在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习掩膜. 1,图像算术运算 图像的算术运算有很多种,比如两幅图像可以相加,相减,相乘,相除,位运算,平方根,对数,绝对值等:图像也可以放大,缩小,旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取对各个颜色通道进行各种运算操作.总之,对图像可以进行的算术运算非常的多.这里先学习图片间的数学运算,图像混合,按位运算.

LTE工作过程 一.LTE开机及工作过程如下图所示: 二.小区搜索及同步过程 整个小区搜索及同步过程的示意图及流程图如下: 1)   UE开机,在可能存在LTE小区的几个中心频点上接收信号(PSS),以接收信号强度来判断这个频点周围是否可能存在小区,如果UE保存了上次关机时的频点和运营商信息,则开机后会先在上次驻留的小区上尝试:如果没有,就要在划分给LTE系统的频带范围内做全频段扫描,发现信号较强的频点去尝试: 2)   然后在这个中心频点周围收PSS(主同步信号),它占用了中心频带的6RB,因

python skimage图像处理(三) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/7693222523c0  霍夫线变换 在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等.在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换.对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极

骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴,都放在morphology子模块内. 1.骨架提取 骨架提取,也叫二值图像细化.这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度,用于特征提取和目标拓扑表示. morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取,分别是Skeletonize()函数和medial_axis()函数.我们先来看Skeletonize()函数. 格式为:skimage.morphology.skeletonize(image) 输入和输出都是一幅二值图像. 例1: from s

Given a positive integer, output its complement number. The complement strategy is to flip the bits of its binary representation. Note: The given integer is guaranteed to fit within the range of a 32-bit signed integer. You could assume no leading ze

前言 今天看了一些资料,记录一下心得. websocket是html5引入的一个新特性,传统的web应用是通过http协议来提供支持,如果要实时同步传输数据,需要轮询,效率低下 websocket是类似socket通信,web端连接服务器后,握手成功,一直保持连接,可以理解为长连接,这时服务器就可以主动给客户端发送数据,实现数据的自动更新. 使用websocket需要注意浏览器和当前的版本,不同的浏览器提供的支持不一样,因此设计服务器的时候,需要考虑. 进一步简述 websocket是一个浏览器

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 数智物语(公众号ID:decision_engine)出品 策划.编写:卷毛雅各布 「我们相信,在垃圾泛滥的互联网海洋中,真正有价值的信息是绝对的稀缺品.」知乎CTO李大海曾在全球移动互联网大会提到知乎诞生的初心,而这位CTO也在各种场合不遗余力的提到知乎对于AI投入和应用. 知乎合伙人.CTO李大海 对于一个的坐拥1.4亿多用户,平均日活跃用户量超过 3400 万,人均日访问时长 1 小时,月累计

原文:http://www.cnblogs.com/jinjiangongzuoshi/p/5062092.html 前言 今天看了一些资料,记录一下心得. websocket是html5引入的一个新特性,传统的web应用是通过http协议来提供支持,如果要实时同步传输数据,需要轮询,效率低下 websocket是类似socket通信,web端连接服务器后,握手成功,一直保持连接,可以理解为长连接,这时服务器就可以主动给客户端发送数据,实现数据的自动更新. 使用websocket需要注意浏览器和

数字的补数 给定一个正整数,输出它的补数.补数是对该数的二进制表示取反. 注意: 给定的整数保证在32位带符号整数的范围内. 你可以假定二进制数不包含前导零位. 示例 1: 输入: 5 输出: 2 解释: 5的二进制表示为101(没有前导零位),其补数为010.所以你需要输出2. 示例 2: 输入: 1 输出: 0 解释: 1的二进制表示为1(没有前导零位),其补数为0.所以你需要输出0. [思路] 如果我们能知道该数最高位的1所在的位置,就可以构造一个长度和该数据所占位置一样长的一个掩码mas

视频分割在移动端的算法进展综述 语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签,视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签. 视频分割是一项广泛使用的技术,电影电视特效.短视频直播等可以用该技术将场景中的前景从背景中分离出来,通过修改或替换背景,可以将任务设置在现实不存在不存在或不易实现的场景.强化信息的冲击力.传统方式可通过视频图像的手工逐帧抠图方式(摄影在带绿幕的专业摄影棚环境摄制,后期特效完成背景移除切换图 1),比如<复仇者联盟><

FWT也称快速沃尔什变换,是用来求多项式之间位运算的系数的.FWT的思想与FFT有异曲同工之妙,但较FFT来说,FWT比较简单. 前言 之前学习FFT(快速傅里叶变换)的时候,我们知道FFT是用来快速求两个多项式乘积的,即求序列C: $$C_k=\sum_{i+j=k}A_iB_j$$ 而FWT解决的多项式的位运算,即知道两个序列A与B,求: $$C_k=\sum_{i\&j=k}A_iB_j\;\;(\& 表示位运算"与")$$ $$C_k=\sum_{i|j=k}A

