参考文档:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html#id2 最近一直在做一个logo检测的项目,检测logo的有无,接触到模板匹配.模板匹配虽然精度不高,但选择恰当的方法,设置合适的阈值也能起到一定作用.有的时候我们还能用模板匹配来定位.下面对模板匹配进行一个总结. 模板匹配:模板匹配是一项在一幅图像

为了提高httpwebrequest的执行效率,查到了一些如下设置 request.ServicePoint.Expect100Continue = false; request.ServicePoint.UseNagleAlgorithm = false; request.ServicePoint.ConnectionLimit = 65500; request.AllowWriteStreamBuffering = false; request.Proxy = null; 然后就看到了如下相

Auto.js  images.matchTemplate() 函数的特点 官方文档:https://hyb1996.github.io/AutoJs-Docs/#/images?id=imagesmatchtemplateimg-template-options images.matchTemplate(img, template, options) [v4.1.0新增] img {Image} 大图片 template {Image} 小图片(模板) options {Object} 找图选

Case void f(); void f(int); void f(int, int); void f(double, double = 3.14); 匹配原则: 1)其形参数量与本次调用提供的实参数量相等 2)每个实参的类型与对应的形参类型相同,或者可以转换成形参的类型; 寻找最佳匹配: 1)该函数每个实参的匹配都不劣于其他可行函数需要的匹配; 2)至少有一个实参的匹配优于其他可行函数提供的匹配; 例子: a) f(); b) f(); c) f(,); d) f(3.9,9.8); a)可

<C++ Primer>笔记,整理关于函数重载与函数匹配的笔记. 函数重载 void func(int a); //原函数 void func(double a); //正确:形参类型不同 void func(int a, int b); // 正确:形参个数不同 int func(int a); //错误:只有返回类型不同 typedef int int32; void func(int32 a); //与原函数等价:形参类型相同 void func(const int a); //与原函数

以下在系统CentOS 6.3 x86_64上操作 1.试图运行程序,提示"libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found",原因是系统的glibc版本太低,软件编译时使用了较高版本的glibc引起的: [work@zc-mc-face01 src]$ ./redis-server ./redis-server: /lib64/libc.so.: version `GLIBC_2.' not found (required by ./redis-se

问题描述: mac系统10.9.5 .之前用的xcode 是5.1.接sdk时,一直报错,编译不过去.最后发现原因是xcode版本太低导致的. 于是去网上找xcode历史版本下载.因为系统版本原因,我下载的是 xcode6.1.1. 1.打开链接:https://developer.apple.com/download/more 进入页面 2.在搜索框输入Xcode,回车搜索.如图,找到各种版本Xcode 搜索Xcode 3.双击要下载的Xcode,或者点击前面的+,打开详细.点击下载 下载Xc

在 RedHat 6.5 虚拟机上装了 Idea 2017, 将项目代码从 Windows 共享到虚拟机中,然后 Idea 提示 svn 版本太旧, 上网查资料说 Idea 2018 不支持1.7以下的 svn, 而1.7的 svn 又依赖于 RedHat 7 的一些环境,然后就费了好大的劲,把 CentOS 7 装好了,也装上了 svn 1.7, 结果还是提示 svn 版本太低. 后来猜想,可能是 Windows 共享过来的 .svn 目录是由 TotoiseSVN 生成的, Linux 的S

去maven repository 库里 http://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.cloud/spring-cloud-dependencies 查看 spring-cloud-dependencies的版本在Jun, 2018日期上已经更新到Finchley.RELEASE版本. 之前我从别人拷贝过来的version值为Camden.SR6,版本太低,改成高版本的Edgware.SR4即可. <!-- 使用dependency

原文链接:http://www.myexception.cn/linux-unix/1622052.html [linux]提示"libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found",系统的glibc版本太低 0.以下在系统CentOS 6.3 x86_64上操作 1.试图运行程序,提示"libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found",原因是系统的glibc版本太低,软件编译时使用了较高版本的gl

1.试图运行程序提示”libc.so.6: version `GLIBC_2.14′ not found”,原因是系统的glibc版本太低,软件编译时使用了较高版本的glibc引起的.2.查看系统glibc支持的版本strings /lib64/libc.so.6 |grep GLIBC_[root@localhost work]# strings /lib64/libc.so.6 |grep GLIBC_ GLIBC_2.2.5GLIBC_2.2.6GLIBC_2.3GLIBC_2.3.2GL

