使用OpenCV的预定义的颜色映射来将灰度图像伪彩色化. 1. colormap(色度图)是什么? 假设我们想在地图上显示美国不同地区的温度.我们可以把美国地图上的温度数据叠加为灰度图像——较暗的区域代表较冷的温度,更明亮的区域代表较热的区域.这样的表现不仅令人难以置信,而且代表了两个重要的原因.首先,人类视觉系统没有被优化来测量灰度强度的微小变化.我们能更好地感知颜色的变化.第二,我们用不同的颜色代表不同的意思.用蓝色和较温暖的温度用红色表示较冷的温度更有意义. 温度数据只是一个例子,但还有其

一.概述: 人类能够观察到的光的波长范围是有限的,并且人类视觉有一个特点,只能分辨出二十几种灰度,也就是说即使采集到的灰度图像分辨率超级高,有上百个灰度级,但是很遗憾,人们只能看出二十几个,也就是说信息损失了五十倍.但人类视觉对彩色的分辨能力相当强,能够分辨出几千种色度,所以在实际应用中,可以将灰度图转变成彩虹图或者伪彩图等根据需求的彩色图. 二.彩虹图: 主要思路:把灰度图对应的0~255的数值分别转成彩虹色:红.橙.黄.绿.青.蓝,这里没有使用紫色,是因为紫色的效果并不好. //彩虹图的颜色

注:本文操作基于CentOS 系统 准备工作 用wget从https://sourceware.org/systemtap/ftp/releases/下载最新版的systemtap.tar.gz压缩包,然后解压../configure; make; make install 安装到目标主机:执行命令 stap -ve 'probe begin { log("hello systemtap!") exit() }' 如果提示pass 5: run completed ... 就表示安装成

雷达图分析三国超一流谋士.统帅数据,献给广大的三国爱好者们,希望喜欢三国的朋友一起讨论,加深对传奇三国时代的了解 建立数据环境: -- 抽取三国超一流谋士TOP 10数据 DECLARE @t1 TABLE ( ) , [统率] FLOAT , [武力] FLOAT , [智力] FLOAT , [政治] FLOAT , [魅力] FLOAT ) INSERT INTO @t1 [姓名] , [统率] , [武力] , [智力] , [政治] , [魅力] FROM FactSanguo11 )

opencv的实用研究--分析轮廓并寻找边界点 ​      轮廓是图像处理中非常常见的.对现实中的图像进行采样.色彩变化.灰度变化之后,能够处理得到的是“轮廓”.它直接地反应你了需要分析对象的边界特征.而对轮廓的分析,实际上也就是对原图像特征的分析.       在Opencv中,已经实现了基础的轮廓算法,但是相比较于比如halcon这样的专业软件,在轮廓处理这块的功能还是比较缺乏的.这里就通过一个具体问题,说明自己的学习研究.不对之处欢迎批评.        P.S这里的轮廓处理相关函数,已

关于游戏的问题,更多的时候是使用P/N图分析              p n p n p n p n   n  n n n n n n n   p n p n p n p n   n  n n n n n n n   p n p n p n p n   n  n n n n n n n   p n p n p n p n 实际上就是依照规则绘图.有下面三条规则: number one :每一个图的末状态均为必败点P number two: 全部可以一步到达必败点的都是必胜点N number t

https://yq.aliyun.com/articles/465499 用 CPI 火焰图分析 Linux 性能问题   yangoliver 2018-02-11 16:05:53 浏览10762 评论0 linux 性能优化 函数 性能 c++ 阿里技术协会 C 内核 CPU 处理器 摘要: 作者:杨勇,吴一昊 ## 1. 什么是 CPI ?## 本小节讲述为什么使用 CPI 分析程序性能的意义.如果已经非常了解 CPI 对分析程序性能的意义,可以跳过本小节的阅读. ### 1.1 程序

这一篇正式讲解分析类型中的第一个,凸多边形分析,流程图参照上一篇的. 博客园/B站/知乎/CSDN @秋意正寒(我觉得这一篇肯定很多盗图的,那么我在版头加个本篇地址吧) https://www.cnblogs.com/onsummer/p/10793858.html 目录:https://www.cnblogs.com/onsummer/p/10777520.html 1. CAD/GIS软件/或其他矢量编辑软件 绘制好凸多边形图数据 我直接给截图了,不会画的同学可以私信找我要. 2. 导入数据

本文由 @lonelyrains 出品,转载请注明出处.  文章链接: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/46915705 上一步生成标定图參考上一篇文章OpenCV生成标定图. 在生成标定图之后,须要用A4纸打印下来.才干拿到摄像头以下摆弄. 笔者使用的是imagelist图片列表的方式使用标定图.即先用摄像头拍一部分图片,然后再由以下说的校准project校准得到畸变參数--主要原因是还没有搞清楚怎么实时获取这个摄像头(海康威视