本文是CSAPP第二章的配套实验,通过使用有限的运算符来实现正数,负数,浮点数的位级表示.通过完成这13个函数,可以使我们更好的理解计算机中数据的编码方式. 准备工作   首先去官网Lab Assignments获得实验相关的文件(也可以加我QQ获取教学视频.PPT等内容)在每个实验文件的README中都详细介绍了如何修改程序,编译程序等.建议仔细阅读,有不明白的可以留言,看到后会及时回复.   我的编译环境:Ubuntu 16.04,gcc 5.4.0.   编译时会报如下错误.   执行以下

前言: $FWT$是用来处理位运算(异或.与.或)卷积的一种变换.位运算卷积是什么?形如$f[i]=\sum\limits_{j\oplus k==i}^{ }g[j]*h[k]$的卷积形式(其中$\oplus$为位运算)就是位运算卷积.如果暴力枚举的话,时间复杂度是$O(n^2)$,但运用$FWT$来解决就可达到$O(nlog_{n})$的时间复杂度.$FST$则是借助$FWT$来进行的对子集卷积的优化,相当于$FWT$的一个应用. FWT 与卷积 对于与运算,有一个结论:$(i\&j)\&am

Given a non-empty array of numbers, a0, a1, a2, … , an-1, where 0 ≤ ai < 231. Find the maximum result of ai XOR aj, where 0 ≤ i, j < n. Could you do this in O(n) runtime? Example: Input: [3, 10, 5, 25, 2, 8] Output: 28 Explanation: The maximum resul

原文地址:NSCT——Nonsubsampled contourlet 变换程序开发教程1作者:向望大海的鱼 08年,被老板逼得走投无路,xx所得项目看来是实在躲不过去,只好硬着头皮上.开发一款图像处理软件,里面内容很多,不过核心就是NSCT变换.NSCT变换06年的新东西,现在跟风研究的热点.可惜的是作为一种新的变换滤波器长期以来只有matlab程序,没有VC程序.使很多算法开发不能应用到工程中,08暑假,大概花了我一个月吧,恩..期间电脑还中了次病毒(可恶的机器狗第四代!!),终于把这个软件

在Go规范,^这个运算符在一元运算符和二元运算符中都出现了.那么他们分别是啥?在规范中说道:^ bitwise XOR integers这是按位异或. Go语言位操作实例 <!-- lang: cpp --> package main import ( "fmt" ) // 获取0-n之间的所有偶数 func even(a int) (array []int) { for i := 0; i < a; i++ { if i&1 == 0 { // 位操作符&a

<Xenogears>(异度装甲)隐含的原型与密码 X 彩虹按:一种高次元的“生命体”,因“事故”被抓来当成“超能源”,其实那不只是“无限的能源”而已,“它”是有意志的!在我们眼里看来,这种“有意志的 无穷能量”就是“神”,不过它并不如此认为,它自称是“波动存在”.它倒霉的被抓到我们次元充当单纯的能量使用,更倒霉的是它虽然是高次元的生命体,被降 格到我们次元后意志反而受到制约而无法发挥,需要借助低次元的灵体或肉身.虽然它很想回去,却无法离开,除非有人帮忙破坏掉那个捕捉它的装置…… 序幕[游戏片

变换使用的模板必须是单连通的,而且模板中心必须在模板内,如果在模板中打个结或是月牙形,这里的程序就处理不了了. 虽然非单连通模板也有办法处理,不过不是这里要讨论的. 这里用到的方法和矩形变换为圆那片文章中用的方法几乎一样,变换前后像素按比例缩减,不过在判断弧度和图像边界到模板中心距离时略有不同. 变换为圆时弧度可以直接计算出来,而变换为任意形状只能算出一个最小相似值. 至于图像边界到模板中心距离只能分八种情况判断了,处理圆时可以根据对称性简化程序,这里似乎没有什么好办法简化. 变换细节上,那篇文

题意: 有n(<200)个格子,只有黑白两种颜色.可以通过操作一个格子改变它和其它一些格子的颜色.给出改变的关系和n个格子的初始颜色,输出一种操作方案使所有格子的颜色相同. Solution: 很显然的高斯消元. 这里采用了类似SGU275的方法做. /* 解异或方程组 */ #include <iostream> #include <bitset> #include <cstring> using namespace std; ; bitset<N>

圆角 圆角矩形是iOS的一个标志性审美特性.这在iOS的每一个地方都得到了体现,不论是主屏幕图标,还是警告弹框,甚至是文本框.按照这流行程度,你可能会认为一定有不借助Photoshop就能轻易创建圆角举行的方法.恭喜你,猜对了. CALayer有一个叫做conrnerRadius的属性控制着图层角的曲率.它是一个浮点数,默认为0(为0的时候就是直角),但是你可以把它设置成任意值.默认情况下,这个曲率值只影响背景颜色而不影响背景图片或是子图层.不过,如果把masksToBounds设置成YES的话

简介 RxJava 是什么? RxJava 在 GitHub 主页上的自我介绍是 RxJava is a Java VM implementation of ReactiveX: a library for composing asynchronous and event-based programs by using observable sequences. RxJava是 ReactiveX 在JVM上的一个实现:一个使用可观测的序列(observable sequences)来组成(co