基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征(代码如下): 代码前面部分为提取图像的边界信息,调用了后面的遍历函数Pixel_Search,函数实现方法见后~ %%ROI Testing close all; clear all; clc; I=imread('Test.png'); I=rgb2gray(I); I=I(:,:); [m,n]=size(I); I_BW=I; :m :n I_BW(Row1,Clo1)=; else I_BW(Row1,Clo1)=; end end end

相关介绍:  求取数组中最大连续子序列和问题,是一个较为"古老"的一个问题.该问题的描述为,给定一个整型数组(当然浮点型也是可以的啦),求取其下标连续的子序列,且其和为该数组的所有子序列和中值为最大的.例如数组A={1, 3, -2, 4, -5},则最大连续子序列和为6,即1+3+(-2)+ 4 = 6.解决该问题的算法有四种,根据其时间复杂度的高低,下面分别为这四种算法做介绍. 第一种:时间复杂度为O(N^3)  该算法也是最容易想到的,很直观的算法,其算法的思路为,穷举数组中以某

原文:图像Stride求取 做这个日志也许你会觉得多余,但是,如果只给你了图像的流文件,和图像的Width,让你还原原始图像,那么你会发现一个问题,就是Stride未知的问题,这时就需要根据图像的Width获知这个Stride了. 对于一般图像(这里假设为24位RGB),当图像的Width不是4的倍数的时候,我们在内存中是要将其扩展为4的倍数的,也就是Stride的值是Width与4的最小公倍数,至于什么是Strde,为什么要这样做,大家又需要的话可以百度一下,这里就不再累赘了呵呵.这里给出一个

时间限制:4000ms 单点时限:4000ms 内存限制:256MB 描述 你知道KMP吗?它是用于判断一个字符串是否是另一个字符串的子串的算法.今天我们想去扩展它. 在信息理论中,在两个相同长度的字符串之间的海明码距离是:两个字符串相同位置对应的字符不同的位置数目.换种说法,它表示将一个字符串转化为另一个字符串所需要改变字符的最小数目. 下面这些字符串之间的海明码距离: "karolin"和"kathrin"是3. "karolin"和&quo

求取向量二范数,并求取单位向量(行向量计算) import numpy as np x=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]]) y=np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True) z=x/y x 为需要求解的向量, y为x中行向量的二范数, z为x的行方向的单位向量. np.linalg.norm 顾名思义,linalg=linear+algebra ,norm 则表示范数,首先需要注意的是范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(s

从单一图像中提取文档图像:ICCV2019论文解读 DewarpNet: Single-Image Document Unwarping With Stacked 3D and 2D Regression Networks 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Das_DewarpNet_Single-Image_Document_Unwarping_With_Stacked_3D_and_2D_Regressio

工业相机拍摄的图像中,由于摄像质量的限制,图像中的直线经过处理后,会表现出比较严重的锯齿.在这种情况下求取直线的倾角(其实就是直线的斜率),如果是直接选取直线的开始点和结束点来计算,或是用opencv自带的哈夫曼直线方法,都会引起较大的角度偏差,一般会达到好几度.误差这么大,显然达不到工控要求.后来尝试采取直线点集做最小二乘拟合,误差缩小到0.5以下.以下是算法的代码: //最小二乘拟合计算直线的倾角 int pointCount = pointVect.size(); if (pointCou

案例三: 统计共同好友 任务需求: 如下的文本, A:B,C,D,F,E,OB:A,C,E,KC:F,A,D,ID:A,E,F,LE:B,C,D,M,LF:A,B,C,D,E,O,MG:A,C,D,E,FH:A,C,D,E,OI:A,OJ:B,OK:A,C,DL:D,E,FM:E,F,GO:A,H,I,J 求出哪些人两两之间有共同好友,及他俩的共同好友都是谁 b -ac -ad -aa -b c -b b -e b -j 解题思路: 写两个mapreduce 第一个MR输出结果如:b -> a

参考的一篇博客,文章地址:https://blog.csdn.net/lwzkiller/article/details/55050275 Hessian Matrix,它有着广泛的应用,如在牛顿方法.求极值以及边缘检测.消除边缘响应等方面的应用.一个Hessian Matrix涉及到很多数学相关的知识点,比如泰勒公式.极值判断.矩阵特征值及特征向量.二次型等.本篇文章,主要说明多元情况下的极值判定.hessian矩阵与二次型的联系以及有关hessian matrix在图像上的应用. 1. 二元

查找图像中椭圆轮廓的快速随机hough变换 图像中椭圆轮廓的查找在视频监控等领域有着广泛的应用,经典hough变换给我们提供了一种查找各种图形轮廓的方法,特别是在直线查找方面具有非常高的精确度.但是由于经典hough变换的基本原理是将图像空间转换到参数空间,所以对于椭圆这种参数较多的图形轮廓来说计算量较大,实时性有所降低. 随机hough变换是经典hough变换的一个变型,这种算法在查找直线.圆以及椭圆等方法都具有较高的鲁棒性.从Range的角度来看,随机hough变换的本质就是一种基于可更新模

