的影响 小于噪点. 获取梯度强度与方向: 用…

在<Real Time Rendering, third edition>一书中,作者把描边算法分成了5种类型.1.基于观察角度与表面法线的轮廓渲染.缺点很明显.2.过程式几何轮廓渲染.即先渲染背面,通过顶点压平等手段,渲染轮廓线,之后渲染正面.优点:快速有效,适合大多数模型,缺点:不合适和立方体之类的平整模型.3.基于图像处理的轮廓线渲染.通过边缘监测来判断轮廓.4.基于轮廓检测的轮廓线渲染.同时监测相邻的2个面法线值得正负是否相反.5.以上方法结合.除此之外还有:6.沿法线方向放大模型(v…

对于ARM Mali GPU,目前是支持OpenCL1.1,所以我们可以利用OpenCL来加速我们的计算. 一直以来,对于Mali GPU的OpenCL编程,一直没有环境来测试.好不容易弄到一个华为Mate7,却因为华为没有提供OpenCL driver(小道消息,华为下半年开始将会有OpenCL Drivert提供,拭目以待吧).目前测试过的手机有魅族MX4 pro T628是带有OpenCL Driver,这个还得多亏三星的猎户座芯片.对于安卓手机如果手机是Mali GPU(如果是T6xx以…

这几天在看opencl编程指南.照着书中的样例实现了sobel算法: 1.结合opencv读取图像,保存到缓冲区中. 2.编写和编译内核.并保存显示处理后的结果. 内核: const sampler_t sampler = CLK_ADDRESS_CLAMP_TO_EDGE | CLK_FILTER_NEAREST; kernel void sobel_rgb(read_only image2d_t src,write_only image2d_t dst) { int x = (int)get…

AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 目录 AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 1.DNS 隐蔽通道简介 2. 算法前的准备工作——数据采集 3. 利用深度学习进行DNS隐蔽通道检测 4. 验证XShell的检测效果 5. 结语 1.DNS 隐蔽通道简介 DNS 通道是隐蔽通道的一种,通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输.由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量,这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件,从而可以利用它实现诸如远程控制.文件传输等操作,DNS隐蔽…

摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法.首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像,然后将边缘图像进行隔帧差分相与,提取出较精确的运动目标边缘轮廓.提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充,可得到完整的运动目标.实验结果表明,该方法对运动目标边缘轮廓提取准确,抗噪 摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算…

连续学习FPGA基础课程接近一个月了,迎来第一个有难度的综合设计,图像的边沿检测算法sobel,用verilog代码实现算法功能. 一设计功能 (一设计要求) (二系统框图) 根据上面的系统,Verilog代码如下:注意的是,VGA模块的时钟输入有两个,一是50M,二是25M.PLL的IP核的输入时钟连接顶层时钟,产生的输出时钟连接各个功能模块,有两个一是50M,二是25M.50M连接串口接收,sobel_ctrl控制模块.25M连接VGA_ram的vga显示部分和RAM的读地址的时钟,50M连…

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技…

了解了深度学习的崛起,引起了目前OpenCL的需求,大致了解一下. 相关内容:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本身OpenCL可以用C/C++编程,所以,我们底层人员又可以浪了. // // File: hello.c // // Abstract: A simple "Hello World" compute example showing basic usage of OpenCL which // calc…

ssl payload取1024字节,然后使用VAE检测异常的ssl流. 代码如下: from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np import tensorflow as tf import tflearn from matplotlib import pyplot as plt import sea…

demo: from pyculiarity import detect_ts import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib matplotlib.style.use('ggplot') __author__ = 'willmcginnis' if __name__ == '__main__': # first run the models twitter_example_data = pd.read_…

之前配置cuda跟opencv 的混合编程,发现只要使用的东西多半还要用opencv的代码编译一次,加上cuda的编译太浪费时间了,我看了几个博客,觉的opencl这个可能会比较好整,就把opencv里面的opencl代码的部分编译了一下,这个比较少,用的时候也能直接检测出来i7 自带的集成显卡: Device name:Intel(R) HD Graphics 4600 后面调试程序时候发现,2.4.4版本好像还没有直接能用的dll,2.4.10的build文件夹中就有可以直接调用的现成dll…

前言 很久之前就想研究React Native了,但是一直没有落地的机会,我一直认为一个技术要有落地的场景才有研究的意义,刚好最近迎来了新的APP,在可控的范围内,我们可以在上面做任何想做的事情. PS:任何新技术的尝鲜都一定要控制在自己能控制的范围内,失败了会有可替换方案,不要引起不可逆的问题,这样会给团队造成灾难性的后果. 事实上,RN经过一段时间发展,已经有充分数量的人尝试过了,就我身边就有几批,褒贬也不一: ① 做UI快 ② 还是有很多限制,不如原生Native ③ 入门简单,能让前端快…

一.高可用的Session服务器场景简介 1.1 应用服务器的无状态特性 应用层服务器(这里一般指Web服务器)处理网站应用的业务逻辑,应用的一个最显著的特点是:应用的无状态性. PS:提到无状态特性,不得不说下Http协议.我们常常听到说,Http是一个无状态协议,同一个会话的连续两个请求互相不了解,他们由最新实例化的环境进行解析,除了应用本身可能已经存储在全局对象中的所有信息外,该环境不保存与会话有关的任何信息.之所以我们在使用ASP.NET WebForm开发中会感觉不到Http的无状态特…

一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高并发的情形下会对数据库服务器或文件服务器造成巨大的压力,同时呢,也使响应延迟加剧.这也说明…

