function [hough_space,hough_circle,para] = hough_Circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p) % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % input % BW:二值图像: % step_r:检测的圆半径步长 % step_angle:角度步长,单位为弧度 % r_min:最小圆半径 % r_max:最大圆半径 % p:以p*hough_space的最大值为阈值,p取0,1之间的数 % %%

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans

在Struts2中,一个请求在终于到达Action的方法之前,Action对象本身会被压入ValueStack(实际上就是放到ValueStack的CompoundRoot中),所以Action对象是CompoundRoot中的一个元素.看以下的代码: public class UserAction { private String username; private Integer age; private boolean valid; //查看用户的具体信息 public String de

问题描述:这个问题我是在看书的时候碰到的.书上写着通过package标签扫描包中的类,将其第一个字母变为小写作为其别名.我在网上查了一些博主也是这么写的 但是!我发现,无论大小写,只要是类名就好,而且,不区分大小写是针对所有字母,例如我的JavaBean中有个类叫Role,而在应用它的别名时我用rOle也是好使的.希望大佬们能给小弟解释一下,也希望大佬教教小弟如何去查看Mybatis的工作流程,能看到代码跳转的那种. 下面是我的部分代码和包名类名: mybatis-config中package标

相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV的霍夫变换检测直线. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文介绍在OpenCV-Python中使用霍夫变换检测直线的方法. 本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识.笔者推荐清华大学出版社的<图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版) >. 霍夫变换 Hough变换是经典的检测直

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-3.x.+CMake 待解决!!!Issue说明:最近做一些字符识别的事情,想试一下opencv_contrib里的Text(自然场景图像中的文本检测与识别)模块. 原因: 解决办法: 目录: 一.下载地址汇总(OpenCV+OpenCV_contrib+CMake)二.中间遇到的Issue汇总三.主要参考链接 1)Win10+VS2017编译opencv3.2.0和opencv_contrib3.2.0来调用text模块——ht

一.前言 横向渗透攻击技术是复杂网络攻击中广泛使用的一种技术,特别是在高级持续威胁(Advanced Persistent Threats,APT)中更加热衷于使用这种攻击方法.攻击者可以利用这些技术,以被攻陷的系统为跳板,访问其他主机,获取包括邮箱.共享文件夹或者凭证信息在内的敏感资源.攻击者可以利用这些敏感信息,进一步控制其他系统.提升权限或窃取更多有价值的凭证.借助此类攻击,攻击者最终可能获取域控的访问权限,完全控制基于Windows系统的基础设施或与业务相关的关键账户. 在这份白皮书中,

引言 我们知道,各个版本的浏览器有着许多不一致性.理想状态下,应该是所有的浏览器都提供一套标准的API接口.但是现实中,各个版本的浏览器存在的怪癖非常多,我们通常都是使用客户端检测来作为补救措施.但是我们应该知道,不到万不得已,不要使用客户端检测.只要能找到更通用的方法,就应该优先采用更通用的方法.总之.先设计最通用的方案,在使用特定于浏览器的技术增强该方案. 1.能力检测 最常用的也是最广泛使用的客户端检测技术是能力检测(特性检测).能力检测的目标不是识别特定的浏览器,而是识别浏览器的能力.使

上一篇主要讲解了如何利用ActionFilter过滤关键字,这篇主要讲解如何利用自己打造的ModelBinder来过滤关键字. 首先,我们还是利用上一篇中的实体类,但是我们需要加上DataType特性,以便于我们构造的ModelBinder通过DataTypeName识别出来: 1: using System.ComponentModel.DataAnnotations; 2: using System.Web.Mvc; 3:   4: namespace MvcApplication1.Mod

原地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631241 目前因为做人脸识别的一个小项目,用到了AdaBoost的人脸识别算法,因为在网上找到的所有的AdaBoost的简介都不是很清楚,让我看看头脑发昏,所以在这里打算花费比较长的时间做一个关于AdaBoost算法的详细总结.希望能对以后用AdaBoost的同学有所帮助.而且给出了关于AdaBoost实现的一些代码.因为会导致篇幅太长,所以这里把文章分开了,还请见谅. 第二部分的地址请

