1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

随着移动互联网的发展,大量的非结构化数据随之产生,不仅对数据库存储大数据提出了新的要求,同时对于查询数据和进行大数据分析也提出了苛刻的要求,这些显然是单服务器处理能力无法满足的,自然建立一个集群是不可避免的.集群的复杂性大家众所周知,而MongoDB的优势之一正式可以帮助我们解决这些问题. 分片(sharding) 分片是MongoDB提供的一种机制,其可以将大型的集合分割保存到不同的服务器上.与其他的分区方案相比,MongoDB几乎能自动为我们完成所有事情.只要我们进行简单的配置,并告诉Mon

今天开始学习Hadoop这门热门的数据库技术.直接从被奉为Hadoop圣经的<Hadoop The Definitive Guide 4th Edition>入手.第一章作者写到一个关于分布型数据库系统在处理数据分割时的两种方法:1)按照某个单位(诸如年份或者数值范围):2)均匀分割所有数据到若干份(分布式计算机的数量): 第一种方法可能的问题是分割后数据块的大小不一,像以年份为例,很可能出现最小份和最大份的数量级差异很大.这样最后那个最大的就会成为其他任务的等待.第二种方法的问题是实现起来要

数据分割 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1119    Accepted Submission(s): 268 Problem Description 小w来到百度之星的赛场上,准备开始实现一个程序自动分析系统. 这个程序接受一些形如xi=xj 或 xi≠xj 的相等/不等约束条件作为输入,判定是否可以通过给每个 w 赋

n<=100000条相等/不等关系描述<=100000个数,把这些数据分割成若干段使得每一段描述都出现冲突且冲突只出现在最后一行. 相等关系具有传递性,并查集维护:不等关系根据相等关系进行合并,采用平衡树的启发式合并. 每次遇到相等关系x,y,先找到x,y对应并查集的根p,q,判是否p在q的不等关系中,若否说明成立,这时应合并并查集,并合并两棵平衡树,小的合到大的上. 每次遇到不等关系x,y,先找到x,y对应并查集的根p,q,判是否p和q在同一个并查集中,若否说明成立,这时应把p和q分别添加到

这套题体验极差. PROBLEM 1001 - 小C的倍数问题 题 OvO http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6108 (2017"百度之星"程序设计大赛 - 初赛(A) - 1001) 解 10进制下,各位数和是9的倍数的数能被9整除是因为 10^k-1=能被9整除 实质上就是10-1的因数有9 #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio

留着以后查询: http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8863820 一.Mat类型:矩阵类型,Matrix. 在openCV中,Mat是一个多维的密集数据数组.可以用来处理向量和矩阵.图像.直方图等等常见的多维数据. Mat有3个重要的方法: 1.Mat mat = imread(const String* filename); 读取图像 2.imshow(const string frameName, InputArray mat); 显示

github官网源文件:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/python 最好是先克隆整个仓库下来,再测试里面的:floodfill.py.watershed.py.grabcut.py 基本原理: floodfill 输入: 选定点,设置高低阈值 输出: 满足阈值的点组成的联通区域 算法: 寻找相邻(4或8连通)区域进行扩散,直到没有新的点可加入. watershed 输入:marker,人工标记一些点(可以是一片区域),对

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img4, img5,img6,img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray3, img_canny1,img_binary1, img_dist1,kernel_1,kernel_2,img_laplance,img_sh

#include "stdafx.h" #include "opencv2\opencv.hpp" using namespace cv; IplImage* g_image=NULL; IplImage* g_gray=NULL; ; CvMemStorage* g_storage=NULL; void on_trackbar(int) { if(g_storage==NULL) { g_gray=cvCreateImage(cvGetSize(g_image),

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6109 题意:中文题面 解法:每次都贪心地尝试将尽量多的条件放进当前这组,遇到第一个与已有条件冲突时,就是分割的时候.相等具有传递性,直接用并查集维护,不相等的关系用set维护,注意到x1=x2,x1!=x3,x2!=x4,那么有x1!=x4,x2!=x3,所以用并查集合并(x1,x2)的时候,就需要把x1的不等信息合并到x2上. #include <bits/stdc++.h> using nam

