一.阈值分割 阈值分割算子众多: threshold :这是最基本最简单的阈值算子. binary_threshold :它是自动阈值算子,自动选出暗(dark)的区域,或者自动选出亮(light)的区域,理解起来并没有难度. dyn_threshold :该算子和dual_threshold和var_threshold的理解参考下文链接. Halcon阈值化算子dual_threshold和var_threshold的理解 动态阈值需要一张模糊的图片做对比,因此需要预处理图像的算子. 预处理算

halcon中什么是xld? xld(eXtended Line Descriptions) 扩展的线性描述,它不是基于像素的,人们称它是亚像素,只不过比像素更精确罢了,可以精确到像素内部的一种描述. 而image和region这些数据结构都是像素级别的. 亚像素精度数据可以通过亚像素阈值分割或者亚像素边缘提取来获得,这些处理得到的结果就是用亚像素轮廓来表示. 上面提到的亚像素轮廓其实在halcon中指的就是xld,它可以表示直线或多边形,是一组有序的控制点集合,控制点顺序用来说明彼此相连的关系

一 读取的3种方式: 读取单张的图片: read_image( image,'filename') //image 是输出对象,后面是输入文件的路径和名称 读取多图: 1,申明一个数组,分别保存路径 ImagePath:=[] ImagePath[0]:='D:/1.bmp' ImagePath[1]:='D:/2.bmp' ImagePath[2]:='D:/3.bmp' for i:=0 to 2 by 1 read_image(Image,ImagePath[i]) endfor 2,fo

一 读取的3种方式: read_image( image,'filename') //image 是输出对象,后面是输入文件的路径和名称 读取多图: 1,申明一个数组,分别保存路径 ImagePath:=[] ImagePath[0]:='D:/1.bmp' ImagePath[1]:='D:/2.bmp' ImagePath[2]:='D:/3.bmp' for i:=0 to 2 by 1 read_image(Image,ImagePath[i]) endfor 2,for 循环 for

Halcon中可以通过concat_obj合并多个XLD,并且可以通过write_contour_xld_dxf再将XLD保存为.dxf文件.但是,保存后的.dxf文件用AutoCAD打开后发现,它们都是位于一个图层上的(0号图层),并且颜色都是白色(颜色代号7). 如下所示: read_image (Image, '未标题-1.png') threshold_sub_pix (Image, Border, ) select_shape_xld (Border, defectsXLD_Skin,

I/O 调度算法再各个进程竞争磁盘I/O的时候担当了裁判的角色.他要求请求的次序和时机做最优化的处理,以求得尽可能最好的整体I/O性能.在linux下面列出4种调度算法CFQ (Completely Fair Queuing 完全公平的排队)(elevator=cfq): 这是默认算法,对于通用服务器来说通常是最好的选择.它试图均匀地分布对I/O带宽的访问.在多媒体应用, 总能保证audio.video及时从磁盘读取数据.但对于其他各类应用表现也很好.每个进程一个queue,每个queue按照上

一.内存调优 内核关于内存的选项都在/proc/sys/vm目录下.   1.pdflush,用于回写内存中的脏数据到硬盘.可以通过 /proc/sys/vm/vm.dirty_background_ratio调整.   首先查看这个值默认应该是10.   [root@server-mysql ~]# cat /proc/sys/vm/dirty_background_ratio 这个值是一个阀值,说明如果内存中的脏数据达到系统总内存的10%时,那么pdflush进程就会启动,将内存中的脏数据写

基本介绍 块设备驱动程序通过主传动固定大小数据的随机访问设备 Linux核心Visual块设备作为基本设备和不同的字符设备类型 Linux块设备驱动程序接口,使块设备最大限度地发挥其效用.一个问题 一个数据块指的是固定大小的数据,而大小的值由内核确定 数据块的大小一般是4096个字节.可是能够依据体系结构和所使用的文件系统进行改变 与数据块相应的是扇区,它是由底层硬件决定大小的一个块,内核所处理的设备扇区大小是512字节 假设要使用不同的硬件扇区大小.用户必须对内核的扇区数做相应的改动 注冊 注

Copyright (c) 2019, Oracle. All rights reserved. Oracle Confidential.     ORA-4031 错误故障排除与诊断[视频] (Doc ID 2016002.1) To Bottom 文档内容   用途   常见 Bug   问题和答案   在 SGA 池中内存是如何分配和释放的?   什么是子池(Subpools)?   什么是保留区域?   SGA 中的各池的作用是什么?   ORA-4031 错误是什么?   我的保留区域

Oracle 数据库逻辑结构一.存储关系Oracle 数据库逻辑上是由一个或多个表空间组成的,表空间物理上是由一个或多个数据文件组成的:而在逻辑上表空间又是由一个或多个段组成的.在Oracle 数据库中,通过为每种不同的数据对象分配不同的段,来保存数据.例如EMP 表的所有数据会存放在EMP段中.在Oracle 数据库中,段是由一个或多个区组成的,而区又是由连续存储的数据块所组成的.块则是数据库的I/O 最小的单位. 数据库可划分为被称为表空间的逻辑存储单元.每一个表空间可以包含很多的Oracl