// centos 默认有php 版本太低转移到高版本的解决办法 php -v 版本低 ln -s /usr/local/php/bin/php /usr/bin/php

/*ca69a.cpp_c++_函数匹配(重载确定)#重载确定的三个步骤1.候选函数2.选择可行函数3.寻找最佳匹配(如果有的话)#含有多个形参的重载确定 void f1();void f1(int);void f1(int,int);void f1(double,double = 3.14);f1(5,6) //调用void f1(double,double) 一.确定候选函数和可行函数 函数匹配的第一步是选择本次调用对应的重载函数集,集合中的函数成为候选函数. 候选函数特征: 1.与被调函数

这是why哥的第 75 篇原创文章 从Dubbo的优雅停机说起 好吧,其实本文并不是讲 Dubbo 的优雅停机的. 只是我在 Dubbo 停机方法 DubboShutdownHook 类中,看到了这样的一段代码: 很明显,这个地方最关键的地方是红框框起来的部分. 而这个 addShutdownHook 其实是 JDK 的方法: java.lang.Runtime#addShutdownHook 最终,把传进来的 hook 放到了 hooks 里面. 你说 hooks 是这个什么玩意? 这个 ho

import cv2 as cv import numpy as np """ matchTemplate(): 参数image:待搜索的图像(大图) 参数temple:搜索模板,需要和原图一样的数据类型且尺寸不能大于源图像 参数result:比较结果的映射图像,其必须为单通道,32位浮点型图像,如果原图(待搜索图像)尺寸为W*H,而temple尺寸为w*h,则result尺寸一定是 (W-w+1)*(H-h+1) 参数method:指定匹配方法,有如下几种: CV_TM_S

模板匹配是一种在图像中定位目标的方法,通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动,计算特征相似性,以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率. 在Opencv中,模板匹配定义了6种相似性对比方式: CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法:计算图像像素间的距离之和,最好的匹配是0,值越大,是目标的概率就越低.     CV_TM_CCORR 相关匹配法:一种乘法操作:数值从小到大,匹配概率越来越高.     CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法:从-1到1,匹配概率越来越高.     CV_T

首先,这些C函数,在VS上要加_s后缀的原因是,这些函数存在字符串越界等问题,可以参考这篇文章,https://blog.csdn.net/silleyj/article/details/8545408 个人猜测:由于这些C函数存在这些问题,所以VS编译器直接屏蔽了这些函数,然后用了一套加上后缀_s的函数来实现相同的功能,为了解决之前函数的越界的问题,_s系列的函数又分别增加了一些形参,比如长度等,所以,即使我们在C语言函数的基础上加上_s,还是会出现参数太少或形参类型和实参类型不匹配的问题.查

模板匹配函数,就是在一幅图中,找到另外一幅的在本图的相似的地方 CV_EXPORTS_W void matchTemplate( InputArray image, InputArray templ,OutputArray result, int method, InputArray mask = noArray() ); image是输入的图像, templ 是输入的模板图像, result是保存的结果矩阵,可以通过minMaxLoc函数确定矩阵的最大值和最小值 method是图像匹配的方法:

需求 例如:北京沃尔玛有限公司,由已知的沃尔玛缩写,将两者进行匹配. 函数 lookup() 第一个参数“Lookup_value”:是要查找的值:第二个参数“lookup_vector”:是要查找的范围:第三个参数“Result_vector”:是要获得的值. 结论 =lookip(1,find(d2,a1:a4),d1:d4)

练习 6.49 候选函数:与所调用的函数的名字相同的函数的集合. 可行函数:给候选函数加上参数数量.参数类型的约束所得到的函数的集合. 6.50 a 3.4可行,二义匹配 b 2.4可行,2是最佳匹配 c 3.4可行,3是最佳匹配 d 3.4可行,4是最佳匹配 6.51 测试代码: #include <iostream> using namespace std; void f() { cout << "f1" << endl; } void f(in

通常,随着从简单的测量(平方差)到更复杂的测量(相关系数),可以获得越来越准确的匹配,然而,这同时也会以越来越大的计算量为代价.比较科学的方法是对所有这些方法多次测试实验,以便为自己的应用选择同时兼顾速度和精度的最佳方案