图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)是图像处理中的基本技术之一,主要通过对图像进行特性分析研究,然后评估出图像优劣(图像失真程度). 主要的目的是使用合适的评价指标,使得评价结果最符合人类主观评价. 从有没有人参与的角度区分,图像质量评价方法有主观评价和客观评价两个分支. 图像质量主观评价: 主观图像质量的评价方法是以人的主观意识为判断的评价方法,主观评价方法主要可分为两种:绝对评价和相对评价. 绝对评价: 评价指标是平均主观分(MOS),图像质量的绝对评价都

自从之前看的一篇讲Scrapy下载中间件的文章后,一直认为设置里下载中间件的优先级数值越小,越优先,最近要抓的网站反爬增强了,所以需要使用代理ip,但是由于使用的是免费代理以至于经常失效,需要对失效的代理进行删除并设置新的代理重新发出请求,但是我编写的中间件怎么也不会被执行,由此天降大坑,废话说了这么多,直接看优先级到底是怎么样的: 1.我们先编写两个下载中间件,如下图 2.设置两个中间件的优先级,如下图 3.执行结果,如下图 总结   我们可以看到A_MiddleWare的优先级值为300,B

存储卡(TF卡)是手机扩展存储的大杀器,让你多装n部学习资料,多装n个外语听力练习.除了装东西外,存储卡性能不佳也会影响手机的整体性能以及体验的.本文主要针对Android手机,我是懒人,但我讨厌懒人,所以只“教怎么做”,不要指望我“帮你做”. 目前的主流已经是microSD卡,也叫TF卡了,基本的手机都支持SDHC,简单点说,就是从4G到32G的卡,现在的手机都可以支持.购买卡时存储卡都一个指标标明Class几的,比如Class2(2MB/sec).Class4(4MB/sec).Class6

对于上图的二值化图像,要去除左下角和右上角的噪点,方法:使用opencv去掉黑色面积较小的连通域. 代码 CvSeq* contour = NULL; double minarea = 100.0; double tmparea = 0.0; CFileDialog dlg(true); if (dlg.DoModal()==IDOK) { CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); IplImage* img_src= cvLoadImage(d

规模 信息浓度非常高的一本书.篇幅也不小,纸书有568页,致谢与注释只占7%. 全书讲各种复杂的东西中存在的普遍规律:哺乳动物体重每增加一倍,心率降低25%:城市人口每增加一倍,加油站只增加85%:城市规模越大,工资越高,GDP越高,犯罪案件越频发,艾滋病和流感病例越多,餐厅越多,产生的专利数量越多: 整体风格旁征博引,知识点特别多.作者写书的时候75岁(今年78岁),曾经是物理学家,最近十多年专门研究复杂性科学.书中大部分信息引自现存的学术论文中,少数是作者自己的课题组研究成果. 全书10章,

进程的休眠:Thread sleep(1000);//括号中以毫秒为单位 当main()运行完毕,即使在结束时时间片还没有用完,CPU也放弃此时间片,继续运行其他程序. Try{Thread.sleep(1000);} Catch(Exception e){e.printStackTrace(e);} T1.join()表示运行线程放弃执行权,进入阻塞状态. 当t1结束时,main()可以重新进入运行状态. T1.join实际上是把并发的线程编程并行运行. 线程的优先级:1-10,越大优先级越高

作者:马健邮箱:stronghorse_mj@hotmail.com 主页:http://www.comicer.com/stronghorse/ 发布:2017.07.23 教程十七:二值化图像去毛刺 在灰度图像处理成纯黑白(二值化)图像以后,经常出现的一个问题是轮廓边缘出现毛刺.如下面这个图像: 为了看得更清楚,放大到800%并加网格线: 可以看出在“工”字的上面一横中,上边缘有几个突出点,下边缘有两个凹陷点,而在“业”字左侧竖条中有突出点,下面一横中有凹陷点. 产生毛刺的原因是:在扫描或拍

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(Opencv4)二值化图像  ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) threshold : 极限,临界值,阈值 ret: 一个数 srv : 输入图,只能输入单通道图像, 通常来说为灰度图 dst : 输出图 thresh: 阈值 maxval: 当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值 type:二值化操作的类型,包含5种类型 cv2.THRESH_BINARY : 超过阈值部分取maxcal(最大值

一.简介 Etcd按照官方介绍: Etcd is a distributed, consistent key-value store for shared configuration and service discovery 是一个分布式的,一致的键值对存储,主要用于共享配置和服务发现. Etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值对(key-value)数据库,基于GO语言实现. 在分布式系统中,最基本最重要的问题就是各种信息的一致性,包括对

<canvas class="cvs"></canvas> 遇到的问题: 如css 中设.cvs{width:500px;height:400px;},也就是css改变了canvas的尺寸后,本来是可以画出一个圆来,现在却是一个扁平的圆,为什么呀?如图: 什么原因:(百度上说的) 当你在支持html5 canvas的浏览器下查看页面的时候,你会看到一个大小为300px*300px(BTW:canvas默认大小为:300px*150pxcanvas)相当于一张图片

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-20672257-id-2831219.html 内核一般通过jiffies值来获取当前时间.尽管该数值表示的是自上次系统启动到当前的时间间隔,但因为驱动程序的生命期只限于系统的运行期 (uptime),所以也是可行的.驱动程序利用jiffies的当前值来计算不同事件间的时间间隔. 硬件给内核提供一个系统定时器用以计算和管理时间,内核通过编程预设系统定时器的频率,即节拍率(tick rate),每一个周期称作一个tick(节拍).

