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所有颜色的名字及值：'aliceblue': '#F0F8FF','antiquewhite': '#FAEBD7','aqua': '#00FFFF','aquamarine': '#7FFFD4','azure': '#F0FFFF','beige': ...
2019-10-08 19:44:27
382
转载 k-d tree算法原理及实现
k-d tree即k-dimensional tree，常用来作空间划分及近邻搜索，是二叉空间划分树的一个特例。通常，对于维度为k，数据点数为N的数据集，k-d tree适用于N≫2k的情形。1）k-d tree算法原理k-d tree是每个节点均为k维数值点的二叉树，其上的每个节点代表一个超平面，该超平面垂直于当前划分维度的坐标轴，并在该维度上将空间划分为两部分，一部分在其左子树，另一部分在其...
2019-09-04 10:02:12
664
原创 本地项目下载或传到码云
1、码云上创建一个仓库 CitiAbout (名字随你)2、本地随便创建一个空文件夹E:/Java/IDEAProjects/CitiAbout，然后该文件夹下使用git bash 4、使用 git init 命令 ，初始化一个git 本地仓库,会在本地创建一个 .git 的文件夹5、使用git remote add origin https://gitee.com/你的码云...
2019-08-12 20:23:32
252
翻译 《数据结构》 ☞ 生成树
生成树：所有顶点均由边连接在一起，但不存在回路的树一个图可以有许多课不同的生成树所有生成树具有以下共同特点： 生成树的顶点个数与图的顶点个数相同 生成树是图的极小连通子图，去掉一条边则非连通 一个有n个顶点的连通图的生成树有n-1条边 在生成树中再加一条边必然形成回路 生成树中任意两个顶点间的路径是唯一的无向图的生成树利用图的深度优...
2019-07-27 10:21:58
1215
翻译 《数据结构》☞ 图的存储结构
邻接矩阵1.数组（邻接矩阵）表示法☞ 建立一个顶点表（记录各个顶点信息）和一个邻接矩阵（表示各个顶点之间关系） 设 图A = （V,E）有n个顶点，则 图的邻接矩阵是一个二维数组 A.arcs[n][n],定义为： A.arcs[i][j] = 1，若<i,j> ∈ E （有向<>）或（i,j）∈E）（无向）， 否则 A...
2019-07-25 16:14:01
162
翻译 《数据结构》☞ 插入排序
基本思想： 每步将一个待排序的对象，按其关键码大小，插入到前面已经排好序的一组对象的适当位置上，直到对象全部插入为止。 即边插入边排序，保证子序列中随时都是排好序的。基本操作：有序插入 在有序序列中插入一个元素，保持序列有序，有序长度不断增加 起初，a[0]是长度为1的子序列。然后，逐一将a[1]至a[n-1]插入到有序子序列中有序插入方法...
2019-07-25 11:46:35
171
翻译 《数据结构》
数据结构主要包含三大部分内容：一、数据的逻辑结构1.线性结构 线性表、 栈（特殊线性表）、 队列（特殊线性表）、 字符串、数组、广义表2.非线性结构 树形结构 图形结构二、数据的存储结构1.顺序存储2.链式存储三、数据的运算插入、删除、修改、查找、排序等...
2019-07-25 10:11:07
182
翻译 《数据结构》☞ 排序
排序：将一组杂乱无章的数据按一定规律顺次排列起来。即将无序序列排成一个有序序列（由小到大或由大到小）的运算。 若参加排序的数据结点包含多个数据域，排序往往是针对其中某个域而言。排序的应用非常广泛：1.软件中直接应用（排序功能，如淘宝按销量排序、价格排序商品）2.程序中间接应用 二分法查找（要求在有序的表上完成查找） 最短路径、最小生成树（要求按边...
2019-07-25 10:05:40
125
转载 B树、B-树、B+树
B树即二叉搜索树：1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；2.所有结点存储一个关键字；3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树；如： image.png...
2019-07-22 18:14:12
1515
转载 图的邻接矩阵及邻接表表示法
邻接矩阵和关联矩阵定义：设D（V,E）是有向图，其中V={v1,v2,v2…vn},E={e1,e2,e3,…em}，称A(D)=(aij)nxn是D的邻接矩阵，其中aij是以vi为起始点，以vj为终点的边的条数。若图D中无环，则称M(D)=（mij）nxm为关联矩阵。[i，j]是下标，n是点的个数，m是边的数量注意：1.关联矩阵是针对边来说的，所以矩阵大小为n*m，它的取值如下：对于...
