http://www.cnblogs.com/CoverCat/p/5043833.html Visual Studio Community 2015 工程和代码:http://pan.baidu.com/s/1o7lxYSM 内容 在这篇文章中将提到以下内容: 全局阈值 自适应阈值 Otsu's二值化 在图像处理中,会希望忽略掉一些灰度细节,只保留主体的轮廓,对灰度图像进行阈值化处理能达到这个目的. “其基本的思想是,给定一个数组和一个阈值,然后根据数组中的每个元素的值是低于还是高于阈值而进行

### `highgui`的常用函数: `cv::namedWindow`:一个命名窗口 `cv::imshow`:在指定窗口显示图像 `cv::waitKey`:等待按键 ### 像素级 * 在灰度图像中,像素值表示亮度,所以0表示黑色,255表示白色: * 图像在本质上都是一个矩阵,但是灰度图像的值就是一个矢量,而彩色图像则是多通道的向量,所以可以通过`image.at<>(row,colomn)[]`来取值,灰度就是`uchar`,常用的RGB通道则是`cv::Vec3b`,b代表ush

接opencv6.1-imgproc图像处理模块之平滑和形态学操作,顺带说一句在opencv中的in-place操作就是比如函数的输入图像和输出图像两个指针是相同的,那么就是in-place操作了.比如很多函数支持目标图像和原图像是同一个内存区域. 三.图像的失真缩放 采用 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样来达到图像放大和缩小的目的.在这其中的操作是失真操作,所以放大的时候会模糊很多.在这里顺带补上opencv中真正的缩放函数resize(). 这两个函数又叫做上采样和下

重点介绍了全局二值化原理及数学实现,并利用emgucv方法编程实现. 一.理论概述(转载,如果懂图像处理,可以略过,仅用作科普,或者写文章凑字数)  1.概述 图像二值化是图像处理中的一项基本技术,也是很多图像处理技术的预处理过程. 图像的预处理在进行图像二值化操作前要对图像进行预处理,包括彩色图像灰化和增强.由于选取阈值需要参照直方图,因此在图像进行处理后,我们再获取图像的直方图以帮助选取阈值.整个流程如下所示: 读取图像→灰度图像→图像增强→图像直方图→二值化处理 2.数学原理(转载,基本可

在图像处理中阈值化操作,从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分(当然这里的物体可以是一部分或者整体).这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异,而且此分割属于像素级的分割.opencv的二值化操作函数,如果你是一位经验丰富的专业人员,可以发现阈值化操作有很多小技巧,不只是单单调用二值化操作函数,就完成阈值化操作,往往还是结合形态学处理. 阈值化操作在图像处理中是一种常用的算法,比如图像的二值化就是一种最常见的一种阈值化操作.opencv2和opencv3中提供了直接阈值化操作

在Altium Designer画图过程中难免会多出单元电路,或是测试电路,特别是第一版时,有部分元件不用焊接   这时给采购.或是生产时有必要注明哪些元件不焊接,哪些元件不采购.有两种方法可以过滤: 1.将元件属性的Value项值写为NC,即:No Connect:但是自建的库或非标的库无此项.且再次需要焊机或配置是不得重新输入比较麻烦:     2.将元件属性的Type项值写为Standrad(NO BOM),即输出到BOM:也可以批量操作

此处用RichTextBox控件举例>>> 在窗体对应的类中处理Load事件可以为openfiledialog设置Filter的属性: private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { openFileDialog1.FileName = ""; openFileDialog1.InitialDirectory = @"E:\"; openFileDialog1.Filter = "

上个月在网上看到一个用web实现简单AR效果的文章,然后自己一路折腾,最后折腾出来一个 Asp.net+WebSocket+Emgucv实时人脸识别的东西,网上也有不少相关资料,有用winform的也有asp.net的.其实人脸识别技术早就成熟了,就是没机会接触这方面.百度了一下 找到好多,JqueryFaceDetection,face++,face core,opencv,emgucv等等,这些我都折腾了一遍,并不能很好的满足我的需求,我就是想像手机QQ里边的拍照的时候能识别到人脸并且对图像

关于MySQL主从复制的过滤,例如通过binlog-ignore-db.replicate-do-db.replicate-wild-do-table等.如果不好好研究过这些过滤选项就用的话,是有可能造成主从数据不一致问题的.本文将参考MySQL-5.5官方文档并结合实验,和各位一起探讨下这里的各个设置. 以下内容参考5.5官方文档 binlog_format的设置会导致一些复制执行上的差异. 格式有三种(STATEMENT,ROW,MIXED,5.5默认为STATEMENT) 当使用MIXED

Halcon中阈值二值化的算子众多,通常用得最多的有threshold.binary_threshold.dyn_threshold等. threshold是最简单的阈值分割算子,理解最为简单:binary_threshold是自动阈值算子,它可以自动选出暗(dark)的区域,或者自动选出亮(light)的区域,理解起来也没有难度. 动态阈值算子dyn_threshold理解起来稍微复杂一点,使用dyn_threshold算子的步骤基本是这样的: ① 将原图进行滤波平滑处理. ② 用原图和平滑后

在4.2.2版本号上调用系统的DatePickerDialog,发现点击确定时系统调用onDateSet()两次,须要过滤当中的一次. Calendar mCalendar = Calendar.getInstance(); mCalendar.add(Calendar.DAY_OF_YEAR, 1); final DatePickerDialog dateDialog = new DatePickerDialog(this, new DatePickerDialog.OnDateSetList

