MTF 调制传递函数 评价一个成像系统目前主流的办法主要有三种TV line检测,MTF检测,和SFR检测. MTF是Modulation Transfer Function的英文简称,中文为调制传递函数. 是指调制度随空间频率变化的函数称为调制度传递函数.最开始是为了说明镜头的能力. 在各个摄像头镜头中经常采用MTF描述镜头的MTF曲线,表明镜头的能力.这些曲线是通过理想的测试环境下尽量减少其它系统对镜头的解析力的衰减的情况下测试得出的. MTF是描述不同空间频率下的调制函数. 那么什么是空间

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

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灰度图像的自动阈值分割(Otsu 法) 机器视觉领域许多算法都要求先对图像进行二值化.这种二值化操作阈值的选取非常重要.阈值选取的不合适,可能得到的结果就毫无用处.今天就来讲讲一种自动计算阈值的方法.这种方法被称之为Otsu法.发明人是个日本人,叫做Nobuyuki Otsu (大津展之). 简单的说,这种算法假设一副图像由前景色和背景色组成,通过统计学的方法来选取一个阈值,使得这个阈值可以将前景色和背景色尽可能的分开.或者更准确的说是在某种判据下最优.与数理统计领域的 fisher 线性判别算

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1. 概述 LSH是由文献[1]提出的一种用于高效求解最近邻搜索问题的Hash算法.LSH算法的基本思想是利用一个hash函数把集合中的元素映射成hash值,使得相似度越高的元素hash值相等的概率也越高.LSH算法使用的关键是针对某一种相似度计算方法,找到一个具有以上描述特性的hash函数.LSH所要求的hash函数的准确数学定义比较复杂,以下给出一种通俗的定义方式: 对于集合S,集合内元素间相似度的计算公式为sim(*,*).如果存在一个hash函数h(*)满足以下条件:存在一个相似度s到概

图像算法:图像阈值分割 SkySeraph Dec 21st 2010  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Dec.21st 2010 HQU 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理(略) 四.程序 主程序(核心部分)  代码 1 /*===============================图像分割=====================================*/

一. 概念 边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法.通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充,这种情况下,其测试用例来自等价类的边界. 二. 边界值分析法的应用 根据大量的测试统计数据,很多错误是发生在输入或输出范围的边界上,而不是发生在输入/输出范围的中间区域.因此针对各种边界情况设计测试用例,可以查出更多的错误. 使用边界值分析方法设计测试用例,首先应确定边界情况.通常输入和输出等价类的边界,就是应着重测试的边界情况.应当选取正好等于,刚刚大于或刚刚小于边界的值作为

1141. RSA Attack Time limit: 1.0 secondMemory limit: 64 MB The RSA problem is the following: given a positive integer n that is a product of two distinct odd primes p and q, a positive integer e such that gcd(e, (p-1)*(q-1)) = 1, and an integer c, fi

目前市面上的估值方法有很多,比如PE估值法.PB估值法.PEG估值法,但是我相信,真正会用的人并不多,比如说目前动态市盈率121倍的比亚迪真的高估吗?比如目前市净率为0.63倍的众泰汽车真的是破净股吗?PEG为0.47的众泰汽车真的低估了吗?如果你的答案是肯定的,那我建议你好好往下看. 你以为市盈率10倍的长安汽车就比亏损的中兴通讯更值得投资吗?你以为PEG为0.016的新钢股份真的有涨60倍的可能吗?其实真不能片面的去运用估值方法,大家要知道企业处于什么阶段该用哪种估值方法,而不是一味的用PE

一.熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论,目前已经在工程技术.社会经济等领域得到了非常广泛的应用. 熵权法的基本思路是根据各个特征和它对应的值的变异性的大小来确定客观权重. 一般来说,若某个特征的信息熵越小,表明该特征的值得变异(对整体的影响)程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起到 的作用也越大,其权重也就越大.相反,某个特征的信息熵越大,表明指标值得变异(对整体的影响)程度越小,提供的信息量也越少, 在综合评价中所起到的作用也越小,其权重也就越小. 二.熵权法赋权步骤 1. 数据标准化