2019-07-22 18:04:35
3962
转载 连通图
前面讲过，图中从一个顶点到达另一顶点，若存在至少一条路径，则称这两个顶点是连通着的。例如图 1 中，虽然 V1 和 V3 没有直接关联，但从 V1 到 V3 存在两条路径，分别是V1-V2-V3和V1-V4-V3，因此称 V1 和 V3 之间是连通的。图 1 顶点之间的连通状态示意图无向图中，如果任意两个顶点之间都能够连通，则称此无向图为连通图。例如，图 2 中的无向图就是一个连...
2019-07-22 17:58:04
455
转载 《算法》☞空间复杂度
衡量算法的优劣，主要从时间和空间两个维度考虑：时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，通常用「时间复杂度」来描述空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，通常用「空间复杂度」来描述二、空间复杂度既然时间复杂度不是用来计算程序具体耗时的，空间复杂度也不是用来计算程序实际占用的空间的。空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的一个量度，同样反映的是一个趋势，我们...
2019-07-21 11:04:43
145
转载 《算法》☞时间复杂度
衡量算法的优劣，主要从时间和空间两个维度考虑：时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，通常用「时间复杂度」来描述空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，通常用「空间复杂度」来描述一、时间复杂度把算法程序运行一遍，它所消耗的时间便可知，但是这样的方式弊端很大，容易受运行环境的影响，在性能高的机器上跑出来的结果与在性能低的机器上跑的结果相差会很大，且对测试时使用的数据规模也有很...
2019-07-21 10:56:30
166
原创 《程序员面试金典》☞ 猫狗收容所
题目：有家动物收容所只收留猫和狗，但有特殊的收养规则，收养人有两种收养方式，第一种为直接收养所有动物中最早进入收容所的，第二种为选择收养的动物类型（猫或狗），并收养该种动物中最早进入收容所的。 给定一个操作序列int[][2]ope(C++中为vector<vector<int>>)代表所有事件。若第一个元素为1，则代表有动物进入收容所，第二个元素为动...
2019-07-19 17:21:57
218
转载 《OpenCV》☞ ImageThresholding
1.简单阀值cv2.threshold , cv2.adaptiveThreshold当像素值高于阀值时，给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是cv2.threshold()。该函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阀值，第三个参数就是当像素值高于（或者小于）阀值时，应该被赋予新的像素值。Op...
2019-07-19 10:05:12
139
原创 《数据结构梳理》☞ Updating
数组链表ArrayList 底层实现动态数组 大量查询操作，获得某处的值，不适合增删改查 LinkList 底层实现链表 适合增删改查多的时候，不适合大量查询 stack 栈，后进先出（1.判空 2.长度 3.压栈 4.出栈） queue 队列，先进先出（1.判空 2.长度. 3入队列. 4.出队列） 栈：后进先出LI...
2019-07-18 22:38:15
117
原创 《程序员面试宝典》☞ 集合栈
链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/69f0ffed01c741c5ae5594a23f7cd739题目：请实现一种数据结构SetOfStacks，由多个栈组成，其中每个栈的大小为size，当前一个栈填满时，新建一个栈。该数据结构应支持与普通栈相同的push和pop操作。给定一个操作序列int[][2] ope(C++为vector&a...
2019-07-17 22:05:44
162
原创 《OpenCV》☞ 调色板
import cv2import numpy as npdef nothing(x): pass# Create a black image, a windowimg = np.zeros((300,512,3), np.uint8)cv2.namedWindow('image')# create trackbars for color changecv2.creat...
2019-07-17 17:07:14
114
原创 《OpenCV》☞ Mouse as a Paint-Brush （鼠标事件）
鼠标事件：首先创建一个鼠标回调函数，当鼠标事件发生时触发执行。鼠标事件可以是与鼠标相关的任何事，如left-button down, left-button up, left-button double-click等对每个鼠标事件，它都会给出发生时坐标（x,y）。有了这些事件和坐标，可以通过鼠标对图像进行各种处理。列出所有的可行事件import cv2events = [i for...