在ASP.NET MVC3 中利用Jsonp跨域访问 在信息系统开发的时,根据相关业务逻辑难免会多系统之间互相登录.一般情况下我们需要在多系统之间使用多个用户名和密码.这样客户就需要在多个系统之间重复登陆.每次登录都需要输入用户名和密码.最近比较流行的就是OAuth.新浪微博这个开放系统做的就很好.但OAuth并非本文讨论范畴.这里主要讨论jQuery1.5 jsonp 在Asp.net MVC3 中的应用. 本文应用场景: 假设您的开发团队欲为某集团公司开发一整套信息管理系统,目前首要开发的就

通常这是一幅边缘图像,比如来自 Canny算子.cv:: Houghlines函数的输出是cV::Vec2f向量,每个元素都是一对代表检测到的直线的浮点数(p,0).在下例中我们首先应用 Canny算子获取图像轮廓,然后基于霍夫变换检测直线 这个函数的的表达直线的方式用的不习惯的话可以用下面这个. HoughLinesP函数的原型为: void HoughLinesP(InputArray image,OutputArray lines, double rho, double theta, in

对于熟悉C#和Java的兄弟们,面向对象的三大思想(封装,继承,多态)肯定是了解的,那么如何在Javascript中利用封装这个特性呢? 我们会把现实中的一些事物抽象成一个Class并且把事物的属性(名词)作为Class的Property把事物的动作(动词)作为Class的methods.在面向对象的语言中(C#等)都会有一些关键字来修饰类或者属性(Private,public,protect),这些关键词描述了访问的权限,不多做解释. 我们来看看Javascript的易变的特性(我们还用上一次

原文:WPF在3D Cad模型中利用TextureCoordinates实现颜色渐变显示偏差值的变化 注:最近在做3D机械模型重建方面的软件,需要根据光栅传感器采集的数据绘制3D图形,并显示出色差以及填充和线框图. 以下转载自:http://blog.csdn.net/wmjcom/article/details/6019460 1.本文的目的:       在制造业领域,对于cad模型和加工零件,有理论值和实测值的区别.理论值是设计人员设计cad模型中的数值,而实测值是加工好零件后检测出的数值

Windows中利用共享内存来实现不同进程间的通信 一.msdn详细介绍 https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows/win32/memory/sharing-files-and-memory 二.实现思路讲解: 在A进程,我们通过 CreateFileMapping()函数来创建一个文件映射对象(使用 INVAILD_HANDLE_VALUE 来不指定文件句柄),然后调用MapFileOfView()函数来将文件映射对象映射到本进程中,利用copymemo

很多数据开发者使用bitmap技术对用户数据进行编码和压缩,然后利用bitmap的与/或/非的极速处理速度,实现类似用户画像标签的人群筛选.运营分析的7日活跃等分析.本文给出了一个使用MaxCompute MapReduce开发一个对不同日期活跃用户ID进行bitmap编码和计算的样例.供感兴趣的用户进一步了解.分析,并应用在自己的场景下. import com.aliyun.odps.OdpsException; import com.aliyun.odps.data.Record; impo

本文通过使用机器学习算法来检测HTTP的恶意外连流量,算法通过学习恶意样本间的相似性将各个恶意家族的恶意流量聚类为不同的模板.并可以通过模板发现未知的恶意流量.实验显示算法有较好的检测率和泛化能力. 0×00背景 攻击者为控制远程的受害主机,必定有一个和被控主机的连接过程,一般是通过在被控主机中植入后门等手段,由受控主机主动发出连接请求.该连接产生的流量就是恶意外连流量,如图1.1所示.目前检测恶意外连流量的主要方式有两种,一种是基于黑名单过滤恶意域名,另一种是使用规则匹配恶意外连流量.这两种方

目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛,比如自动驾驶.视频监控.工业质检.医疗诊断等场景.   下面就是我们完整的代码实现(已调试运行):   如图所示,我们将会检测到红色区域   最终的效果图:   本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 链式编程是一种非常高效的组织代码的方式,典型如pandas与scikit-learn中的pipe(),以及R中的管道操作符%>%等,它们都可以帮助我们像连接管道一样,将计算过程中的不同步骤顺滑的连接起来,从而取代繁琐的函数嵌套以及避免多余中间变量的创建. 图1 链式编程与常规写法的比较如下例: # 非链式写法 func4(func3(func2(

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师,在诸如网络爬虫.web应用开发等场景中,我们需要利用Python完成大量的url解析.生成等操作. 而在Python生态中,无论是使用诸如urllib之类的标准库,还是各种第三方库,可以用来有效处理url的方法都非常之丰富.而今天费老师我要给大家介绍的url处理库,则是我在实际使用中综合考虑简单易用性与运算速度后,最为满意的.

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI