程序及分析 /* * FileName : blend.cpp * Author : xiahouzuoxin @163.com * Version : v1.0 * Date : Mon 28 Jul 2014 08:47:59 PM CST * Brief : * * Copyright (C) MICL,USTB */ #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> using namespace s

比如今天是:2015-11-10 18:57:01,在这个基础上加一天,那么就是2015-11-11 18:57:01,代码如下: DateTime now_dt = DateTime.Now; ).ToString(); 假如你需要的是这种格式的话 2015-11-11 00:00:00,代码如下: DateTime now_dt = DateTime.Now; ).ToString("yyyy/MM/dd 00:00:00"); DateTime now_dt = DateTime

计算数组加权和:addWeighted 可实现两个大小.类型均相同的数组(一般为 Mat 类型)按照设定权重叠加在一起. void addWeighted(InputArray src1,double alpha,InputArray src2,double beta,double gamma,OutputArray dst,int dtype =-1); src1,需要加权的第一个数组,通常是一个 Mat. alpha,第一个数组的权重. src2,需要加权的第二个数组,需要和第一个数组拥有相

代码目录: /Users/baidu/Documents/Data/Work/Code/Self/HelloSpringMVC 1. 首先在resource目录加上jdbc.properties: driverClasss=com.mysql.jdbc.Driver jdbcUrl=jdbc:mysql://10.117.x.x:8306/springdemo?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=conv

Calendar calendar = Calendar.getInstance(); calendar.setTime(date); calendar.add(Calendar.MONTH, 1);//增加一个月 System.out.println("增加月份后的日期:"+calendar.getTime());//计算两个日期相差的天数long intervalMilli = oDate.getTime() - fDate.getTime(); int xiangcha = (i

1.空间滤波基础概念 1.空间滤波基础 空间滤波一词中滤波取自数字信号处理,指接受或拒绝一定的频率成分,但是空间滤波学习内容实际上和通过傅里叶变换实现的频域的滤波是等效的,故而也称为滤波.空间滤波主要直接基于领域(空间域)对图像中的像素执行计算,用滤波器(也成为空间掩膜.核.模板和窗口)直接作用于图像本身完成类似的平滑. 2.空间滤波机理 对空间域中的每一点(x,y),重复如下操作: 对预先定义的以(x,y)为中心的领域内的像素进行预定义运算. 将(1)中运算的结果作为(x,y)点新的响应. 上

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义  至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

Java基于opencv实现图像数字识别(四)-图像降噪 我们每一步的工作都是基于前一步的,我们先把我们前面的几个函数封装成一个工具类,以后我们所有的函数都基于这个工具类 这个工具类呢,就一个成员变量Mat,非常的简单,这里给出代码 public class ImageUtils { private static final int BLACK = 0; private static final int WHITE = 255; private Mat mat; /** * 空参构造函数 */

OpenCV中图像算术操作与逻辑操作 在图像处理中有两类最重要的基础操作各自是图像点操作与块操作.简单点说图像点操作就是图像每一个像素点的相关逻辑与几何运算.块操作最常见就是基于卷积算子的各种操作.实现各种不同的功能.今天小编就跟大家一起学习OpenCV中图像点操作相关的函数与应用场景. 常见算术运算包含加.减.乘.除,逻辑运算包含与.或.非.异或. 准备工作: 选择两张大小一致的图像例如以下.载入成功以后显演示样例如以下: 加法操作结果例如以下: 减法操作结果例如以下: 乘法操作结果例如以下:

前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形. 准备工作 首先创建一个Wpf项目--WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2. 然后使用Nuget搜索[Emgu.CV],如下图. 这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本,然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows. 使用OPenCV剪切矩形 现在,我们进入项目,进行OPenCV的调用. 首先引入命名空间,如下: using Emgu.CV; using Emgu.CV.Cv

消除 HTTP 瓶颈的 SPDY HTTP 的瓶颈 Web 网站为了保存这些新增内容,在很短的时间内就会发生大量的内容更新;为了尽可能实时地显示这些更新的内容,服务器上一有内容更新,就需要直接把那些内容反馈到客户端的界面上;使用 HTTP 协议探知服务器上是否有内容更新,就必须频繁地从客户端到服务器端进行确认.如果服务器上没有内容更新,那么就会产生徒劳的通信. 以下这些 HTTP 标准就会成为瓶颈. 一条连接上只可发送一个请求. 请求只能从客户端开始.客户端不可以接收除响应以外的指令. 请求 /

Spring Oauth2大多数情况下还是用不到的,主要使用的还是Spring+SpringMVC+Hibernate,有时候加上SpringSecurity,因此,本文及以后的文章的example中都不会包含oauth2的配置,需要的话把前文的applicationContext-security.xml和pom.xml加上就可以了,本文在“SSH+Spring Security搭建方法及example”一文的基础上做一些调整,主要内容是:配置Spring AOP并且用log4j来记录日志.

对于一种语言,其所谓开发调试环境, 大体有以下两方面的内容: 1.开发, 即代码编写, 主要是代码提示.补齐, 更高级一点的如变量名颜色等. 2.调试, 主要是运行状态下断点.查看变量.堆栈等. 现在无论是端游还是手游(基于cocos2d)的开发, 基本模式都是c++内核 + lua逻辑的路线.对于c++的开发和调试, vs已经能很好的满足开发者的需求, 微软这方面真是值得称颂.不幸的是, lua的开发和调试,还没有一个统一的,方便的开发调试环境,这也给广大的luaer和项目造成了极大的困扰.目

第一个opencv测试程序: 不多说,直接上代码,代码注释很详尽: //////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // 该程序从文件中读入一幅图像,将之反色,然后显示出来. // //////////////////////////////////////////////////////////////////////// #include <stdlib.h> #include <

使用mysqlbinlog工具的基础上及时恢复的位置或点 MySQL备份一般采取完全备份的形式加日志备份.让我们运行一个完整备份,每天.每小时运行二进制日志备份. 这样在MySQL Server故障后能够使用全备份和日志备份将数据恢复到最后一个二进制日志备份前的任何位置或时间. 用来进行全备和日志备的工具各种各样,各有其特色,在这里不做描写叙述.本文主要解说一下在回复全然备份后,怎样应用备份的二进制日志来将数据恢复到指定的位置或时间点. 这里有个十分重要的工具--mysqlbinlog,专门用来

CombinedChart 可以直接使用MPAndroidChart库里面提供的CombinedChart实现组合图形 Demo:CombinedChartDemo ------分割线(如果想在一个图形上实现,可以参考下面的实现方式)------ 推荐直接使用CombinedChart实现 在GandleStickChart的基础上画均线 之前出过一篇MPAndroidChart的K线图上添加均线,但是在画均线的逻辑上有点问题,画出的均线永远是屏幕上显示的数据的均线,而不是全部数据的均线 在此调

在开发项目的时候,我们为了提高速度和质量,往往不是白手起家,需要基于一定的基础上进行项目的快速开发,这样可以利用整个框架的生态基础模块,以及成熟统一的开发方式,可以极大提高我们开发的效率.本篇随笔就是介绍基于Winform开发框架或混合框架基础上进行项目的快速开发,这个主题在之前的一些随笔有一定的介绍,但是觉得都不是很全面.完整,因此本篇随笔通过一些简单的例子以及一个具体的项目案例来进行全流程的开发出来,希望读者对基于我们开发框架的开发模式有一个更深入的了解. 1.基于框架开发简单界面的过程 由

Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化 一.灰度化 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255.一般常用的是加权平均法来求像素点的灰度值,opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下: :)Gray = 0.072169 * B + 0.715160 * G + 0.212671 * R 有两种方式可以实现灰度化,如下 方式1 @Te

Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.

以mnist数据集为例: bat训练脚本: Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt pause 在这个模型的基础上,继续训练. 继续训练之前,也可以修改lenet_solver.prototxt中的学习率. Build\x64\Release\caffe.exe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt --snap

简介 Tengine是由淘宝网发起的Web服务器项目.它在Nginx的基础上,针对大访问量网站的需求,添加了很多高级功能和特性.Tengine的性能和稳定性已经在大型的网站如淘宝网,天猫商城等得到了很好的检验.它的最终目标是打造一个高效.稳定.安全.易用的Web平台. 从2011年12月开始,Tengine成为一个开源项目,Tengine团队在积极地开发和维护着它.Tengine团队的核心成员来自于淘宝.搜狗等互联网企业.Tengine是社区合作的成果,我们欢迎大家参与其中,贡献自己的力量. 特