2019-07-17 16:46:32
158
原创 《OpenCV》☞GeometricTransformations
1.缩放cv2.resize()，可手动指定image大小，也可指定缩放因子，且使用不同的插值方法。通常，对于缩小图像,使用cv2.INTER_AREA，使用cv2.INTER_CUBIC (slow) & cv2.INTER_LINEAR（zooming.），默认的是cv2.INTER_LINEARimport cv2import numpy as npimg = cv2....
2019-07-17 12:32:07
123
转载 PYthon——plt.scatter各参数详解
1、scatter函数原型2、其中散点的形状参数marker如下：3、其中颜色参数c如下:4、基本的使用方法如下：[python]view plaincopy#导入必要的模块 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt #产生测试数据 x=np.arange(1,10) ...
2019-07-15 16:17:36
1061
原创 《OpenCV》☞ Contours
1.Start Contours可被认为是一条连续点点点（这些点具有相同的颜色或亮度）沿边界相连的曲线。Contours对与形状分析和目标的检测、识别是一种有用的工具。（1）为了更好的准确性，使用二值图像，寻找Contours之前，先应用阈值化或Canny边缘检测（2）OpenCV中，找Contours就像从黑色背景中找到白色前景对象，so寻找的目标应当是白色，背景是...
2019-07-11 20:43:23
249
原创 《OpenCV》☞颜色空间
OpenCV中汇集了150多种颜色颜色空间的转变方法，接下来只看最常用的两种，即BGR <--->Gray 和 BGR <--> HSVimport cv2# color-space转变函数cv2.cvtColor(input_image, flag)# 查看颜色空间flagflags = [i for i in dir(cv2) if i.startsw...
2019-07-11 19:15:32
153
原创 高斯混合模型
百度： 高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大，且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异，那么该图像的灰...
2019-07-10 21:09:25
294
原创 Shi-Tomasi Corner Detect
Harries Corner Detector 请看：https://mp.csdn.net/postedit/88410331我们知道Harris Corner Detecor角点得分函数为：而Shi-Tomasi的角点得分函数为：如果R大于某个设定的阈值，则此处被认为是一个角点。OpenCV中Shi-Tomasi Corner Detector函数--cv2.goo...
2019-07-10 16:46:25
331
原创 《OpenCV》☞Canny 边缘检测
1.理论（1）去噪边缘检测容易受到图像中噪声的影响，故首先需要用5x5的高斯滤波器去除图像中的噪声。（2）计算图像的强度梯度将去噪（平滑）后的图像由sobel内核分别在水平和垂直方向上求导（一阶微分），得到Gx和Gy。根据这两幅梯度图，求得每个像素的边缘梯度大小和方向。（3）非极大值抑制 得到梯度大小和方向后，对图像进行全扫描，去除可能不构成边缘的任何不需要的...
2019-07-09 20:13:07
136
翻译 Numpy库函数大全
表A Numpy数据类型类型 类型代码 说明 int8、uint8 i1、u1 有符号和无符号8位整型（1字节） int16、uint16 i2、u2 有符号和无符号16位整型（2字节） int32、uint32 i4、u4 有符号和无符号32位整型（4字节） int64、uint64 i8、u8 有符号和无符号64...
2019-07-09 16:37:30
2102
原创 梯度方向直方图（边缘检测）
1.特征描述符特征描述符是图像或图像一部分的表示，它通过提取有用信息并丢弃不相关信息来简化图像。通常，特征描述符将w*h*3的图像转化为一个长度为n的特征向量，如HOG特征描述符中，输入64*28*3的图像，输出特征向量长度为3780注意：HOG描述符能够计算其他size图片的特征向量。此文中只是给出一个size固定具体例子...什么是有用的信息呢？显然，特征向量对于查看图片是...
2019-07-08 22:04:12
3776
原创 OpenCV学习笔记
1.cv2.waitKey接口Python: cv2.waitKey([delay]) → retvalParameters: delay – Delay in milliseconds. 0 is the special value that means “forever”.The function waitKey waits for a key event infinitely...