在上篇文章中我们了解了PlateLocate的过程中的所有步骤.在本篇文章中我们对前3个步骤,分别是高斯模糊.灰度化和Sobel算子进行分析. 一.高斯模糊 1.目标 对图像去噪,为边缘检测算法做准备. 2.效果 在我们的车牌定位中的第一步就是高斯模糊处理. 图1 高斯模糊效果 3.理论 详细说明可以看这篇:阮一峰讲高斯模糊. 高斯模糊是非常有名的一种图像处理技术.顾名思义,其一般应用是将图像变得模糊,但同时高斯模糊也应用在图像的预处理阶段.理解高斯模糊前,先看一下平均模糊算法.平均模糊的算法非…

督促读书,总结精华,提炼笔记,抛砖引玉,有不合适的地方,欢迎留言指正. 问题1.我们知道,将一个数组赋给另一个数组,就是将一个数组的元素逐个赋值给另一数组的对应元素,相应的,将一个vector 赋给另一个vector,也是将一个vector 的元素逐个赋值给另一vector 的对应元素: //将一个vector 赋值给另一vector,使用迭代器访问vector 中的元素 vector<, ); vector<int> ivec1; for (vector<int>::ite…

督促读书,总结精华,提炼笔记,抛砖引玉,有不合适的地方,欢迎留言指正. 标准库vector类型初探,同一种类型的对象的集合(类似数组),是一个类模版而不是数据类型,学名容器,负责管理 和 存储的元素 相关的内存,因为vetcor是类模版,对应多个不同类型,比如int,string,或者自己定义的数据类型等. 程序开头应如下声明 #include <iostream> #include <vector> #include <string> using std::strin…

一.高可用的Session服务器场景简介 1.1 应用服务器的无状态特性 应用层服务器(这里一般指Web服务器)处理网站应用的业务逻辑,应用的一个最显著的特点是:应用的无状态性. PS:提到无状态特性,不得不说下Http协议.我们常常听到说,Http是一个无状态协议,同一个会话的连续两个请求互相不了解,他们由最新实例化的环境进行解析,除了应用本身可能已经存储在全局对象中的所有信息外,该环境不保存与会话有关的任何信息.之所以我们在使用ASP.NET WebForm开发中会感觉不到Http的无状态特…

一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高并发的情形下会对数据库服务器或文件服务器造成巨大的压力,同时呢,也使响应延迟加剧.这也说明…

http://tengine.taobao.org/book/chapter_02.html 初探nginx架构(100%)¶ 众所周知,nginx性能高,而nginx的高性能与其架构是分不开的.那么nginx究竟是怎么样的呢?这一节我们先来初识一下nginx框架吧. nginx在启动后,在unix系统中会以daemon的方式在后台运行,后台进程包含一个master进程和多个worker进程.我们也可以手动地关掉后台模式,让nginx在前台运行,并且通过配置让nginx取消master进程,从而…

霍夫变换——直线检测 考古debug,其实很久之前就解决的bug......一直忘记过来改文章....欸 =============================原文================================== 此处膜拜大神(学到很多):http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 这个博客更了很多图像处理算法的底层实现解析,都很详细易懂,先mark ========================我是分割线…

#1,个人理解 网上查了很多资料,都说sobel算子是用来检测边缘的,分别给了两个方向上的卷积核,然后说明做法,就说这就是sobel算子.对于我个人来说,还有很多不明白的地方,所以理清下思路. #2,边缘.边界和sobel算子 这个可以自己去google或者百度找定义,边缘和边界不一样,两者没有必然联系也并非毫无联系.因为现实世界的三维空间映射到图像显示的二维空间中会丢失很多信息,也会添进来一部分类似光照.场景等的干扰,所以并不能完全给边缘和边界的关系下一个定义.对图像而言,我们一般是要找出它的…

推荐博文,博客.写得很好,给个赞. Reference Link : http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 一阶导数法:梯度算子   对于左图,左侧的边是正的(由暗到亮),右侧的边是负的(由亮到暗).对于右图,结论相反.常数部分为零.用来检测边是否存在. 梯度算子 Gradient operators 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量: 计算这个向量的大小为: 梯度的方向角为: Sobel算子 sobel算…

斑点检测(LoG,DoG) [上] 维基百科,LoG,DoG,DoH 在计算机视觉中,斑点检测是指在数字图像中找出和周围区域特性不同的区域,这些特性包括光照或颜色等.一般图像中斑点区域的像素特性相似甚至相同,某种程度而言,斑点块中所有点是相似的. 如果将兴趣点的特性形式化表达为像素位置的函数,那么主要有两类斑点检测方法: 差分方法.这类方法主要基于函数在对应像素点处的导数. 局部极值方法.这类方法主要是在找出函数的局部极值. 在该领域中,斑点检测也被称为兴趣点检测或者兴趣区域检测. 研究斑点检测…

PS:好久没更新,因为期末到了,拼命复习中.复习久了觉得枯燥,玩玩儿霍夫变换直线检测 霍夫变换的基本原理不难,即便是初中生也很容易理解(至少在直线检测上是这样子的). 霍夫变换直线检测的基本原理:(不配图了,自己在白纸上画画,理解更深刻) 一步一步来: 1.在白纸上画出一个直角坐标系,任意给出一个点: 2.那么,对于点(x0,y0),经过这个点的直线必定满足y0=k*x0+b, 其中k是直线的斜率,b是直线的截距: 3.上式可以化成b=y0-k*x0,  可以看作是以-x0为斜率,以y0为截距,…

前言: 在前面的文章中,我们定义服务协定时,在它的操作方法上都会加上OperationContract特性,此特性属于OperationContractAttribute 类,将OperationContract应用于方法,以指示该方法实现作为服务协定(由 ServiceContractAttribute 属性指定)一部分的服务操作.OperationContractAttribute 属性声明方法是服务协定中的操作. 只有具有 OperationContractAttribute 属性的方法可…