本文摘录自<手机端运行卷积神经网络的一次实践 – 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能> 只截取感兴趣 的片段. . 一.边缘检测 1.传统边缘检测 Google 搜索 opencv scan document,是可以找到好几篇相关的教程的,这些教程里面的技术手段,也都大同小异,关键步骤就是调用 OpenCV 里面的两个函数,cv2.Canny() 和 cv2.findContours(). 看上去很容易就能实现出来,但是真实情况是,这些教程,仅仅是个 demo 演示

CVPR2019论文观察:感知边缘检测的双向级联网络 BDCN:Bi-Directional Cascade Network for Perceptual Edge Detection 摘要 探索多尺寸表示对解决不同尺寸的目标改进边沿检测是很关键的. 为了提取不同尺度的边沿,提出一种双向级联网络Bi-Directional Cascade Network (BDCN) 结构,每一层都由特定尺度上的标记边缘来监督,不会对所有的CNN输出直接应用同样的监测方案.同时,通过BDCN训练,为了丰富多尺度

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 译文 摘要:在深度卷积网络(ConvNet)的帮助下,边缘检测已经取得了重大进展.基于ConvNet的边缘检测器在标准基准测试中达到了人类水平.我们提供了对于这些检测器输出

我是一名初学者,如果你发现文中有错误,请留言告诉我,谢谢 如果需要检测到图像里面的边缘,首先我们需要知道边缘处具有什么特征. 对于一幅灰度图像来说,边缘两边的灰度值肯定不相同,这样我们才能分辨出哪里是边缘,哪里不是. 因此,如果我们需要检测一个灰度图像的边缘,我们需要找出哪里的灰度变化最大.显然,灰度变化越大,对比度越强,边缘就越明显. 那么问题来了,我们怎么知道哪里灰度变化大,哪里灰度变化小呢? 导数,梯度,边缘信息 在数学中,与变化率有关的就是导数. 如果灰度图像的像素是连续的(实际不是),

1. 写在前面 最近在做边缘检测方面的一些工作,在网络上也找了很多有用的资料,感谢那些积极分享知识的先辈们,自己在理解Canny边缘检测算法的过程中也走了一些弯路,在编程实现的过程中,也遇到了一个让我怀疑人生的BUG(日了狗狗).就此写下此文,作为后记,也希望此篇文章可以帮助那些在理解Canny算法的道路上暂入迷途的童鞋.废话少说,上干货. 2. Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文<A Computational Approach t

http://blog.sina.com.cn/s/blog_737adf530100z0jk.html 在第一次使用openCV程序成功对图像进行打开后,现在开始试验第二个例程试验:Canny边缘检测 这里算法原理和具体编程语句都先不管,因为作为一名新手(反正我是这么感觉的),拿些现成的程序跑出效果才是让人很有feel的. 先贴下原代码: #include "cv.hpp"#include "cxcore.hpp"#include "opencv2\hi

1.介绍 语义分割通常有两个问题:类内不一致性(同一物体分成两类)和类间不确定性(不同物体分成同一类).本文从宏观角度,认为语义分割不是标记像素而是标记一个整体,提出了两个结构解决这两个问题,平滑网络和边界网络(Smooth Network and Border Network).平滑网络用的是通道注意力块(Channel Attention Block),来解决类内不一致性.边界网络集成了语义边界损失. 2.相关工作 Encoder-Decoder:主要考虑如何恢复由于池化造成的空间信息损失,

目录 目录 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 2. 图卷积网络的两种理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域) 2.2 spectral domain:频域方法(谱方法) 3. 什么是拉普拉斯矩阵? 3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵 普通形式的拉普拉斯矩阵 对称归一化的拉普拉斯矩阵(Symmetric normalized Laplacian) 随机游走归一化拉普拉斯矩阵(Random walk normalized Laplacian) 泛化

上一篇:Angular2入门系列教程6-路由(二)-使用多层级路由并在在路由中传递复杂参数 感觉这篇不是很好写,因为涉及到网络请求,如果采用真实的网络请求,这个例子大家拿到手估计还要自己写一个web api来提供调用:好在Angular2提供了本地模拟的api,可以供我们编写方便:但是,真实使用的情况往往与本地模拟有一些差别,会存在跨域等一系列问题:这些不在本篇文章的讲解范围之内,如果在.net下遇到跨域问题可以直接私信我. Angular的http模块并不是Angular2的核心模块,你并不一

今天 ,来分享一下 ,一个博客App的开发过程,以前也没开发过这种类型App 的经验,求大神们轻点喷. 首先我们要创建一个Andriod 项目 因为要从网络请求数据所以我们先来一个请求网络的共通类. 思路: 1.把请求网络的方法放到一个类里面 2.创建一个接口将数据发给Activity 3.Activity 实现接口获得服务器返回的数据 4.解析数据 来我们一先来看第一步 请求网络 在这里请求网络我们用Volley .Volley是Android平台上的网络通信库,能使网络通信更快,更简单,更健

