OpenCV2马拉松第12圈——直方图比較

收入囊中使用4种不同的方法进行直方图比較葵花宝典要比較两个直方图, 首先必需要选择一个衡量直方图相似度的对照标准.也就是先说明要在哪个方面做对照. 我们能够想出非常多办法,OpenCV採用了下面4种公式也都不难,我们自己就能实现. d越小,表示差异越低,两幅图像越接近,越相似初识API C++: double compareHist(InputArray H1, InputArray H2, int method) C++: double compareHist(const Spars…

OpenCV2马拉松第10圈——直方图反向投影(back project)

收入囊中灰度图像的反向投影彩色图像的反向投影利用反向投影做object detect 葵花宝典什么是反向投影?事实上没有那么高大上! 在上一篇博文学到,图像能够获得自己的灰度直方图. 反向投影差点儿相同是逆过程,由直方图得到我们的投影图. 步骤例如以下: 依据模版图像,得到模版图像的灰度直方图. 对灰度直方图对归一化,归一化后是个概率分布,直方图的积分是1 依据概率分布的直方图,求输入图像的投影图,也就是对每个像素点,我们依据灰度值,能够得到其概率得到的投影图是介于[0,1]之间的,为…

OpenCV2马拉松第15圈——边缘检測(Laplace算子，LOG算子)

收入囊中拉普拉斯算子 LOG算子(高斯拉普拉斯算子) OpenCV Laplacian函数构建自己的拉普拉斯算子利用拉普拉斯算子进行图像的锐化葵花宝典在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检測(Sobel,prewitt,roberts) 我们已经认识了3个一阶差分算子拉普拉斯算子是二阶差分算子.为什么要增加二阶的算子呢?试想一下,假设图像中有噪声,噪声在一阶导数处也会取得极大值从而被当作边缘.然而求解这个极大值也不方便.採用二阶导数后,极大值点就为0了.因此值为0的地方就是边界.…

OpenCV2马拉松第17圈——边缘检測(Canny边缘检測)

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g 收入囊中利用OpenCV Canny函数进行边缘检測掌握Canny算法基本理论分享Java的实现葵花宝典在此之前,我们先阐述一下canny检測的算法.总共分为4部分. (1)处理噪声一般用高斯滤波.OpenCV使用例如以下核 (2)计算梯度幅值先用例如以下Sobel算子计算出水平和竖直梯度我在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检測(Sobel,prewitt,ro…

OpenCV2马拉松第9圈——再谈对照度(对照度拉伸，直方图均衡化)

收入囊中 lookup table 对照度拉伸直方图均衡化葵花宝典 lookup table是什么东西呢? 举个样例,假设你想把图像颠倒一下,f[i] = 255-f[i],你会怎么做? for( int i = 0; i < I.rows; ++i) for( int j = 0; j < I.cols; ++j ) I.at<uchar>(i,j) = 255 - I.at<uchar>(i,j); 大部分人应该都会这么做.或者: for( i = 0; i &…

openCV2马拉松第18圈——坐标变换

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g 收入囊中仿射变换坐标映射利用坐标映射做一些效果,例如以下 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" width="300" hei…

OpenCV2马拉松第22圈——Hough变换直线检測原理与实现

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27220445 收入囊中 Hough变换概率Hough变换自己实现Hough变换直线检測葵花宝典先看一下我实现的效果图以下,我们进入Hough变换的原理解说. 看上图,我们知道,经过一点(x0,y0)的直线能够表示成y0 = mox + b0 反过来看方程,b = –x0m + y0 ,于是我们从原来的坐标系转移到了Hough空间,m是横…

openCV2马拉松第19圈——Harris角点检測（自己实现）

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/26824529 收入囊中使用OpenCV的connerHarris实现角点检測自己实现Harris算法以下是自己实现的一个效果图 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/…

OpenCV2马拉松第13圈——模版匹配

收入囊中在http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/25505315这里,我们已经学习了怎样利用反向投影和meanshift算法来在图像中查找给定模版图片的位置.meanshift针对的是单张图像,在连续图像序列的跟踪中.camshift(Continuously Adaptive Mean-SHIFT)是一种著名的算法.但在这里.我们先不讨论camshift,而是先讨论最简单的模版匹配. 模版匹配算法 opencv normalize…