一.存储关系Oracle 数据库逻辑上是由一个或多个表空间组成的,表空间物理上是由一个或多个数据文件组成的:而在逻辑上表空间又是由一个或多个段组成的.在Oracle 数据库中,通过为每种不同的数据对象分配不同的段,来保存数据.例如EMP 表的所有数据会存放在EMP段中.在Oracle 数据库中,段是由一个或多个区组成的,而区又是由连续存储的数据块所组成的.块则是数据库的I/O 最小的单位. 数据库可划分为被称为表空间的逻辑存储单元.每一个表空间可以包含很多的Oracle逻辑数据块.DB_BLOC

注:本文来源于 <腾科OCP培训课堂>.非准许商业活动. Oracle 数据库逻辑结构 一.存储关系 Oracle 数据库逻辑上是由一个或多个表空间组成的,表空间物理上是由一个或多个数据 文件组成的:而在逻辑上表空间又是由一个或多个段组成的.在Oracle 数据库中,通过为 每种不同的数据对象分配不同的段,来保存数据.例如EMP 表的所有数据会存放在EMP 段中.在Oracle 数据库中,段是由一个或多个区组成的,而区又是由连续存储的数据块所 组成的.块则是数据库的I/O 最小的单位. (一)

有的时候我们需要将几个矩阵按行或者按列进行合并成一个大矩阵,这在Matlab里面非常的简单,但在OpenCV里面并没有这样的方法,现在我在OpenCV的源码里面发现合并矩阵的方法,分享给大家. A = [ ]; B = [ ]; C = [A;B]; 上面的是Matlab语言的矩阵合并,非常的简洁简单.接下来我给出OpenCV的两个矩阵的合并代码. Mat mergeRows(Mat A, Mat B) { CV_ASSERT(A.cols == B.cols&&A.type() == B

转载请注明出处..! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 OpenCV两张图片的合并 原理: 两张图片合并,想想图片是用一个个像素点来存储.每一个像素点有他的值. 那么合并,无非就是像素点值得合并,使用的公式能够就是给两张图片分别一个权值.然后求和.向以下这个公式: 的值位于0至1之间 OpenCV实现: 那么我们在openCV内怎么实现呢?在openCV中,有一个addWeighted函数.函数详细调用能够看highlight=addweighted#addw

一. split()通道分离函数 split()函数的C++版本有两个原型,他们分别是: C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);//&为引用操作符 C++: void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv); 两种定义用法相同,第一个参数填待分离的Mat型多通道矩阵(二维),第二个参数填分离后的Mat型单通道数组(三维)或一个vector<Mat>对象.应用实例如下: #inclu

/** * @file main-opencv.cpp * @date July 2014 * @brief An exemplative main file for the use of ViBe and OpenCV */ //#include <opencv2\core\core.hpp> #include "vibe-background-sequential.h" using namespace cv; using namespace std; ; // 舍去面积

OpenCV实现图像合并主要有两种方法 方法一:使用Mat.push_back方法将列数相同的图像加到最后一行 方法二: 主要思路是将图像拷贝到待合并图像的感兴趣区域 (1)新建一个要合并的图像(容器) (2)在新建合并图像中设置感兴趣区域 (3)将待拷贝图像拷贝到感性趣区域中 法1.使用Mat.push_back方法将列数相同的图像加到最后一行 注意此方法只能将图像合并到底部 示例代码: #include<cv.h> #include<highgui.h> using names

最近做实验需要对比实验结果,需要将几张图片拼在一起,直观对比. 尝试用OpenCV解决. 核心思想其实是   声明一个足够大的,正好容纳下那几张图片的mat,然后将拼图依次copy到大图片相应的位置. void mymerge() { string path = "E:\\laboratory\\dataset\\synthesisdata\\bvhtransformdepthacquistion\\action7\\people1\\"; vector<Mat>input

https://blog.csdn.net/ZYTTAE/article/details/42234989 由于算法的需要,需要把彩色图像的R.G.B值分离出来,OpenCV中正好有split() 和 merge() 函数可以实现. 一.对单独彩色图片的RGB通道分离: #include <iostream> #include "cv.h" #include "highgui.h" using namespace std; using namespace

对于三通道或四通道图像,有时要对某一通道的像素值进行修改或展示,这就需要进行通道分离操作.修改后,若要进行结果展示,就需要重新将各通道合并. 通道分离:split 函数 void split (InputArray m, OutputArrayOfArrays mv); m ,需要进行分离的多通道矩阵,一般为 Mat 类型. mv ,用来存储分离后的多个矩阵,可用 vector 容器来存储. 通道合并:merge 函数 void merge(InputArrayOfArrays mv,Outpu