/** * 题目描述有点坑,勉强能读懂,大致意思,有多组约束条件.原本每组数据之间是有分界符号的 * 现在分界符号没了,让你找出原来每组数据多少个条件,并且告诉,每组的最后一个条件会使得与前面的 * 条件冲突. * * 解题思路:膜拜大佬的解法,并查集+set大法.a==b 的约束条件用并查集,a!=b的约束给这个集合建边. * 代表这两个集合不等.本题时间复杂度不太会计算.这样总感觉极限数据会TLE.结果就AC了.很绝望! * 提供一种解题思路吧,倍增感觉很厉害,目前不知道怎么写>> */

[链接]http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6109 [题意] 在这里写题意 [题解] 要处理的关系越多,肯定就越容易错. ->单调性. 根据这个二分出每组数据的最后一个是什么就好. 二分判断这样:先处理出哪些数据是一样的,并在一起;并查集 然后再处理不一样的,看看不一样的x,y是不是在同一个集合里,在的话就不合法了. 但是这题有一组数据,这一组数据的最后一组是全都合法的,然后你要省略掉这组数据. UPD 那个最后一组数据好像又去掉了 [错的次数]

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/HDU-6109 题意 给出多组等式不等式 对于每一个式子,首先判断是否不可能 如果不可能,记录本组正确式子的个数,然后进入下一组式子 思路 一开始还以为是食物链,等到写出来WA了才发现不等号不能传递(注意并查集的传递性了) 然后决定用一个set存下所有不等边,事后发现一个set难以维护和查询 最后实在不行看了题解,发现只要用一个类似线段树的PushUp来维护根节点的不等情况就好,真是一个好思路啊学习了 代码 #include

前言 一般来说,物理表的增.删.改.查都受到数据量的制约,进而影响了性能. 很多情况下,你所负责的业务关键表中,每日变动的数据库与不变动的数据量比较,相差非常大. 这里我们将变动的数据称为动态数据,不变动的数据称为静态数据. 举个例子,1张1000W的表,每日动态数据只有1W条,999W条的数据都为静态.往往select或者重复改变的数据都在动态数据中.比如订单表. 所以,如果将动态数据库从表中剥离出来,分割两张表,一张动态数据表,一张静态数据表,从数据量的角度来看,性能是不是就会自然提高了?

语义分割:基于openCV和深度学习(一) Semantic segmentation with OpenCV and deep learning 介绍如何使用OpenCV.深度学习和ENet架构执行语义分段.阅读完今天的文章后,能够使用OpenCV对图像和视频应用语义分割.深度学习有助于提高计算机视觉的前所未有的准确性,包括图像分类.目标检测,现在甚至分割. 传统的分割方法是将图像分割为若干部分(标准化切割.图形切割.抓取切割.超像素等):然而,算法并没有真正理解这些部分所代表的内容. 另一方

/*=========================================================================*/ // openCV中的函数 /*=========================================================================*/ HighGUI:便携式图形工具包 OpenCV函数允许我们进行交互与经营系统,文件系统和硬件(如摄像头) 主要位于名为HighGUI的模块中(代表"高级图形用户

部分 VIII机器学习 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 46 K 近邻(k-Nearest Neighbour ) 46.1 理解 K 近邻目标 • 本节我们要理解 k 近邻(kNN)的基本概念.原理 kNN 可以说是最简单的监督学习分类器了.想法也很简单,就是找出测试数据在特征空间中的最近邻居.我们将使用下面的图片介绍它. 上图中的对象可以分成两组,蓝色方块和红色三角.每一组也可以称为一个 类.我们可以把所有的这些对象看成是一个城镇中房子,而所有的房子分别属于蓝色和红色家族,

恢复SQL Server被误删除的数据 <恢复SQL Server被误删除的数据(再扩展)> 地址:http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/4620764.html 曾经想实现Log Explorer for SQL Server的功能,利用ldf里面的日志来还原误删除的数据 这里有一篇文章做到了,不过似乎不是所有的数据类型都支持 以下为译文:http://raresql.com/2011/10/22/how-to-recover-deleted-data-from-s

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 游标模板(Cursor Template) 鼠标轨迹字符串分割SQL脚本实现(SQL Codes) 补充说明(Addon) 二.背景(Contexts) 我们的系统中记录了用户的鼠标行为轨迹字符串,这些字符串的格式是:PosSet:[573,1103,2010-09-03 22:32:35],[864,110,2010-09-03 22:32:57],这个字段表示用户点击页面的X坐标,Y坐标

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值. OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义): /* Threshold types */ enum { CV_THRESH_BINARY =0, /* value = valu