如果你正在构建一个基于 gulp 的前端自动化开发环境,那么极有可能会用到 gulp-sass ,由于网络原因你可能会安装失败,因为安装过程中部分细节会到亚马逊云服务器上获取文件.本文主要讨论在不变更网络环境的前提下安装 gulp-sass / node-sass . 问题描述 执行 npm install 安装软件包 gulp-sass $ npm install gulp-sass 这个过程中会先安装 node-sass ,因为 gulp-sass 依赖于 node-sass .中间出现的错

之前很多次安装CentOS7虚拟机,每次配置网络在网上找教程,今天总结一下,全图文配置,方便以后查看. Virtual Box可选的网络接入方式包括: NAT 网络地址转换模式(NAT,Network Address Translation) Bridged Adapter 桥接模式 Internal 内部网络模式 Host-only Adapter 主机模式 具体的区别网上的资料很多,就不再描述了,下面是一个最直接有效的配置,配置CentOS7虚拟机里面能上外网,而主机与CentOS7虚拟机也

一.网络优化 YSlow有23条规则,中文可以参考这里.这几十条规则最主要是在做消除或减少不必要的网络延迟,将需要传输的数据压缩至最少. 1)合并压缩CSS.JavaScript.图片,静态资源CDN缓存 通过构建工具Gulp,可以在开发的时候就将合并压缩的事情一起做掉. 之所以要做合并压缩是因为:HTTP 1.x不允许一个连接上的多个响应数据交错到达(多路复用),因而一个响应必须完全返回后,下一个响应才会开始传输. 也就是说即使客户端同时发送了两个请求,而且CSS资源先准备就绪,服务器也会先发

注:本文内容较长且细节较多,建议先收藏再阅读,原文将在 Github 上维护与更新. 在 HTTP 接口开发与调试过程中,我们经常遇到以下类似的问题: 为什么本地环境接口可以调用成功,但放到手机上就跑不起来? 这个接口很复杂,内部调用了好几个其他接口,如何定位问题究竟出在哪一步? 后端开发还没有把接口提供好,前端开发任务无法推进…… 「猫哥网络编程系列」最核心的任务便是向各位分享一个我从多年的前后端项目中总结而来的「万能」HTTP 调试法,掌握并从网络编程原理上理解它,能让我们顺利定位并解决所有

本例是利用C#中的性能计数器(PerformanceCounter)监控网络的状态.并能够直观的展现出来 涉及到的知识点: PerformanceCounter,表示 Windows NT 性能计数器组件.NextValue() 即获取计数器样本并为其返回计算所得值. PerformanceCounterCategory 表示性能对象,它定义性能计数器的类别.通过这两个即可得到计数器的信息. Chart 图表,VS自带的Chart图表,大大简化了对图表的开发.关于Chart,此前已有例子说明 Q

nginx作为一个高性能的HTTP服务器,网络的处理是其核心,了解网络的初始化有助于加深对nginx网络处理的了解,本文主要通过nginx的源代码来分析其网络初始化. 从配置文件中读取初始化信息 与网络有关的配置命令主要有两个:listen和sever_name.首先先了解这两个命令的用法. listen listen命令设置nginx监听地址,nginx从这里接受请求.对于IP协议,这个地址就是address和port:对于UNIX域套接字协议,这个地址就是path. 一条listen指令只能

KVM 虚拟化原理探究(5)- 网络IO虚拟化 标签(空格分隔): KVM IO 虚拟化简介 前面的文章介绍了KVM的启动过程,CPU虚拟化,内存虚拟化原理.作为一个完整的风诺依曼计算机系统,必然有输入计算输出这个步骤.传统的IO包括了网络设备IO,块设备IO,字符设备IO等等,在KVM虚拟化原理探究里面,我们最主要介绍网络设备IO和块设备IO,其实他们的原理都很像,但是在虚拟化层又分化开了,这也是为什么网络设备IO虚拟化和块设备IO虚拟化要分开讲的原因.这一章介绍一下网络设备IO虚拟化,下一章

背景 公司云平台的机器时常会发生网络闪断,通常在10s-100s之间. 异常情况 VM出现问题时,表现出来的情况是外部监控系统无法访问,猜测可能是由于系统假死,OVS链路问题等等.但是在出现网络问题的时候,HV统一的表现为iowait较高. 排除过程 这是一个艰难的过程,由于无法重现现场,导致只能通过一些理论手段来推测原因. 确定是否是网络原因 闪断是否由OVS造成? 在对OVS做了一段时间的压力测试后,发现并未出现网络闪断的现象,这里的压测单纯只针对OVS,压测一段时间后并未发现有异常,初步排

OVS 配置 VxLAN HOST A ------------------------------------------ | zh-veth0(10.1.1.1) VM A | | ---|---- | | | | | | |------------| | | zh-veth1|--| zh-br-int | | | |------------| | -----------------| eth0 |----------------- |(172.17.6.223) | HOST B | -

我使用的是海康DS-2CD852MF-E, 200万,网络摄像机,已经比较老了,不过SDK在海康官网下载的,开发流程都差不多. 海康摄像机回调解码后的视频数据格式为YV12,顺便说一下YV12的数据格式   YYYY  V U.   我这个是720P,即1280 * 720分辨率. 那么Y分量的数量为 1280 * 720 = 921600 字节, V = U 数量为Y的1/4, 即921600 / 4 =   230400字节,所以一帧720P的YV12数据量为1382400字节,与断点调试查