  依存句法分析的效果虽然没有像分词.NER的效果来的好,但也有其使用价值,在日常的工作中,我们免不了要和其打交道.笔者这几天一直在想如何分析依存句法分析的结果,一个重要的方面便是其可视化和它的图分析.   我们使用的NLP工具为jieba和LTP,其中jieba用于分词,LTP用于词性标注和句法分析,需要事件下载pos.model和parser.model文件.   本文使用的示例句子为: 2018年7月26日,华为创始人任正非向5G极化码(Polar码)之父埃尔达尔教授举行颁奖仪式,表彰其对

1.找出应用程序或内核消耗CPU的PID 2.执行perf record 命令,记录该PID的行为 perf record -a -g -p 14851 -- sleep 30 --30秒后退出 3.稍等一会儿,在上述命令结束后,会在当前目录生成perf.data文件.继续执行perf report命令,你就可以得到 perf 的汇总报告.按上下方向键以及回车键,展开比例最高的 函数后,你就可以得到下面这个调用关系链图: 4.火焰图分析 首先,我们需要生成火焰图.我们先下载几个能从 perf r

网址:https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/ 你肯定没有读过这本书,因为这本书的发布日期是2019年5月.本文会覆盖该书的大部分内容,读完这篇,你能够了解图算法的基本概念.关于此书,作为市面上为数不多的面向数据科学应用的图算法书籍,写的比较全面系统和易懂.当然,书在细节上的提高空间还有很多.今天内容很多,坐稳~ 目录 图算法 & 图分析 图基础知识 连通图与非连通图 未加权图与加权图 有

导读 G6 是 AntV 旗下的一款专业级图可视化引擎,它在高定制能力的基础上,提供简单.易用的接口以及一系列设计优雅的图可视化解决方案,是阿里经济体图可视化与图分析的基础设施.今年 AntV 11.22 品牌日,我们带来了新的 G6 3.2.0 版本.该版本着重改进了开发体验,增加了许多新元素和组件,并提供了更为高级的布局算法. 与此同时,我们发布一款基于 G6 引擎封装的.开箱即用的图可视化工具——Graphin,你只要对它进行简单配置,就可以迅速搭建起一个功能强大.样式美观的图可视化分析应

图分析Rapids cuGraph 英伟达(Nvidia)建立的新的开源库可能是推进分析和使图形数据库更快的秘密要素. 在Nvidia GPU上进行并行处理. Nvidia很久以前就不再只是"仅仅"一家硬件公司.由于其硬件是支持AI火爆的大部分计算运行的要素,因此Nvidia承担了为软件铺路的最后一步.Nvidia通过开发和发布库来实现这一点,软件开发人员和数据科学家可以使用这些库将GPU功能集成到他们的工作中.   前提很简单:不是每个人都是并行性方面的专家或想成为一个并行性专家.并

NetworkX 是 Python 上最常用的图分析包,GraphScoep 兼容 NetworkX 接口.本文中我们将分享如何用 GraphScope 像 NetworkX 一样在(大)图上进行分析. NetworkX 是什么 NetworkX 是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具,它内置了常用的图与复杂网络分析算法,提供了一套简单易用的图分析接口,可以方便地进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.NetworkX 的接口设计十分简洁,对于作为刚进入图算法领域的小白来说,Ne

使用OpenCV画直方图是一件轻松的事情,画折线图就没有那么Easy了,还是使用一个库吧: GraphUtils 源代码添加入工程 原文链接:http://www.360doc.com/content/14/0424/12/16961511_371674057.shtml 使用的画图代码: //使用一个OpenCV的画图库 #include "GraphUtils.h" //显示文本里面的模式曲线 void CPicToolsDlg::OnBnClickedButtonShowpatt

摘要: 形态学一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支.用数学形态学(也称图像代数)表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具. 基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的. 形态学图像处理的基本运算有: 膨胀和腐蚀(膨胀区域填充,腐蚀分割区域) 开运算和闭运算(开运算去除噪点,闭运算填充内部孔洞) 击中与击不中 顶帽变换,黑帽变换 形态学的应用:消除噪声.边界提取.区域填充.连通分量提取.凸壳.细化.粗化等:分割出独立的图像元素,或者图像中相邻的

1.OpenCV4环境搭建 VS2017新建一个控制台项目 配置包含目录 配置库目录 配置链接器 配置环境变量 重新启动VS2017 2.第一个图像显示程序 main.cpp #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images

漏斗图适用于业务流程比较规范.周期长.环节多的流程分析,通过漏斗各环节业务数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在.在网站分析中,通常用于转化率比较,它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,还可以展示每个步骤的转化率,如图9-91所示. 图9-91 使用漏斗图展示的网站客户转化率 漏斗图不仅能够提供用户在业务中的转化率和流失率,还揭示了各种业务在网站中受欢迎的程度.虽然单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏,但是通过前后对比或是不同业务.不同客户群的漏斗图对比,还是能够

我们利用openCV开源库进行项目开发时,往往要牵涉到头文件的添加问题,而openCV中头文件众多,该如何选择呢?下面对openCV2.4.10的头文件进行一个简单的梳理,以便能够快速的添加对应的头文件. 1.首先看下opencv文件夹中的头文件 其中cv.h中包含的头文件: #include "opencv2/core/core_c.h"#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/imgproc/i

图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包过普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法. 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap().两种方法算出映射Mapx和Mapy后,统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像. 1. FishEye模型