public void onSensorChanged(SensorEvent event) { final float alpha = 0.8; gravity[0] = alpha * gravity[0] + (1 - alpha) * event.values[0]; gravity[1] = alpha * gravity[1] + (1 - alpha) * event.values[1]; gravity[2] = alpha * gravity[2] + (1 - alpha)

消除了: hostname in certificate didn't match: 转: http://blog.csdn.net/gaojinshan/article/details/9871607 消除SDK更新时,有可能会出现这样的错误:Download interrupted: hostname in certificate didn't match: <dl-ssl.google.com> != <www.google.com>Download interrupted:

一.问题重述 摘要里描述的可能不太清楚,问题如下图: 如何消除Button1和Button2之间的空隙,以及Button与左右边界之间的空隙? 二.问题根源 这里出现的空隙其实是Button的背景图片中的透明部分,如下图:(两个按钮被同时按下) 因为间隙是Button自身的一部分,所以设置margin和padding为0也无法消除(至于把margin设置为负值,额,这算解决方案吗?) 三.解决方案及验证 设置Button的style属性: <Button style="?android:a

背景:回声与啸叫的产生  http://blog.csdn.net/u011202336/article/details/9238397 参考资料:  http://www.speex.org/docs/manual 从代码分析,下边是Speex test demo #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <

前言 大家好,给大家带来Android精通教程V的概述,希望你们喜欢 前言 如果你想学习Android开发,那你就要了解Java编程,这是基础,也是重点,如果没学Java语法就先学习,再来学Android,别问可不可以先学Android,都告诉了,先学Java对吧! Android开发的基本了解 Android开发主要了解这四种重要组件: activity为用户界面,就是说activity可以构成用户界面. ContentProvider是为了设备中存储的数据,通过创建ContentProvid

图片水印,轻松去除 前段时间玩过了全民K歌,不知道大家是否玩过,还是做得挺好的,就我这嗓子都能唱出张学友的味道,其中更是有消除噪声的功能,就是朋友们都在吃鸡大叫,我在旁边唱歌依然不受影响. 既然声音可以消噪,那么我们的图片是否可以做到消除水印?先别急,先说水印再说马赛克,看到网上有许多消除水印的软件,当然也是要有用的到的朋友才知道吧.当我们有些美好的回忆被记录在有折痕.污渍以及有水印的图片上时,我们就可以在网上下载相关软件,这知识针对动手能力不强的朋友,或者对Python编程不了解的朋友,因为用

1.算法功能简介 最小噪声分离变换是用于判定图像数据内在的维数(即波段数),分离数据中的噪声,减少随后处理中的计算需求量. MNF 本质上是两次层叠的主成分变换.第一次变换(基于估计的噪声协方差矩阵)用于分离和重新调节数据中的噪声,这步操作使变换后的噪声数据只有最小的方差且没有波段间的相关.第二步是对噪声白化数据( Noise-whitened)的标准主成分变换.为了进一步进行波谱处理,通过检查最终特征值和相关图像来判定数据的内在维数.数据空间可被分为两部分:一部分与较大特征值和相对应的特征图像

上一章完毕了对图片的磨皮处理.经过简单算法流程优化,能够达到非常快的速度.可是不能用于实时美颜.经实验,若採用仅仅处理Y信号的方案.半径极限大约是5-10,超过10则明显感受到卡顿.但对于1920X1080的预览分辨率来说.取10为半径非常难得到理想效果.即使将分辨率减少到1280X720也差强人意.所以非常难简单的直接应用在移动端实时处理上. 还有一方面,人物的正常肤,色应该是偏红.所以则会导致人物图像的红色通道偏亮,使红色通道保留的细节成分较少,相比之下.绿色通道保留很多其它细节,所以.普通

本文来自于腾讯bugly开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57c7ff1689a6c9121b1adb16 作者:苏晏烨 关于WebVR 最近VR的发展十分吸引人们的眼球,很多同学应该也心痒痒的想体验VR设备,然而现在的专业硬件价格还比较高,入手一个估计就要吃土了.但是,对于我们前端开发者来说,我们不仅可以简单地在手机上进行视觉上的VR体验,还可以立马上手进行Web端VR应用的开发! WebVR是一个实验性的Javascript API

块,每块个点,(12*64=768采样)即AEC-PC仅能处理48ms的单声道16kHz延迟的数据,而 - 加载编译好的NS模块动态库 接下来只需要按照 此文 的描述在 android 的JAVA代码中使用刚才编译好的 webrtc_ns.so 动态库便大功告成. Step 5 - 几大模块的使用及注意事项 前四步已经完成了几大音频处理模块在android上的单独编译过程,并分别生成了 webrtc_ns.so.webrtc_vad.so.webrtc_aecm.so 以及 webrtc_agc

