1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法,主要用在医学图像上面.之前的比赛中,用到了这个,但是对其算法原理不甚了解.在这里做一个复盘. CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization 限制对比度的自适应直方图均衡.在学习这个之前,我们要先学习一下下面的前置算法: [Contrast Stretching]:对比度拉伸: [HE]:直方图均衡: [

最近开发中,遇到了窗体不能居中的问题,看了网上的很多文章,窗口居中,无非都是move至窗口的中心目标; 有两种方式, 一种在构造函数中直接计算中心坐标; 另一种是在窗口show后再move至相应坐标.但是自己在构造函数中添加了对应的句子以后,窗体不在窗口的(0,0)点显示,反而在右下角显示,自己很是郁闷.网上的两种方法,基本操作如下: 方法一:在窗口(QWidget类及派生类)的构造函数中添加如下代码: #include <QDesktopWidget> //.......QDesktopWi

先说说 ecms7.0的sys_ResizeImg这个函数 下面是在列表页使用方法 在右侧把使用程序代码打勾! 如下图: 例如你原先的列表页循环内容代码为: <li><img src="[!---titlepic--]"><a href="[!---titleurl--]">[!---title--]</a></li> 现在则要在下面框子里输入 if ($r[titlepic]){$tpic=sys_Res

OpenCV提供了resize函数来改变图像的大小,函数原型如下: , , int interpolation=INTER_LINEAR ); 参数解释: src:输入,原图像,即待改变大小的图像: dst:输出,改变大小之后的图像,这个图像和原图像具有相同的内容,只是大小和原图像不一样而已: dsize:输出图像的大小.如果这个参数不为0,那么就代表将原图像缩放到这个Size(width,height)指定的大小:如果这个参数为0,那么原图像缩放之后的大小就要通过下面的公式来计算: dsize

#include <iostream> using namespace std; class Base1{ virtual void fun1(){} virtual void fun11(){} public: virtual ~Base1(); }; class Base2{ virtual void fun2(){} }; class DerivedFromOne: public Base2 { virtual void fun2(){} virtual void fun22(){} }

“用C语言写一个函数测试当前机器的大小端模式”是一个经典的笔试题,如下使用两种方式进行解答: 1. 用union来测试机器的大小端 #include <stdio.h> union test { int a; char b; }; int endian_test(void) { union test t1; t1.a = ; return t1.b; } int main(void) { int i = endian_test(); ) { printf("is little end

当在使用表格视图的时候,需要在表格每一行前面加入图标,应该怎么做呢?Qt中通过使用MVC的处理方式,很容易做到这一点,具体实现如下: 先贴出图,让大家一睹为快 下面我就来介绍一下,上图的灯泡是怎么实现的,通过重载QAbstractTableModel中的data方法,如下:(CTblModel 派生自QAbstractTableModel) QVariant CTblModel::data(const QModelIndex &index, int role) const { if (!inde

我想完成以下操作 1.提取A列数字的第7-11位的数字 2.若此数字大于1993 3.则返回20,不然返回0 于是我在B和C列上写了两个函数,分别是 MID(A1,7,4)          IF(B1>1993,20,0) 但是并没有正确的显示我的结果,因为1987小于1993,应该返回0,却返回了20 后来想了很久,觉得Mid函数的返回值应该不是数字类型,而是文本类型,需要转换为数字类型 于是把B列的函数改为,NUMBERVALUE(MID(F2,7,4)) 然后IF函数就恢复正常了.

1.比较字符串的大小: 用法:strcmp(字符串1,字符串2),若字符串1>字符串2 则返回1,字符串1<字符串2 则返回 -1,相等返回0. 比较两个字符串的算法是:逐个比较两个串中对应的字符,字符大小按照ASCII码值确定,从左向右比较,如果遇到不同字符,所遇第一对不同字符的大小关系就确定了两个字符串的大小关系,如果未遇到不同字符而某个字符串首先结束,那么这个字符串是较小的,否则两个字符串相等. 注意:字符串是数组类型而非简单类型,不能用关系运算进行大小比较.   if("AB

#include <iostream> using namespace std; class A { public: A(){} virtual void geta(){ cout << "A:A" <<endl; } virtual void getb(){ cout << "A:B" <<endl; } }; class B :public A{ public: B(){} virtual void g

源:Delphi中建立指定大小字体和读取该字体点阵信息的函数 Delphi中建立指定大小字体和读取该字体点阵信息的函数 作者:Thermometer Email:  webmaster@daheng-image.com 由于要控制硬件,需要把矢量的汉字转化为点阵信息写入eprom或在液晶屏上显示,因此用Delphi写了如下的函数,可以把指定的一个汉字(两个字符)转化为点阵信息保存到文件,每个点对应一个二进制位,有文字信息该位为1,否则为0. 目前该函数可以生成指定大小的汉字并可读取点阵字模信息保