OpenCV2马拉松第14圈——边缘检測(Sobel,prewitt,roberts)

收入囊中差分在边缘检測的角色 Sobel算子 OpenCV sobel函数 OpenCV Scharr函数 prewitt算子 Roberts算子葵花宝典差分在边缘检測究竟有什么用呢?先看以下的图片作为人,我们能够非常easy发现图中红圈有边界,边界处肯定是非常明显,变化陡峭的,在数学中,什么能够表示变化的快慢,自然就是导数,微分了. 想像有例如以下的一维图片. 红圈处变化最陡峭,再看导数图红圈在最高值,也就是导数能够非常好表示边缘,由于变化非常剧烈图像中的Sobel算子是离散差分…

OpenCV2马拉松第2圈——读写图片

收入囊中用imread读取图片用nameWindow和imshow展示图片 cvtColor彩色图像灰度化 imwrite写图像 Luv色彩空间转换初识API 图像读取接口 image = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED (<0) 图片怎么样就怎么读取(包含透明度这个通道) CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE ( 0) CV_LOAD_IMAGE_COLOR (>0) RGB读取建…

OpenCV2马拉松第24圈——轮廓提取

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27979267 收入囊中在图片中找到轮廓而且描绘轮廓使用多边形.圆,椭圆来逼近我们的轮廓 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/C…

OpenCV2马拉松第5圈——线性滤波

收入囊中这里的非常多内容事实上在我的Computer Vision: Algorithms and ApplicationsのImage processing中都有讲过相关和卷积工作原理边界处理滤波器的工作原理会使用均值滤波,高斯滤波使用自己创造的核函数进行双线性滤波可分离的滤波(加速) 葵花宝典相关: g=f⊗h 卷积: g=f∗h 临时不考虑边缘.所以8*8的图形进行相关或卷积操作后就得到6*6的图形由于我们的h(有时叫做核函数)是中心对称的,所以相关和卷积得到的结果是一…

OpenCV2马拉松第25圈——直线拟合与RANSAC算法

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/28118095 收入囊中最小二乘法(least square)拟合 Total least square 拟合 RANSAC拟合葵花宝典关于least square拟合,我在http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/25424061有介绍,或者看以下 watermark/2/text/…

Opencv中直方图函数calcHist

calcHist函数在Opencv中是极难理解的一个函数,一方面是参数说明晦涩难懂,另一方面,说明书给出的实例也不足以令人完全搞清楚该函数的使用方式.最难理解的是第6,7,8个参数dims.histSize和ranges.以前一直都是想当然认为,该函数可以一次统计多张图片每个通道的灰度值数据,实际上calcHist函数一次只能统计一个通道上的直方图.我估计许多同学都犯过和我类似的错误,认为第5个参数hist,可以根据dims设定维度,比如dims=3,则输出的hist的维度就是3,并且会想当然的…

Mean Shift具体介绍

Mean Shift,我们翻译为“均值飘移”.其在聚类,图像平滑.图像切割和跟踪方面得到了比較广泛的应用.因为本人眼下研究跟踪方面的东西,故此主要介绍利用Mean Shift方法进行目标跟踪,从而对MeanShift有一个比較全面的介绍. 年在一篇关于概率密度梯度函数的预计(The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition )中提出来的,其最初含义正如其名…

Mean Shift简介

Mean Shift,我们翻译“平均漂移”. 其集群,图像平滑. 图像分割和跟踪已广泛应用.因为我现在认为追踪,因此推出Mean Shift该方法用于目标跟踪.从而MeanShift較全面的介绍. 年在一篇关于概率密度梯度函数的预计(The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition )中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Sh…

卫星轨道和两行数据TLE

最近由于Sino-2和北斗的关系,很多网友贴了表示卫星运行轨道的TLE数据.这里想对卫星轨道参数和TLE的格式做一个简单介绍.虽然实际上没有人直接读TLE数据,而都是借助软件来获得卫星轨道和位置信息,但是希望这些介绍可以对于理解卫星轨道的概念有所帮助.由于匆匆写成,可能有一些错误,如果看到还请指出. 前面关于轨道一部分写得较早,后来发现和杂志上关于我国反卫的一篇文章里的相应部分类似.估计都参考类似的资料,这个东西本身也是成熟的理论了.首先来看一下卫星轨道.太空中的卫星在地球引力等各种力的作用下做…