正如我们上一篇文章中讲到的,线性滤波可以实现很多种不同的图像变换.然而非线性滤波,如中值滤波器和双边滤波器,有时可以达到更好的实现效果. 邻域算子的其他一些例子还有对 二值图像进行操作的形态学算子,用于计算距离变换和寻找连通量的半全局算子 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 非线性滤波概述 之前的那篇文章里,我们所考虑的滤波器都是线性的,即俩个信号之和的响应和他们各自响应之和相等.换句话说,每个像素的输出值是一些输入像素的加权和,线性滤波器易于构造,并且易于从频率响应角度来进行分析. 其

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

1  图像平滑 图像平滑,可用来对图像进行去噪 (noise reduction) 或 模糊化处理 (blurring),实际上图像平滑仍然属于图像空间滤波的一种 (低通滤波) 既然是滤波,则图像中任一点 (x, y),经过平滑滤波后的输出 g(x, y) 如下: $\quad g(x, y) = \sum \limits_{s=-a}^a \: \sum \limits_{t=-b}^b {w(s, t)\:f(x+s, y+t)} $ 以 3X3 的滤波器为例 (即 a=b=1),则矩阵 M

#1,个人理解 网上查了很多资料,都说sobel算子是用来检测边缘的,分别给了两个方向上的卷积核,然后说明做法,就说这就是sobel算子.对于我个人来说,还有很多不明白的地方,所以理清下思路. #2,边缘.边界和sobel算子 这个可以自己去google或者百度找定义,边缘和边界不一样,两者没有必然联系也并非毫无联系.因为现实世界的三维空间映射到图像显示的二维空间中会丢失很多信息,也会添进来一部分类似光照.场景等的干扰,所以并不能完全给边缘和边界的关系下一个定义.对图像而言,我们一般是要找出它的

这个部分是<opencv-tutorials.pdf>的部分,这部分也是几大部分中例子最多的,其实这个教程的例子都很不错,不过有些看得出来还是c接口的例子,说明例子有些年头了,其实在"opencv/sources/samples"有不同的接口的例子,看完这个教程,下一步就可以看看里面的不同的代码来学习,只是没有说明而已,不过在<opencv-refman.pdf>中会说到某某例子可以参考,也说明这里面的例子有很多都是为了解释这个手册中的一些函数的用法的.做完这些

接opencv6.2-improc图像处理模块之图像尺寸上的操作 本文大部分都是来自于转http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/table_of_content_imgproc/table_of_content_imgproc.html#table-of-content-imgproc ,只是个按照自己想法的组织罢了. 六.边缘检测 其实边缘检测就是首先将图像的值作为一个函数的结果值,然后在其函数空间

PCA作用: 降维,PCA试图在力保数据信息丢失最少的原则下,用较少的综合变量代替原本较多的变量,而且综合变量间互不相关,减少冗余以及尽量消除噪声.   PCA数学原理: 设 是维向量 想经过线性变换得到其中F的各行向量相互独立,即 由于是实对称矩阵,因此存在正交矩阵A满足以上关系,令,即得,得 只根据第一列得出的方程为: 即 即 显然,是相关系数矩阵的特征值,是相应的特征向量. 根据第二列.第三列等可以得到类似的方程,于是 是方程 的p个根,为特征方程的特征根,是其特征向量的分量.   PCA

canny 最好.但是容易把噪点误判为边界.sobel prewitt log 效果差不多.prewitt比sobel 去噪效果好.roberts马马虎虎.适合什么图片那得看图片的噪点情况,一般canny 算子是最好的.边缘检测算子一阶的有Roberts Cross算子,Prewitt算子,Sobel算子,Canny算子, Krisch算子,罗盘算子:而二阶的还有Marr-Hildreth,在梯度方向的二阶导数过零点.Roberts算子一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,分别为4领域的坐标,且是

一 读取的3种方式: 读取单张的图片: read_image( image,'filename') //image 是输出对象,后面是输入文件的路径和名称 读取多图: 1,申明一个数组,分别保存路径 ImagePath:=[] ImagePath[0]:='D:/1.bmp' ImagePath[1]:='D:/2.bmp' ImagePath[2]:='D:/3.bmp' for i:=0 to 2 by 1 read_image(Image,ImagePath[i]) endfor 2,fo

对图像进行滤波,可以有两种效果:一种是平滑滤波,用来抑制噪声:另一种是微分算子,可以用来检测边缘和特征提取. skimage库中通过filters模块进行滤波操作. 1.sobel算子 sobel算子可用来检测边缘 函数格式为:skimage.filters.sobel(image, mask=None) from skimage import data,filters import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() edges = fil

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....