一.static 成员变量 对于特定类型的全体对象而言,有时候可能需要访问一个全局的变量.比如说统计某种类型对象已创建的数量. 如果我们用全局变量会破坏数据的封装,一般的用户代码都可以修改这个全局变量,这时可以用类的静态成员来解决这个问题. 非static数据成员存在于类类型的每个对象中,static数据成员独立该类的任意对象存在,它是与类关联的对象,不与类对象关联. (1).static成员的定义 static成员需要在类定义体外进行初始化与定义 (2).特殊的整型static const成员

原文:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-memory/ 为什么必须管理内存 内存管理是计算机编程最为基本的领域之一.在很多脚本语言中,您不必担心内存是如何管理的,这并不能使得内存管理的重要性有一点点降低.对实际编程来说,理解您的内存管理器的能力与局限性至关重要.在大部分系统语言中,比如 C 和 C++,您必须进行内存管理.本文将介绍手工的.半手工的以及自动的内存管理实践的基本概念. 追溯到在 Apple II 上进行汇编语言编程的时代,那

opencv-python   4.0.1 简介:该函数是对数组中的每一个元素(each array element)应用固定级别阈值(Applies a fixed-level threshold) 具体地讲,该函数的阈值操作属于像素级的操作,在灰度图中,每个像素都对应一个灰度值(0~255,0黑.255白),此时我们将阈值函数 threshold() 应用于图像,图像的灰度值与阈值进行比较,从而实现二值化处理,目的是滤除太大或太小值像素.消除噪声,从而从灰度图中获取二值图像(将图像的灰度值设

. 前言 HashMap的容量大小会根据其存储数据的数量多少而自动扩充,即当HashMap存储数据的数量到达一个阈值(threshold)时,再往里面增加数据,便可能会扩充HashMap的容量. 可能? 事实上,由于JDK版本的不同,其阈值(threshold)的默认大小也变得不同(主要是计算公式的改变),甚至连判断条件也变得不一样,所以如果说threshold = capacity * loadFactor(容量 * 负载因子)将不再绝对正确,甚至说超过阈值容量就会增长也不再绝对正确,下面就以

转自: OpenCV 教程 使用 图像金字塔 进行缩放 图像金字塔是视觉运用中广泛采用的一项技术.一个图像金字塔是一系列图像的集合 - 所有图像来源于同一张原始图像 - 通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样.有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中: 高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样 拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像 高斯金字塔 每一层都按从下到上的次序编号, 层级  (表示为  ,尺

本文索引目录: 一.对Sort算法实现的个人阅读体会 二.Sort算法使用的三个排序算法的优点介绍 2.1 插入排序的优缺点 2.2 堆排序的优缺点 2.3 快速排序的优缺点 2.4 新的结合排序——内省式排序的出现 三.sort函数的具体实现 四.尾录 一.对Sort算法实现的个人阅读体会: 如同<STL源码剖析>中所说,人类生活在一个有序的世界中,没有排序,很多事情无法进展,但是对于排序来说,面对大数据的排序存在着效率的问题.我们不可能说对十万个数进行冒泡排序,这在时间成本上是极不现实的.

迭代硬阈值类(IHT)算法总结 斜风细雨作小寒,淡烟疏柳媚晴滩.入淮清洛渐漫漫. 雪沫乳花浮午盏,蓼茸蒿笋试春盘.人间有味是清欢. ---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding)算法是求解基于 \({\ell _0}\) 范数非凸优化问题的重要方法之一,在稀疏估计和压缩感知重构等领域应用较多.IHT最初由Blumensath, Thomas等人提出,后来许多学者在IHT算法的基础上不断发展出一些改进算法

IMAQ Learn Pattern 2 VI 在匹配阶段创建您要搜索的图案匹配的模板图像的描述,此描述的数据被附加到输入模板图像中.在匹配阶段,从模板图像中提取模板描述符并且用于从检查图像中搜索模板. Image:是一个您要搜索模板图像的参考检查图像. Learn Pattern Setup Data(学习模式设置数据):是一个字符串,包含从本控件或从高级控件(IMAQ Advanced Setup Learn Pattern 2 VI)获得的信息.如果此引脚没有连接,在学习阶段VI使用默认参

这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第五章 阈值处理. 5  阈值处理 阈值是指像素到达某临界值.阈值处理表示像素到达某临界值后,对该像素点进行操作和处理. 例如:设定一幅图像素阈值为200,则图片中所有大于200的像素点设置为255,图片中所有小于或等于200的像素点设置为0. 5.1  处理类型 OpenCV中提供了cv2.threshold()函数进行阈值处理. 该函数中,要设定阈值处理的类型,常见类型如下: cv2.THRESH_BINARY               二值化阈值

GO汇编-函数 终于到函数了!因为Go汇编语言中,可以也建议通过Go语言来定义全局变量,那么剩下的也就是函数了.只有掌握了汇编函数的基本用法,才能真正算是Go汇编语言入门.本章将简单讨论Go汇编中函数的定义和用法. 基本语法 函数标识符通过TEXT汇编指令定义,表示该行开始的指令定义在TEXT内存段.TEXT语句后的指令一般对应函数的实现,但是对于TEXT指令本身来说并不关心后面是否有指令.因此TEXT和LABEL定义的符号是类似的,区别只是LABEL是用于跳转标号,但是本质上他们都是通过标识符