opencv中有矩形的Rect函数.圆形的circl函数等,那么任意形状怎么取呢?方法1:点乘,将其形状与图像进行点乘,求其形状对应的图像形状:方法2:用findContours函数得对应的形状区域,其边缘显示类型可以通过设置参数可以控制: 方法1:点乘 //===============================对应灰度图的区域segImage============================================================== // 遍历图像 对每

首先看下OpenCV 官方文档对于cvSmooth各个参数的解释: Smooths the image in one of several ways. C: void cvSmooth(const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int param1=3, int param2=0, double param3=0, double param4=0) 其对于每个参数的解释如下: param1 – The first para

在实际应用当中,一般是通过一个个体的编码来查找该编码对应的地区中心的经纬度,然后再根据这些经纬度来计算彼此的距离,从而估算出某些群体之间的大致距离范围(比如酒店旅客的分布范围-各个旅客的邮政编码对应的经纬度和酒店的经纬度所计算的距离范围-等等). 用GPS测出两个点的经纬度后,如何计算这两个点之间的距离呢? 设两点A.B的经.纬度分别为(jA,wA)(jB,wB),则半径为R的球面上两点间的最短距离(大圆弧)为: 弧AB=R*arccos[sin(wA)sin(wB)+cos(wA)cos(wB

原文:Stefan Leutenegger, Margarita Chli et al.<BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints> BRISK 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50731801 CSDN-勿在浮沙筑高台 摘要:从一幅图片中高效地寻找关键点始终是一个深入研究的话题,以此形成了众多的计算机视觉应用的基础.正在这个领域中.先驱算法SIFT和

美丽的滴水湖   美丽的滴水湖坐落在上海的东南角,濒临东海,风景秀丽,安静舒适,是旅游.恋爱的绝佳去处.笔者有幸去过一回,对那儿的风土人情留下了深刻的印象,如果有机会,笔者还会多去几次!   滴水湖是个神奇的地方,神奇之处在于它的外形是一个正圆形,这源于城市规划者对临港新城的美好设想.每次路过这个美丽的湖时,笔者总会想:这个湖到底多大呢?   本文将会谈到如何如何得到滴水湖的水面面积.是手动测量?是地质勘测?No,No,No,我们还是借用我们熟悉的工具,那就是Python!什么,Python还能

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/6129425.html 本文是“挑子”在学习BIRCH算法过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies,利用层次结构的平衡迭代归约和聚类)是由T. Zhang等人[1]于1996年为大量聚类设计的一种层次聚类方法. 1.聚类特征(Clustering Fea

目前的工作是需要对用户的一些数据进行分析,每个用户都有若干条记录,每条记录中有用户的一个位置,是用经度和纬度表示的.还有一个给定的数据库,存储的是一些已知地点以及他们的经纬度,内有43W多条的数据.现在需要拿用户的经纬度和已知地点进行距离匹配,如果它们之间的距离小于一定的数据,比如说500米,就认为用户是在这个地点.MYSQL本身是支持空间索引的,但是在5.x的版本中,取消了对Distance()和Related()的支持,无法使用空间的距离函数去直接去查询距离在一定范围内的点.所以,我首先想到

1    Unsupervised Learning 1.1    k-means clustering algorithm 1.1.1    算法思想 1.1.2    k-means的不足之处 1.1.3    如何选择K值 1.1.4    Spark MLlib 实现 k-means 算法 1.2    Mixture of Gaussians and the EM algorithm 1.3    The EM Algorithm 1.4    Principal Components

IOS 计算两个经纬度之间的距离 一 丶 -(double)distanceBetweenOrderBy:(double) lat1 :(double) lat2 :(double) lng1 :(double) lng2{ CLLocation *curLocation = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:lat1 longitude:lng1]; CLLocation *otherLocation = [[CLLocation alloc] init

目前的工作是需要对用户的一些数据进行分析,每个用户都有若干条记录,每条记录中有用户的一个位置,是用经度和纬度表示的.还有一个给定的数据库,存储的是一些已知地点以及他们的经纬度,内有43W多条的数据.现在需要拿用户的经纬度和已知地点进行距离匹配,如果它们之间的距离小于一定的数据,比如说500米,就认为用户是在这个地点.MYSQL本身是支持空间索引的,但是在5.x的版本中,取消了对Distance()和Related()的支持,参考这里:MySQL 5.1参考手册 :: 19. 中的空间扩展 19.

