在前面我们已经陆续介绍了许多特征检测算子,我们可以根据图像局部的自相关函数求得Harris角点,后面又提到了两种十分优秀的特征点以及他们的描述方法SIFT特征和SURF特征.SURF特征是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算法中的一部分,所以我们对于特征点的提取必须有更高的要求,从这一点来看前面介绍的的那些特征点方法都不可取. 一 FAST算法原理 为了解决这个问题,Edward Rosten和To…

前言 关于本篇功能实现用到的 api 涉及类看不懂的,请参照 esri 官网的 arcgis api 3.x for js:esri 官网 api,里面详细的介绍 arcgis api 3.x 各个类的介绍,还有就是在线例子:esri 官网在线例子,这个也是学习 arcgis api 3.x 的好素材. 内容概览 基于 arcgis api 3.x 实现最近设施点路径分析 源代码 demo 下载 本篇实现最近设施点路径分析功能,截图如下: 关键技术实现知识点 最近设施点的网络分析服务:http:…

现在我们要讲的是第四种AOP实现之注入式AspectJ切面 通过简单的配置就可以实现AOP了. 源码结构: 1.首先我们新建一个接口,love 谈恋爱接口. package com.spring.aop; /** * 谈恋爱接口 * * @author Administrator * */ public interface Love { /* * 谈恋爱方法 */ void fallInLove(); } .csharpcode, .csharpcode pre { font-size: sma…

在使用pickle模块时需要先 import pickle 引入模块 pickle.dumps()模块函数 功能:将python各种类型的数据转换成计算机识别的二进制字节码[有参] 使用方法:pickle.dumps(要转换的数据类型变量) 格式如:pickle.dumps(a) 注意:计算机只能字节码,不能识别python的各种数据类型如:列表,元祖,字典等,要想在计算机保存这些python数据类型,就需要将这些数据类型转换成二进制字节码来保存 #!/usr/bin/env python #…

1 学校 OA 系统的采购审批项目:需求是 采购员采购教学器材 1) 如果金额 小于等于 5000,  由教学主任审批 (0<=x<=5000) 2) 如果金额 小于等于 10000,  由院长审批 (5000<x<=10000) 3) 如果金额 小于等于 30000,  由副校长审批 (10000<x<=30000) 4) 如果金额 超过 30000 以上,有校长审批 ( 30000<x) 请设计程序完成采购审批项目 2 传统方案解决 OA 系统审批,传统的设计…

源码地址https://github.com/979451341/Rtmp 1.配置RTMP服务器 这个我不多说贴两个博客分别是在mac和windows环境上的,大家跟着弄 MAC搭建RTMP服务器https://www.jianshu.com/p/6fcec3b9d644这个是在windows上的,RTMP服务器搭建(crtmpserver和nginx) https://www.jianshu.com/p/c71cc39f72ec 2.关于推流输出的ip地址我好好说说 我这里是手机开启热点,电…

项目地址,求starhttps://github.com/979451341/AudioVideoStudyCodeTwo/tree/master/FFmpeg%E7%BB%99%E8%A7%86%E9%A2%91%E6%8D%A2%E5%A3%B0%E9%9F%B3 一个视频有三个流,视频流,音频流,字幕流,我将视频A的视频流拿出来,将音乐B的音频流拿出来,合在一起成新的视频 还是老规矩直接说c代码如何运行 注册组件,打开并获得MP4文件和MP3文件的信息 av_register_all();…

转载地址:https://blog.csdn.net/maweifei/article/details/62887831 (一)ORB特征点提取算法的简介 Oriented FAST and Rotated BRIEF,简称ORB,该特征检测算子是在著名的FAST特征检测和BRIEF特征描述子的基础上提出来的,其运行时间远远优于SIFT和SURF,可应用于实时性特征检测.ORB特征检测具有尺度和旋转不变性,对于噪声及其透视变换也具有不变性,良好的性能是的利用ORB在进行特征描述时的应用场景十分广…

                                                                           第十四节过拟合解决手段L1和L2正则 第十三节中,我们讲解了过拟合的情形,也就是过度的去拟合训练集上的结果了,反倒让你的模型太复杂.为了去解决这种现象,我们提出用L1,L2正则去解决这种问题. 怎么把正则应用进去?我们重新审视目标函数,以前我们可以理解目标函数和损失函数是一个东西.而有正则的含义之后,目标函数就不再是损失函数了,而是损失函数加惩罚项…

第三百八十四节,Django+Xadmin打造上线标准的在线教育平台—路由映射与静态文件配置以及会员注册 基于类的路由映射 from django.conf.urls import url, include # 导入django自在的include逻辑 from django.contrib import admin from django.views.generic import TemplateView # 导入django自带的TemplateView逻辑 import xadmin #…