2019-07-08 12:19:10
94
原创 Numpy函数
import numpy as np1.np.array():将输入数据（列表、元组、数组或其他序列类型）转换为ndarray,要么推断出dtype,要么显式指定dtype。默认直接复制输入数据。 array.shape属性表示行*列，一维数组或者说向量，即列向量表示>>> a = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])>>&...
2019-07-08 11:36:22
97
原创 meanShift与CamShift算法
1.MeanShift的基本思想及物理意义： 从公式（1）中可看出，落入Sh的采样点，无论其离中心x的远近，对最终Mh(x)计算的贡献是一样的。但在现实跟踪过程中，当跟踪目标出现遮挡等影响时，外层的像素值容易受遮挡或背景的影响，所以目标模型中心附近的像素比靠外的像素更可靠。对于所有采样点，每个样本点的重要性应该是不同的，离中心点越远，其权值应该越小。故引入核函数和权重系...
2019-07-08 10:20:54
212
原创 高斯核函数
1.二维高斯函数形式A是幅值，（xo,y0）为中心点坐标，σxσy是方差，图示如下，A=1,(X0,Y0)=(0,0),σx= σy= 12.高斯函数分析在实际编程应用中，高斯函数的参数包括--ksize -- 高斯函数的大小sigma -- 高斯函数的方差center -- 高斯函数尖峰中心点的坐标bias -- 高斯函数尖峰中心点的偏移量，用于控制截断...
2019-07-07 16:45:53
7181
1
原创 String、StringBuffer、StringBulider三者区别
String、StringBuffer、StringBulider分别从三个方面来谈它们的不同：1.速度速度方面 StringBuilder > StringBuffer >StringString为字符串常量，String对象一旦创建之后该对象不可更改String str="abc";System.out.println(str);str=str+"de...
2019-07-06 21:55:35
83
原创 直方图相似度对比
OpenCV中使用compareHist函数计算连个直方图的相似程度，提供了四种指标进行对比：1.相关系数的标准(method=CV_COMP_CORREL) 值越大，相关度越高，最大值为1，最小值为02 卡方系数的标准(method=CV_COMP_CHISQR) 值越小，相关度越高，最大值无上界，最小值03 相交系数的标准(method=CV_COMP_INTERSECT)值越大，...
2019-07-06 10:30:43
1676
原创 直方图反向投影
设有原灰度图像矩阵：Image= 1 2 3 4 5 6 7 7 9 8 0 1 5 6 7 6将灰度值划分为如下四个区间：[0,2] [3,5] [6,7] [8,10]得到这个图像矩阵的直方图hist= 4 4 6 2接下来计算反向投影矩阵：原图像中坐标为(0,0)...
2019-07-06 10:26:36
92
转载 OpenCV位运算
1、图像基本运算图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等；图像也可以放大、缩小、旋转，还可以截取其中的一部分作为ROI（感兴趣区域）进行操作，各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操作。bitwise_and、bitwise_or、bitwise_xor、bitwise_not四个按位操作函数，是将基础数学运算...
2019-06-26 21:04:55
1021
1
原创 相机校正
1、相机内参数是与相机自身特性相关的参数，比如相机的焦距、像素大小等；2、相机外参数是在世界坐标系中的参数，比如相机的位置、旋转方向等。...
2019-06-10 16:20:25
210
转载 非极大值抑制
1、非极大值抑制步骤 非极大值抑制算法（Non-maximum suppression，NMS）在目标检测中经常用到。我们的检测算法可能对同一目标产生多次检测的结果，非极大值抑制算法可以保证每个目标只检测一次,找到检测效果最好的框。（1）去除所有预测框置信度于某个阈值的框，这里的阈值选取为0.5。（2）在剩下的1、2、4、5、6号框中选取置信度最大的，即图中5号框,比较除5...
2019-04-02 15:16:40
433
转载 Lucas–Kanade光流算法
1. 光流的概念•空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度2. 光流法的原理•利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息，即光流光流的分类：稠密光流与稀疏光流（Lucus-Kanade算法）3. L-K光流Lucas-Kanada最初于1981年提出，该算法假设在一个小的空间邻域内运动...
2019-04-02 15:08:08
450
转载 Faster R-CNN
https://blog.csdn.net/wangpengfei163/article/details/80961275
2019-04-01 20:32:20
80
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