Oracle 课程七之分析和动态采样

课程目标完成本课程的学习后,您应该能够: •引子—统计信息的作用 •如何收集统计信息 •系统统计信息 •对象统计信息—表.字段.索引统计信息 •动态采样统计信息的作用 Optimizer statistics are a collection of data that describe more details about the database and the objects in the database. These statistics are used by the quer…

Linux下的简单好用的计算器bc

1. 关于bc bc是随意精度计算器语言,通常在linux下当计算器用,简单好用.相当于windows下的计算器. 2. 支持的运算符主要的数学运算: + 加法 - 减法 * 乘法 / 除法 ^ 指数 % 余数还支持表达式, 逻辑运算, 数学函数. 3. 使用在linux下输入bc $ bc bc 1.06 Copyright 1991-1994, 1997, 1998, 2000 Free Software Foundation, Inc. This is free software w…

实战:ORACLE SQL Performance Analyzer

通过 SPA,您能够依据各种更改类型(如初始化參数更改.优化器统计刷新和数据库升级)播放特定的 SQL 或整个 SQL 负载,然后生成比較报告,帮助您评估它们的影响. 在 Oracle Database 11g 之前的版本号中,我必须捕获全部 SQL 语句,通过跟踪执行这些语句, 然后得到运行计划 - 这是一项极其耗时又极易出错的任务.新版本号中,我们不须要再那样做了, 我改用很easy而有效的 SQL Performance Analyzer. ---使用场景 1.数据库升级 2.实施优化建议…

[MySQL]-->询5 几天之内解决在新年发行一个同事的生日过程

前言: 遇到朋友提问,例如以下:SELECT * FROM ali_users WHERE DATEDIFF(CAST(CONCAT(DATE_FORMAT(NOW(),'%y'),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d'))AS DATE),CAST(DATE_FORMAT(NOW(),'%y-%m-%d') AS DATE)) <=1上面的能够找到今天或者明天过生日的假设今天是12月31日,这时候来年的1月1日的就找不到了.怎么办? 1.准备測试数据,须要包…

Python数据分析流程

一.数据分析的步骤: 1.查看数据并提出问题 2.数据清洗 3.代码编写,提取出结果数据,并分析是否有异常数据,修改代码 4.根据数据选择合适的图表进行展示 5.根据图表小组讨论交流获得最终的结果二.环境与原始数据准备安装Anaconda2版本,同时更新软件包更新最新版本 conda upgrade --all 下载first.zip文件,解压里面有3张csv文件分别是enrollments.csv,daily_engagements.csv,project_submission.csv…

KMP算法具体解释

这几天学习kmp算法,解决字符串的匹配问题.開始的时候都是用到BF算法,(BF(Brute Force)算法是普通的模式匹配算法,BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配,若相等,则继续比較S的第二个字符和 T的第二个字符;若不相等,则比較S的第二个字符和T的第一个字符,依次比較下去,直到得出最后的匹配结果.BF算法是一种蛮力算法. )尽管也能解决一些问题.可是这是常规思路,在内存大,数据量小.时间长的情况下.还能解决一些问题,可是假设遇到一些限制时间和内存的字符串…

hdu5303Delicious Apples

题意大概就是有n框苹果放在长度为L的环上,每框有ai个苹果.你有一个容量为k的框.要你从0点处出发,随意走.框满了就回到0点把苹果放在那里.继续走直到把苹果都拿完为止.问你最少要走多少路程. 首先贪心的策略,无论往哪边走,碰到苹果就拿,拿满就滚回去. 然后碰到走一个半圈,框还剩下容量的情况,就须要dp了.主要是L为偶数的时候,若L/2的位置有苹果,该算是哪个半圈拿比較好呢? 当然也能够继续贪心,然而太麻烦了.直接dp. 而且由此贪心能够知道若存在须要走一圈的情况.肯定最多走一次一圈. 我们把苹果…