采用“贝格尔”编排法,编排时如果参赛队为双数时,把参赛队数分一半(参赛队为单数时,最后以“0”表示形成双数),前一半由1号开始,自上而下写在左边:后一半的数自下而上写在右边,然后用横线把相对的号数连接起来.这即是第一轮的比赛. 第二轮将第一轮右上角的编号(“0”或最大的一个代号数)移到左角上,三轮又移到右角上,以此类推. 即单数轮次时“0”或最大的一个代号在右上角,双数轮次时则在左上角.如下表示: 7个队比赛的编排方法 第一轮    第二轮   第三轮   第四轮    第五轮   第六轮  

转载:https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 特征选择主要从两个方面入手: 特征是否发散:特征发散说明特征的方差大,能够根据取值的差异化度量目标信息. 特征与目标相关性:优先选取与目标高度相关性的. 对于特征选择,有时候我们需要考虑分类变量和连续变量的不同. 1.过滤法:按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的个数选择特征 方差选择法:建议作为数值特征的筛选方法 计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值

WII版重置的N3DS劣化版异度之刃终于通关了.在出色的自制系统的快乐NTR的帮助下,充分体验到了神作的剧情史诗感. 关于游戏的玩法系统,从现在来看8年前的游戏,缺点显而易见,特别是跑地图这回事,地图非常大,但实际可探索的内容并不多.风景很壮丽,但细节的缺失,大部分都不值得截图,再加上低矮视角,只能通过不停的跑路来感受场景. 慢热的JRPG总是需要更多的耐心和投入,在30小时之前的平凡老套让人倍感无聊.而之后反转到高潮的转换,又让人欲罢不能.游戏的剧情,光是看播片就能好几个小时.前前后后各种BO

一.欧几里得算法及其证明 1.定义: 欧几里得算法又称辗转相除法,用于求两数的最大公约数,计算公式为GCD(a,b)=GCD(b,a%b): 2.证明: 设x为两整数a,b(a>=b)的最大公约数,那么x|a,x|b; ①由整数除法具有传递性(若x能整除a,x能整除b,那么x可整除a,b的任意线性组合)知x|a-b; ②设x不是b的因子,则x不是b和a-b的公因子:设x不是a的因子,则x不是b和a-b的公因子:所以可以得出GCD(a,b)=GCD(b,a-b); ③由a>=b知,a可表示为a=

原文出自:https://blog.csdn.net/seesun2012 这是一个execl文件导入数据库操作,使用jxl解析execl导入数据库过程出现了科学计数法,与想要导入的数据不匹配,以下是案例以及解决方案: 导入成功后示例: 1.手机号:15388886666 科学计数法:1.54E+10 2.数字:123456789000000 科学计数法:1.23E+14 3.身份证:432222198808083789 科学计数法:4.32E+17 解决思路: 1.判断是否为数字类型(NUMB

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本章目的:了解均方根法,运用均方根法. 1.定义 均方根法(Root-Sum-Squares,RSS):均方根法是统计分析法的一种,是把尺寸链中的各个尺寸公差的平方之和再开根即得到关键尺寸的公差. 其计算公式如下: 其假设每个尺寸的 Ppk 指标是统一的( 如均为1,1.33,1.67等),并且制程是在中心. 基础的均方根法公式/计算模型推演如下: 作者摘录均方根法的推导公式,是为了更加方便读者理解其本质. 从公式推导可以看出,目标尺寸和零件的尺寸要求PPK都是1.33,且制程在中心. 也就是说

一.主成分分析法的思想 我们在研究某些问题时,需要处理带有很多变量的数据,比如研究房价的影响因素,需要考虑的变量有物价水平.土地价格.利率.就业率.城市化率等.变量和数据很多,但是可能存在噪音和冗余,因为这些变量中有些是相关的,那么就可以从相关的变量中选择一个,或者将几个变量综合为一个变量,作为代表.用少数变量来代表所有的变量,用来解释所要研究的问题,就能从化繁为简,抓住关键,这也就是降维的思想. 主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)就是一种运用线性代

递推算法是非常常用的算法思想,在数学计算等场合有着广泛的应用.递推算法适合有明显公式规律的场合. 递推算法基本思想 递推算法是一种理性思维莫斯的代表,根据已有的数据和关系,逐步推到而得到结果.递推算法的执行过程如下: (1)根据已知结果和关系,求解中间结果. (2)判断是否达到要求,如果没有达到,则继续根据已知结果和关系求解中间结果.如果满足要求,则表示寻找到一个正确答案. 递推算法需要用户知道答案和问题之间的逻辑关系.在许多数学问题中,都有明确的计算公式可以遵循,因此可以采用递推算法来实现.