今天我们来花点时间再次谈谈一个模糊算法,一个超级简单但是又超级牛逼的算法,无论在效果上还是速度上都可以和Boxblur, stackblur或者是Gaussblur想媲美,效果上,比Boxblur来的更平滑,和Gaussblur相似,速度上,经过我的优化,在PC端比他们三个都要快一大截,而且基本不需占用额外的内存,实在是一个绝好的算法. 算法的核心并不是我想到或者发明的,是一个朋友在github上挖掘到的,率属于Cairo这个2D图形库的开源代码,详见: https://github.com/r…

今天我们来花点时间再次谈谈一个模糊算法,一个超级简单但是又超级牛逼的算法,无论在效果上还是速度上都可以和Boxblur, stackblur或者是Gaussblur想媲美,效果上,比Boxblur来的更平滑,和Gaussblur相似,速度上,经过我的优化,在PC端比他们三个都要快一大截,而且基本不需占用额外的内存,实在是一个绝好的算法. 算法的核心并不是我想到或者发明的,是一个朋友在github上挖掘到的,率属于Cairo这个2D图形库的开源代码,详见: https://github.com/r…

在SSE图像算法优化系列五:超高速指数模糊算法的实现和优化(10000*10000在100ms左右实现) 一文中,我曾经说过优化后的ExpBlur比BoxBlur还要快,那个时候我比较的BoxBlur算法是通过积分图+SSE实现的,我在09年另外一个博客账号上曾经提供过一篇这个文章彩色图像高速模糊之懒惰算法,里面也介绍了一种快速的图像模糊算法,这个算法的执行时间基本也是和半径无关的.在今年的SSE优化学习之路上我曾经也考虑过将该算法使用SSE实现,但当时觉得这个算法逐像素同时逐行都是前后依赖的(…

移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航,而实现机器人自主导航有个基本要求--避障.之前简单介绍过Bug避障算法,但仅仅了解大致理论而不亲自动手实现一遍很难有深刻的印象,只能说似懂非懂.我不是天才,不能看几遍就理解理论中的奥妙,只能在别人大谈XX理论XX算法的时候,自己一个人苦逼的面对错误的程序问为什么... 下面开始动手来实现一下简单的Bug2避障算法.由于算法中涉及到机器人与外界环境的交互,因此需要选择一个仿真软件.常用的移动机器人仿真软件主要有Gazebo.V-rep.Webots.MRD…

原理:http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.html 算法理论请到原理这个传送门,代码中的注释,已经比较详细,所以我不会讲太多的原理,该文章本身就是以A*的思路,对算法进行一次速度上的优化,用一些更效率的方式来代替算法原理中必要的步骤. 针对算法原理,做出如下改动: 抛弃关闭列表,取而代之的是根据地图数据生成一个BYTE类型的二维数组,因为该数组在算法中可能需要修改,所以不能直接使用原始数据. 注:二维数组动态分配应为…

图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波.我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加强高频分量的作用.在空域运算中来说,对图像的锐化就是计算微分.由于数字图像的离散信号,微分运算就变成计算差分或梯度.图像处理中有多种边缘检测(梯度)算子,常用的包括普通一阶差分,Robert算子(交叉差分),Sobel算子等等,是基于寻找梯度强度.拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. Canny边缘检测算子是一种多级检测算法.1986年由J…

Alink漫谈(六) : TF-IDF算法的实现 目录 Alink漫谈(六) : TF-IDF算法的实现 0x00 摘要 0x01 TF-IDF 1.1 原理 1.2 计算方法 0x02 Alink示例代码 2.1 示例代码 2.2 TF-IDF模型 2.3 TF-IDF预测 0x03 分词 Segment 3.1 结巴分词 3.2 分词过程 0x04 训练 4.1 计算IDF 4.2 排序 4.2.1 SortUtils.pSort 采样SampleSplitPoint 归并 SplitPoi…

以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程,并教使用visdrone2019数据集和自己制作数据集两种方式去训练自己的pytorch搭建的yolov3模型,吐血整理万字长文,纯属干货 ! 实现思路 第一步:Pytorch搭建yolo3目标检测平台 模型yolov3和预训练权重下载 yolo3算法原理实现思路 一.预测部分 1.yolo3的网络模型架构和实现 2.主干特征网络darknet53介绍和结果(获取3个初始特征层) 3.从初始特征获取预测结果(最终的3个有效的特征层) 4…

概要 本篇接上一篇继续介绍网格生成算法,同时不少内容继承自上篇.上篇介绍了经典的三维图像网格生成算法MarchingCubes,并且基于其思想和三角形表实现了对样例数据的网格构建.本篇继续探讨网格生成算法,并且在MC的基础上进行进一步的简化和改进,形成Simple Marching Cubes(简称SMC算法).本篇主要介绍SMC算法的思路以及与MC算法的对比.同时也介绍如何在MC三角形表的基础上生成SMC三角形表. SMC算法原理 MC算法的思想之一是构造在实点和虚点之间等值面来拟合用于表示边…

java基础解析系列(四)---LinkedHashMap的原理及LRU算法的实现 java基础解析系列(一)---String.StringBuffer.StringBuilder java基础解析系列(二)---Integer java基础解析系列(三)---HashMap 这是我的博客目录,欢迎阅读 实验 遍历HashMap public static void main(String[] args) { Map<String, String> map=new HashMap<St…