目标 在本章中, 我们将了解"Harris Corner Detection"背后的概念. 我们将看到以下函数:cv.cornerHarris(),cv.cornerSubPix() 理论 在上一章中,我们看到角是图像中各个方向上强度变化很大的区域.Chris Harris和Mike Stephens在1988年的论文<组合式拐角和边缘检测器>中做了一次尝试找到这些拐角的尝试,所以现在将其称为哈里斯拐角检测器.他把这个简单的想法变成了数学形式.它基本上找到了(u,v)(u,

目标 在本章中, 我们将了解光流的概念及其使用Lucas-Kanade方法的估计. 我们将使用cv.calcOpticalFlowPyrLK()之类的函数来跟踪视频中的特征点. 我们将使用cv.calcOpticalFlowFarneback()方法创建一个密集的光流场. 光流 光流是由物体或照相机的运动引起的两个连续帧之间图像物体的视运动的模式.它是2D向量场,其中每个向量都是位移向量,表示点从第一帧到第二帧的运动.考虑下面的图片(图片提供:Wikipedia关于Optical Flow的文章

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). 15. Image Registration图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合

目标 在这一章当中, 我们将学习SIFT算法的概念 我们将学习找到SIFT关键点和描述算符. 理论 在前两章中,我们看到了一些像Harris这样的拐角检测器.它们是旋转不变的,这意味着即使图像旋转了,我们也可以找到相同的角.很明显,因为转角在旋转的图像中也仍然是转角.但是缩放呢?如果缩放图像,则拐角可能不是角.例如,检查下面的简单图像.在同一窗口中放大小窗口中小图像中的拐角时,该角是平坦的.因此,Harris拐角不是尺度不变的. 因此,在2004年,不列颠哥伦比亚大学的D.Lowe在他的论文<尺

--2013年10月10日23:54:43 今天需要获取机场信息,发现一个网站有数据,用爬虫趴下来了所有数据: 目标网址:http://www.feeyo.com/airport_code.asp?page=1 代码: #!/usr/bin/python #coding:gbk import urllib2 import re def op(page): url = "http://www.feeyo.com/airport_code.asp?page=%d" % page re_qb

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

背景 在实际项目中,利用深度学习在检测道路车辆并分析车辆行为时,需要按照事先规定的方法绘制检测区(包含道路方向.车道区域等).由于各种原因(人为.天气),获取视频数据的摄像角度容易偏移原来设定的位置,造成检测区域和实际画面不匹配,系统容易产生误检误报等错误数据.因此需要在摄像机位置偏移第一时间告诉系统检测模块停止工作,直到摄像机归位后再进行检测.摄像机角度偏移告警属于‘视频诊断’中的一类,本文利用提取图片特征点实现摄像机偏移告警,demo全部python代码不足200行. 前面有几篇博客文字太少

先上知乎上大神所写: 你看过/写过哪些有意思的代码? 然后别急着看blog,玩一把游戏再说! 看知乎评论,有人说他用了一个下午时间就写出来了. wo kao!!! 我断断续续写了一周的下午才搞定,然后又用了4个小时将近一个下午才将代码搬到博客园. 要说这个自动连接连连看说简单也简单,说不简单也不简单.反正是没你想的那么简单也没你想的那么复杂(喜欢说废话的人).做这个小程序遇到了好几个问题,一个一个搞定还蛮有成就感. 我也先放一个视频来看看程序跑起来的效果,(话说博客园不能上传视频,只能上传swf

系统环境 ubuntu18 4.1turtle模块 模块一开始导入turtle模块就报错了 Python ( , ::) [GCC ] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import turtle Traceback (most recent call last): File

效果图: 注意哦,右边多出来的一点不是程序有问题,是打印的时候我用的\t,但100,三个字符顶格的时候给顶出去的,我太懒了,不想再调输出格式了,就这么凑合看吧 实现代码: sum = int(input("Please input a num:"))end = [[0 for i in range(sum)] for i in range(sum)]#初始化二维数组(列表)num = list(range(1,sum*sum+1))XH = sum / 2#用于记录循环次数CS = 0

目标 在本章中, 我们将学习另一个拐角检测器:Shi-Tomasi拐角检测器 我们将看到以下函数:cv.goodFeaturesToTrack() 理论 在上一章中,我们看到了Harris Corner Detector.1994年下半年,J.Shi和C. Tomasi在他们的论文<有益于跟踪的特征>中做了一个小修改,与Harris Harris Detector相比,显示了更好的结果.哈里斯角落探测器的计分功能由下式给出: R=λ1λ2−k(λ1λ2)2 R = \lambda_1 \lam

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式 百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator. 1.百分号

python提供了一些有趣且实用的函数,如any all zip,这些函数能够大幅简化我们得代码,可以更优雅的处理可迭代的对象,同时使用的时候也得注意一些情况   any any(iterable) Return True if any element of the iterable is true. If the iterable is empty, return False 如果序列中任何一个元素为True,那么any返回True.该函数可以让我们少些一个for循环.有两点需要注意 (1)如

软件开发是现时很火的职业.据美国劳动局发布的一项统计数据显示,从2014年至2024年,美国就业市场对开发人员的需求量将增长17%,而这个增长率比起所有职业的平均需求量高出了7%.很多人年轻人会选择编程作为自己职业生涯的起点.如何学好编程?如何成为优秀的程序员?如何规划好程序员这个职业?是许多年轻人关注的问题.在Infoworld最近做的一次调查中,邀请到了JavaScript之父Brendan Eich,Clojure 创建者Rich Hickey,Spring Framework创建者Rod

title: 可爱的豆子--使用Beans思想让Python代码更易维护 toc: false comments: true date: 2016-06-19 21:43:33 tags: [Python, Java, 经验] category: Python --- 我曾经是一个对Java非常反感的人,因为Java的语法非常啰嗦.而用惯了动态类型的Python再使用静态类型的Java就会觉得多出了很多的工作量. 因为工作的关系,我开始使用Java来做项目.在这个过程中,我发现Java在某些方面

起因 在极客学院讲授<使用Python编写远程控制程序>的课程中,涉及到查看被控制电脑屏幕截图的功能. 如果使用PIL,这个需求只需要三行代码: from PIL import ImageGrab pic = ImageGrab.grab() pic.save('1.jpg') 但是考虑到被控端应该尽量的精简,对其他模块尽量少的依赖,这样才能比较方便的部署,因此我考虑能否有一种方法,不依赖PIL来实现截图的功能. 思路 由于被控端使用了win32api, 因此有一个方法: win32api.k

字节流和字符串 当使用Python定义一个字符串时,实际会存储一个字节串: "abc"--[97][98][99] python2.x默认会把所有的字符串当做ASCII码来对待,但是当字节值>127时,默认解析便会出现问题. x="abc"+chr(150) print repr(x) #'abc\x96' u"Hello" + x #UnicodeDecodeError: 'ASCII' codec can't decode byte 这

由于经常需要到服务器上执行些命令,有些命令懒得敲,就准备写点脚本直接浏览器调用就好了,比如这样: 因为线上有现成的Apache,就直接放它里面了,当然访问安全要设置,我似乎别的随笔里写了安全问题,这里就不写了. vim /etc/httpd/conf/httpd.conf LoadModule cgid_module modules/mod_cgid.so AddHandler cgi-script .cgi .py ScriptAlias /cgi-bin/ "/var/www/cgi-bin