本文主要基于Anand Rajaraman和Jeffrey David Ullman合著,王斌翻译的<大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理>一书. KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中,所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者达到指定的迭代次数. KMeans算法本

聚类算法,无监督学习的范畴,没有明确的类别信息. 给定n个训练样本{x1,x2,x3,...,xn} kmeans算法过程描述如下所示: 1.创建k个点作为起始质心点,c1,c2,...,ck 2.重复以下过程直到收敛 遍历所有样本xi 遍历所有质心cj 记录质心与样本间的距离 将样本分配到距离其最近的质心 对每一个类,计算所有样本的均值并将其作为新的质心 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果,这里k取2. 需要注意的几点: k个点怎么取 1.选择距离尽可能远的k个点 首先随机选一

1.PHP实现通过经纬度计算距离 单位为公里 function getdistance($lng1,$lat1,$lng2,$lat2)//根据经纬度计算距离 { //将角度转为狐度  $radLat1=deg2rad($lat1); $radLat2=deg2rad($lat2); $radLng1=deg2rad($lng1); $radLng2=deg2rad($lng2); $a=$radLat1-$radLat2;//两纬度之差,纬度<90 $b=$radLng1-$radLng2;/

最近公司在做一个项目就是微信红包店.仿照的是微信官方在做的那个红包店的模式.客户抢红包,抢到以后到店消费,消费以后就可以拿到商家的红包了. 项目中的两个难点: 1通过小程序来发红包  这个之前在开发语音红包的时候已经遇到这些坑了,已经成功的踩过了.在这里也总结下,因为最近还是有不少人加我微信咨询这个.在这里我再给大家总结下. 小程序发红包接口使用的是微信支付文档里的, 企业付款到零钱的功能, 只要不用红包接口就行了, 改成企业付款到零钱的接口, 一切就迎刃而解了, 然后注意 接口里的appid就

#!/usr/bin/env python # coding:utf-8 # @author: KaiVen """ GPS坐标转换: WGS-84:是国际标准,GPS坐标(Google Earth使用.或者GPS模块) GCJ-02:中国坐标偏移标准,Google Map.高德.腾讯使用 BD-09:百度坐标偏移标准,Baidu Map使用 """ import math def transformLat(x, y): ret = -100.0

地球是一个近乎标准的椭球体,它的赤道半径为6378.140千米,极半径为6356.755千米,平均半径6371.004千米.如果我们假设地球是一个完美的球体,那么它的半径就是地球的平均半径,记为R.如果以0度经线为基准,那么根据地球表面任意两点的经纬度就可以计算出这两点间的地表距离(这里忽略地球表面地形对计算带来的误差,仅仅是理论上的估算值).设第一点A的经纬度为(LonA, LatA),第二点B的经纬度为(LonB, LatB),按照0度经线的基准,东经取经度的正值(Longitude),西经

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由信姜缘 发表于云+社区专栏 介绍 机器学习是计算机科学.人工智能和统计学的研究领域.机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测.机器学习特别有价值,因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程. 在本教程中,您将使用Scikit-learn(Python的机器学习工具)在Python中实现一个简单的机器学习算法.您将使用Naive Bayes(NB)分类器,结合乳腺癌肿瘤信息数据库,预测肿瘤是恶性还是良性. 在本教程结束时

1.PHP实现通过经纬度计算距离 单位为公里 function getdistance($lng1,$lat1,$lng2,$lat2)//根据经纬度计算距离 { //将角度转为狐度  $radLat1=deg2rad($lat1); $radLat2=deg2rad($lat2); $radLng1=deg2rad($lng1); $radLng2=deg2rad($lng2); $a=$radLat1-$radLat2;//两纬度之差,纬度<90 $b=$radLng1-$radLng2;/

流体泡沫 本文主要讲解Foam折叠栏中的内容.原文地址:https://docs.chaosgroup.com/display/PHX3MAX/Liquid+Foam 主要内容 Overview 综述 Parameters 参数 Birth 产生 Example: Birth Threshold Lifespan 寿命 Size 尺寸 Example: Variation Small Example: Distribution Dynamics 动力学 Example: B2B Interact

公式如下,单位米: 第一点经纬度:lng1 lat1 第二点经纬度:lng2 lat2 round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin( (lat1*pi()/180-lat2*pi()/180)/2),2)+cos(lat1*pi()/180)*cos(lat2*pi()/180)* pow(sin( (lng1*pi()/180-lng2*pi()/180)/2),2)))*1000) 例如: SELECT store_id,lng,lat, ROUND(6378.13

from:http://blog.csdn.net/zhuqiuhui/article/details/53180395 1.  求两个经纬点的方位角,P0(latA, lonA), P1(latB, lonB)(很多博客写的不是很好,这里总结一下) def getDegree(latA, lonA, latB, lonB): """ Args: point p1(latA, lonA) point p2(latB, lonB) Returns: bearing betwee