现在人们越来越多的利用运营商网络进行家庭的Wi-Fi上网,早已是非常普遍的事情了.而无线路由器作为设备组网的重要组成部分,与路由器相关的话题.知识总会能够引发大家的热议.这里,以众山物联网研发.生产的4G工业路由器ZSG6600为例,跟大家聊一聊无线路由器的传输功率问题. "大功率路由器"是很多路由器生产商在宣传时热衷的"噱头",仿佛就像是不提一下"大功率"的概念,都不好意说自己是生产路由器的. 但是这种现象是很不正常的,毕竟大功率只是产品的其中

不记得是怎么接触并最终研究这个课题的了,认识我的人都知道我是没有固定的研究对象的,一切看运气和当时的兴趣.本来研究完了就放在那里了,一直比较懒的去做总结,但是想一想似乎在网络上就没有看到关于这个方面的资料,能搜索到的都是一些关于matlab相关函数的应用,决定还是抽空趁自己对这个算法还有点记忆的时候写点东西吧,毕竟这个算法还有一些应用是值得回味和研究的.而且也具有一定的工程价值. 怎么说呢,其实在很早浏览matlab的图像处理工具箱的时候,就无数次的看到过这些函数,但是无奈当时不知道他们有什么用

第五种 基本零配置  个人感觉第四种也可以 Spring配置文件中关于事务配置总是由三个组成部分,分别是DataSource.TransactionManager和代理机制这三部分,无论哪种配置方式,一般变化的只是代理机制这部分. DataSource.TransactionManager这两部分只是会根据数据访问方式有所变化,比如使用Hibernate进行数据访问时,DataSource实际为SessionFactory,TransactionManager的实现为HibernateTrans

//总地址 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki //windows exe tesseract 4.0下载: https://github.com/tdhintz/tesseract4win64 //语言包下载地址: https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/raw/4.00/chi_sim.traineddata 语言包下载好,放到和exe同目录下的 tessdata文件夹下. 在控制台执行命

前言 std::vector<int> compression_params; compression_params.push_back(CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY); //选择jpeg compression_params.push_back(); //在这个填入你要的图片质量 cv::imwrite("test2.jpg", img, compression_params); 参考 1. https://www.cnblogs.com/skyfsm/

A.变换量化过程总体介绍 经过帧内(16x16和4x4亮度.8x8色度)和帧间(4x4~16x16亮度.4x4~8x8色度)像素块预测之后,得到预测块的残差,为了压缩残差信息的统计冗余,需要对残差数据进行变换和量化操作.变换和量化的总体操作过程如下图: 对于Intra_16x16的亮度块,通过16(4x4)个4x4的前向DCT变换,然后对得到的16个DC系数再进行4x4的Hadamard变换,然后对于16个DC系数和240个AC系数进行量化(DC和AC的量化公式略有不同,为了控制量化死区大小,详

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(四) Nightmare 从前,在一所大学的大楼里,西蒙尼亚.维达第和齐瑟曼有一个很好的主意,几乎和你现在坐的大楼完全不同.他们想,嘿,我们一直在向前运行这些神经网络,它们工作得很好,为什么不也向后运行呢?这样我们就能知道电脑在想什么... 由此产生的图像是如此恐怖,如此怪异,以至于他们的尖叫声可以听到一路坦普顿. 许多研究人员已经扩大了他们的工作范围,包括谷歌一篇广为人知的博客文章.              这是我抄袭那些抄袭

论文地址:FLGCNN:一种新颖的全卷积神经网络,用于基于话语的目标函数的端到端单耳语音增强 论文代码:https://github.com/LXP-Never/FLGCCRN(非官方复现) 引用格式:Zhu Y, Xu X, Ye Z. FLGCNN: A novel fully convolutional neural network for end-to-end monaural speech enhancement with utterance-based objective funct

OptaPlanner背景 在上一篇里喷了不少水,这一篇准备放点干货:其实也没办法完全干,因为很多预备知道在交待一下.好了,说一下关于OptaPlanner的背景.应用兼容性及其原理. 这一篇先说一下OptaPlanner是何方神圣,再看看它适用于哪种平台(.NET能用吗?老旧系统能用吗?),再从原理上探究一下,它是如何帮我们把一个看上去几乎不可能实现的工作,努力做到比经验丰富的老师傅更好的.下一篇我将会讲解OptaPlanner相关的基本概念,并教大家它的examples(示例)运行起来(这些