NCC匹配 基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段.在工业生产环节检测.监控领域对对象检测与识别均有应用.NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响.而且NCC最终结果在0到1之间,所以特别容易量化比较结果,只要给出一个阈值就可以判断结果的好与坏.传统的NCC比较方法比较耗时,虽然可以通过调整窗口大小和每次检测的步长矩形部分优化,但是对工业生产检测然后不能达到实时需求,通过积分图像实现预计算,比较模板图像与

安卓应用的内存往往是有限的,从开始的8M到16M,24M,32M,48M,64M等逐步变大,但内存的变大是由于分辨率的提高导致,并不意味着可以随意声明使用内存,而不及时回收(即使Java有自己的垃圾回收机制,但内存过高会引起应用变卡,体验流畅性下降). 降低应用内存消耗的办法有以下几种常见办法: 1.图片声明使用的context使用Application,回收时清除ImageView的drawable 2.使用viewStub占位,避免经常使用gone方法,减少对象的加载和初始化 3.使用mer

这里整理了一些网上关于Winform如何降低系统内存占用的资料,供参考: 1.使用性能测试工具dotTrace 3.0,它能够计算出你程序中那些代码占用内存较多2.强制垃圾回收3.创建完对象实例后,记得释放资源,多使用Dispose(),Close()方法,或者使用using 4.用timer,每几秒钟调用:SetProcessWorkingSetSize(Process.GetCurrentProcess().Handle, -1, -1),具体见下面的代码.5.发布的时候选择Release

1.降低redis内存占用的优点 1.有助于减少创建快照和加载快照所用的时间 2.提升载入AOF文件和重写AOF文件时的效率 3.缩短从服务器进行同步所需的时间 4.无需添加额外的硬件就可以让redis存贮更多的数据 2.短结构 Redis为列表.集合.散列.有序集合提供了一组配置选项,这些选项可以让redis以更节约的方式存储较短的结构. 2.1.ziplist压缩列表(列表.散列.有续集和) 通常情况下使用的存储方式 当列表.散列.有序集合的长度较短或者体积较小的时候,redis将会采用一种

KM算法详解+模板 大佬讲的太好了!!!太好了!!! 转载自:http://www.cnblogs.com/wenruo/p/5264235.html KM算法用来求二分图最大权完美匹配. 本文配合该博文服用更佳:趣写算法系列之--匈牙利算法 本文没有给出KM算法的原理,只是模拟了一遍算法的过程.另,博主水平较差,发现问题欢迎指出,谢谢!!!! 现在有N男N女,有些男生和女生之间互相有好感,我们将其好感程度定义为好感度,我们希望把他们两两配对,并且最后希望好感度和最大. 怎么选择最优的配对方法呢

链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/143/E来源:牛客网 Nowcoder University has 4n students and n dormitories ( Four students per dormitory). Students numbered from 1 to 4n. And in the first year, the i-th dormitory 's students are (x1[i],x2[i],x3[i],x4[

#include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> using namespace std; const int MAXN = 305; const int INF = 0x3f3f3f3f; int love[MAXN][MAXN]; // 记录每个妹子和每个男生的好感度 int ex_girl[MAXN]; // 每个妹子的期望值 int ex_boy[MAXN]; // 每个男生的期望值 bool vi

题目链接:http://acm.split.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5727 Problem DescriptionSJX has 2*N magic gems. N of them have Yin energy inside while others have Yang energy. SJX wants to make a necklace with these magic gems for his beloved BHB. To avoid maki

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Text.RegularExpressions; namespace ConfigLab.Comp.DataType { /// <summary> /// 功能简介:正则替换的封装处理 /// 创建时间:2020-6-26 /// 创建人:pcw /// 博客:https://www.cnblog

尴尬...理解不太好T T #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; #define inf 0x3f3f3f3f ; int n; //标杆序号 int lx[maxn],ly[maxn]; //是否被搜索过 bool sx[maxn],sy[maxn]; int weight[maxn][maxn],mat[

啥叫模板匹配 模板匹配就是在大图中找小图,也就说在一幅图像中寻找另一幅模板图像的位置: OpenCV使用 cv2.matchTemplate() 实现模板匹配. import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg', 0) template = cv2.imread('face.jpg', 0) h, w = template.shape[:2] # rows-

百度百科:模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效. 简单来说,模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. 代码如下: #模板匹配 imp

模板匹配最适用于工业场合(在一张图片中识别特定的工件图) 模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像(target)的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题. 它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效. 简单来说,模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹

本章主要内容   1.短结构( short structure) 2.分片结构( shared structure) 3.打包存储二进制位和字节   本章将介绍3种非常有价值的降低Redis内存占用的方法. 降低Redis的内存占用有助于减少创建快照和加载快照所需的时间. 提升载入AOF文件和重写AOF文件时的效率. 缩短从服务器进行同步所需的时间①,并且能让Redis存储更多的数据而无需添加额外的硬件.   本章首先会介绍如何 1.使用Redis的短数据结构来更高效地表示数据. 2.接着会介绍

********************************模板匹配 ********************create_shape_model创建模板,这个函数有许多参数,其中金字塔的级数由Numlevels指定,值越大则找到物体的时间越少,AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围,AngleStep指定角度范围搜索的步长:这里需要提醒的是,在任何情况下,模板应适合主内存,搜索时间会缩短.对特别大的模板,用Optimization来减少模板点的数量是很有用的:Min

一.介绍 1.模板匹配 通俗讲就是以图找图,通过图中的一部分来找它在图中的位置(模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域). 模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法. 2.作用有局限性 必须在指定的环境下,才能匹配成功,是受到很多因素的影响,所以有一定的适应性 模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该

模板匹配介绍 模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 所以模板匹配首先需要一个模板图像T(给定的子图像) 另外需要一个待检测的图像-源图像S 工作方法,在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. OpenCV中提供了六种常见的匹配算法如下: 1.计算平方不同 2.计算相关性 3.计算相关系数 模板匹配介绍 – 匹配算法介绍 1.计算归一化平方不同 2.计算归一化相关性 3.计算归一化相关系数 matchTempla

什么是模式识别? 它指的是,对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,从而达到对事物或现象进行描述.辨认.分类和解释的目的. 我们之所以可以很快辨别猫是猫.O不是0,就是因为在我们大脑中已经给猫的做了一个抽象,给O和0做了区分,这样我们才不用每次都重新靠思考和计算理解这到底是不是猫.这个在大脑中的抽象就是模式识别. 模式识别和机器学习的区别在于:前者喂给机器的是各种特征描述,从而让机器对未知的事物进行判断:后者喂给机器的是某一事物的海量样本,让机器通过样本来自己发现特征,最后去判断某些未知

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一下缺陷检测中的定位+差分的方法.即用形状匹配,局部变形匹配去定位然后用差异模型去检测缺陷. 模板匹配(定位)+差分 整体思

目录: (一)原理 (二)代码实现和几种常见的模板匹配算法 正文: (一)原理 在待检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. 作用有局限性,必须在指定的环境下,才能匹配成功,是受到很多因素的影响,所以有一定的适应性.模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原