OpenCVSharp是OpenCV的.NET wrapper,是一名日本工程师开发的,项目地址为:https://github.com/shimat/opencvsharp. 该源码是 BSD开放协议,BSD开源协议是一个给于使用者很大自由的协议.基本上使用者可以”为所欲为”,可以自由的使用,修改源代码,也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布或商业化销售. 1.OpenCVSharp的下载 可以直接从上面的github上下载源码,自行编译引用: 也可用vs中的nuget包管理器下载:

今天我们将利用python+OpenCV实现对视频中物体数量的监控,达到视频监控的效果,比如洗煤厂的监控水龙头的水柱颜色,当水柱为黑色的超过了一半,那么将说明过滤网发生了故障.当然不仅如此,我们看的是图像视频处理的技巧,你也可以将项目迁移到其他地方等,这仅仅是一个例子而已.我们知道计算机视觉中关于图像识别有四大类任务: .   分类-Classification:解决“是什么?”的问题,即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标. 定位-Location:解决“在哪里?”的问题,即定位出

前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形. 准备工作 首先创建一个Wpf项目--WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2. 然后使用Nuget搜索[Emgu.CV],如下图. 这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本,然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows. 使用OPenCV剪切矩形 现在,我们进入项目,进行OPenCV的调用. 首先引入命名空间,如下: using Emgu.CV; using Emgu.CV.Cv

原文:教你分分钟学会用python爬虫框架Scrapy爬取心目中的女神 本博文将带领你从入门到精通爬虫框架Scrapy,最终具备爬取任何网页的数据的能力.本文以校花网为例进行爬取,校花网:http://www.xiaohuar.com/,让你体验爬取校花的成就感. Scrapy,Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据.Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘.监测和自动化测试. Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可

一开始是看<OpenCV计算机视觉编程攻略(第2版)>这本书学做直方图,但是书本里说直方图的部分只详细说了黑白图像(单通道)的直方图绘制方法,RGB图像的直方图只说了如何计算,没有说计算完之后如何绘制,自己想了很久也没想到正确的绘制方法. 去查OpenCV的官方文档,里面的例子只说了如何绘制H和S两通道的直方图,很多函数的用法也没搞清楚. 后来在网上看别人的程序,找到有绘制HSV三通道直方图的程序,花了一点时间一行一行地看,并且结合自己已经学过的知识把程序改成绘制RGB三通道的直方图的程序.

转载自:http://www.w3cplus.com/javascript/calculate-the-max-min-value-from-an-array.html. 取数组中最大值 可以先把思路理一下: 一.将数组中第一个元素赋值给一个变量,并且把这个变量作为最大值: 二.开始遍历数组,从第二个元素开始依次和第一个元素进行比较: 三.如果当前的元素大于当前的最大值,就把当前的元素值赋值给最大值: 四.移动到下一个元素,继续按前面一步操作: 五.当数组元素遍历结束时,这个变量存储的就是最大值

计算机视觉领域中,目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域,比如人脸识别.行人检测等,国内的旷视科技.商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位.相对于图像分类任务而言,目标检测会更加复杂一些,不仅需要知道这是哪一类图像,而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置,因此,其工业应用比较广泛.那么,今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”(you only look once,yolo),提出该算法的作者风趣幽默可爱,其个人主页及论文风格显示了其性情,目前该

0.此框架只能用于爬虫,由框架来调度url请求,必须按照此方式开发,没有做到类似celery的通用分布式功能,也不方便测试.可以使用另外一个,基于函数式编程的,调度一切函数的分布式框架,做到了兼容任何新老代码,满足任何需要分布式的场景. 一个分布式爬虫框架.比scrapy简单很多,不需要各种item pipeline middwares spider settings run文件之间来回切换写代码,这只需要一个文件,开发时候可以节约很多时间,形式非常松,需要重写一个方发,自己想怎么解析入库都可以

目录 1.简介 2.实验环境 3.应用商店中部署longhorn 4.创建工作负载,使用longhorn存储 5.查看longhorn UI 6.注意事项 1.简介: Longhorn是RancherLab为K8S环境研发的一种分布式块存储系统.Longhorn轻便易用,你可以用Kubectl命令,在一个现有的K8S集群上快速部署.结合Rancher2.0环境中的应用商店,还可以实现一键部署,为K8S集群环境提供动态的StorageClass持久卷支持. Longhorn使用容器和微服务方式来实

反向投影: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; #define WINDOW_NAME "效果图" Mat src, hsv, hue; Mat temp, temp_hsv, temp_hue; ;//直方图组距 void on_BinChange(int, void*); int main(int argc, ch