1.理解纹理 OpenGL中的纹理能够用来表示图像.照片,甚至由一个数学算法生成的分形数据.每一个二维的纹理都由很多小的纹理元素组成.它们是小块的数据,类似于我们前面讨论过的片段和像素.要使用纹理,最经常使用的方式是直接从一个图像文件载入数据. 每一个二维纹理都有其自己的坐标空间,其范围是从一个拐角的(0,0)到还有一个拐角的(1.1).依照惯例,一个维度叫做S,而还有一个称为T.当我们想要把一个纹理应用于一个三角形或一组三角形的时候.我们要为每一个顶点指定一组ST纹理坐标,以便OpenGL知道

标签: EmguCV摄像头标定C# 2015-05-03 14:55 501人阅读 评论(6) 收藏 举报  分类: C# 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   前言 之前用OpenCV做过摄像机标定及矫正,现在平台换了,改用C#,就用EmguCV做一下,其实就是OpenCV的C#版. 在EmguCV中有两类摄像机标定的类,一个是CvInvoke类,一个是CameraCalibration类,两种标定效果差不多,只不过CvInvoke涉及的函数大多都是指

前言 ActiveMQ提供了一种机制,使用它,消息服务可根据消息选择器中的标准来执行消息过滤.生产者可在消息中放入应用程序特有的属性,而消费者可使用基于这些属性的选择标准来表明对消息是否感兴趣.这就简化了客户端的工作,并避免了向不需要这些消息的消费者传送消息的开销.然而,它也使得处理选择标准的消息服务增加了一些额外开销. 消息选择器是用于MessageConsumer的过滤器,可以用来过滤传入消息的属性和消息头部分(但不过滤消息体),并确定是否将实际消费该消息.消息选择器是一些字符串,它们基于某

一.消息的选择器 不管是在消息发送端设置消息过期时间还是在接收端设置等待时间,都是对不满足的消息有过滤的作用,那消息选择器就是为过滤消息而生的下面来看看消息选择器: ActiveMQ提供了一种机制,使用它,消息服务可根据消息选择器中的标准来执行消息过滤.生产者可在消息中放入应用程序特有的属性,而消费者可使用基于这些属性的选择标准来表明对消息是否感兴趣.这就简化了客户端的工作,并避免了向不需要这些消息的消费者传送消息的开销.然而,它也使得处理选择标准的消息服务增加了一些额外开销. 消息选择器是用于

1.首先加载CAD数据,并暴露出需要使用到的相关字段.比如:block_number.fme_geometry.fme_color等字段. 2.对一个元素有多种类型部件的需要进行过滤,例如本次的检修井,是又线和点部件构成的,因此首先过滤掉线数据,即选择几何属性字段是“点”的数据. 3.过滤后检修井之后,由于直线点和检修井在一个图层上,因此需要按照颜色进行区分.本次使用Testerfilter,对多种条件进行过滤.本次对两种颜色进行过滤. 4.同一元素可能会有多个部件,因此最后需要使用聚合转换器,

TCP 超时和重传 没有永远不出错误的通信,这句话表明着不管外部条件多么完备,永远都会有出错的可能.所以,在 TCP 的正常通信过程中,也会出现错误,这种错误可能是由于数据包丢失引起的,也可能是由于数据包重复引起的,甚至可能是由于数据包失序 引起的. TCP 的通信过程中,会由 TCP 的接收端返回一系列的确认信息来判断是否出现错误,一旦出现丢包等情况,TCP 就会启动重传操作,重传尚未确认的数据. TCP 的重传有两种方式,一种是基于时间,一种是基于确认信息,一般通过确认信息要比通过时间更加高

前言 当我们需要对后台的数据进行过滤的时候,drf有两种,搜索过滤和排序过滤. 搜索过滤:比如我们想返回sex=1的,那么我们就可以从所有数据中进行筛选 排序过滤:比如我们想对价格进行升序排列,就可以使用排序过滤 搜索过滤 在实际的使用过程中十分简单,只需要在视图类中配置一个全局变量filter_backends,然后在search_fields确定需要通过哪个字段进行筛选 from rest_framework.filters import SearchFilter class CarView

Virut分析 0x00.综合描述 virut样本的执行过程大体可以分为六步:第一步,解密数据代码,并调用解密后的代码:第二步,通过互斥体判断系统环境,解密病毒代码并执行:第三步,创建内存映射文件,执行内存映射文件代码:第四步,遍历进程列表除前4个进程外其他进程全注入代码,挂钩七个函数:第五步,向注入进程创建远程线程(远程线程创建成功不再二次创建),感染hosts文件,感染移动磁盘,修改注册表添加防火墙信任列表,联网受控:第六步,恢复病毒修改的原函数调用,执行原程序功能.完整功能模块图如下: 0

霍夫变换——直线检测 考古debug,其实很久之前就解决的bug......一直忘记过来改文章....欸 =============================原文================================== 此处膜拜大神(学到很多):http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 这个博客更了很多图像处理算法的底层实现解析,都很详细易懂,先mark ========================我是分割线

一.使用GATK前须知事项: (1)对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据,而且全部是基于illumina数据格式,目前还没有提供其他格式文件(如Ion Torrent)或者实验设计(RNA-Seq)的分析方法. (2)GATK是一个应用于前沿科学研究的软件,不断在更新和修正,因此,在使用GATK进行变异检测时,最好是下载最新的版本,目前的版本是2.8.1(2014-02-25).下载网站:http://www.broadinstitute.org/gatk/downloa