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Eigen: C++开源矩阵计算工具——Eigen的简单用法

转自:https://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12907341Eigen非常方便矩阵操作,当然它的功能不止如此,由于本人只用到了它的矩阵相关操作,所以这里只给出了它的一些矩阵相关的简单用法,以方便快速入门。矩阵操作在算法研究过程中,非常重要,例如在图像处理中二维高斯拟合求取光斑中心时使用Eigen提供的矩阵算法,差不多十来行代码即可实现,具体...

2019-07-16 09:42:01

OpenCV 获取摄像头并显示摄像头视频

OpenCV获取摄像头,新建窗口显示摄像头视频结合LeaningOpenCV第二个例子显示一个视屏文件写了一下获取摄像头的代码为并且创建窗口显示的代码为:#include"stdafx.h"#include<cv.h>#include<cxcore.h>#include<highgui.h>intmain(int...

2019-07-16 09:25:26

VMware Ubuntu安装详细过程(非常靠谱)

转载地址:http://blog.csdn.net/u013142781/article/details/50529030不是每一个程序员都必须玩过linux,只是博主觉得现在的很多服务器都是linux系统的,而自己属于那种前端也搞,后台也搞,对框架搭建也感兴趣,但是很多生产上的框架和工具都是安装在服务器上的,而且有不少大公司都要求熟悉在linux上开发,因此从个人职业发展有必要去...

2019-07-16 09:21:23

Opencv 去高光或镜面反射(illuminationChange)

转自:https://blog.csdn.net/hello_yxc/article/details/60776315如下图片中间存在高光,需要消除高光:涉及的OpencvAPI为illuminationChange:处理后的效果如下:(图片顺序对应src,mask,dst三个参数)最后处理完的感觉类似拿一块玻璃挡住mask所在的区域。alpha,...

2019-07-16 08:49:49

阴影检测

转自:https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/95733653深度学习的:我们公布了文章的代码与结果(https://github.com/xw-hu/DSC),同时在个人主页上传了更多相关的资料(https://xw-hu.github.io/)。这个对小阴影无效这个是matlab,也是对大阴影有效https://...

2019-07-16 08:47:26

阴影检测

原文:https://blog.csdn.net/WHU_StudentZhong/article/details/90719928这次的任务是遥感图像的阴影提取,看上去好像有一点高大上的样子,让人有些摸不到头脑。我先到网上查找了一下,主要的方法都是用二值化,配合Canny算子或者Sobel算子之类的来提取阴影的面积,但是我觉得这样做比较复杂,而且效果也不一定很好。于是我就变了一个思...

2019-07-16 08:36:04

图像反转:f[i] = 255-f[i]

方法1:for(inti=0;i<I.rows;++i)for(intj=0;j<I.cols;++j)I.at<uchar>(i,j)=255-I.at<uchar>(i,j);方法2:for(i=0;i<nRows;++i){p=I.ptr&...

2019-07-12 15:43:16

图像增强:对比度受限直方图均衡化CLAHE

绪:直方图均衡简单、高效;但是,图像中不同的区域灰度分布相差甚远,对它们使用同一种变换常常产生不理想的效果;实际应用中,常常需要增强图像的某些局部区域的细节。为了解决这类问题,Pizer等提出了局部直方图均衡化的方法(AHE);AHE方法仅仅考虑了局部区域的像素,忽略了图像其他区域的像素,且对于图像中相似区域具有过度放大噪声的缺点;K.Zuiderveld等人提出了对比度...

2019-07-12 14:55:10

CString,string,char*之间的转换

这三种类型各有各的优点,比如CString比较灵活,是基于MFC常用的类型,安全性也最高,但可移植性最差。string是使用STL时必不可少的类型,所以是做工程时必须熟练掌握的;char*是从学习C语言开始就已经和我们形影不离的了,有许多API都是以char*作为参数输入的。所以熟练掌握三者之间的转换十分必要。以下我用简单的图示指出三者之间的关系,并以标号对应转换的方法。1stri...

2019-07-12 13:38:45

深度学习电脑配置推荐

半夜睡不着,想谈谈自己对深度学习主机配置的一些经验,想自己diy深度学习硬件的朋友可以参考一下,因为本人也不是特别资深的电脑diy爱好者,所以很多地方也是一知半解,有错误请大家指正。首先我会谈几点必须注意的事项;然后我阐述一些配件选择的原则,因为硬件更新是很快的;最后会给出一下当下的配置清单。下面我们步入正题。配置深度学习主机的注意事项:1.一定计算好需要多大功率的电源!我们配置深度学习主...

2019-07-11 09:21:11

计算任意凸多边形内最大矩形

转自:https://blog.csdn.net/rosone/article/details/7796535ComputingthelargestorthogonalrectangleinaconvexpolygonCS507A-ComputationalGeometryFall2003-CourseProjectbyDanielSud...

2019-07-10 18:08:12

NMS—非极大值抑制

转自:https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52711706NMS(nonmaximumsuppression),中文名非极大值抑制,在很多计算机视觉任务中都有广泛应用,如:边缘检测、目标检测等。这里主要以人脸检测中的应用为例,来说明NMS,并给出Matlab和C++示例程序。人脸检测的一些概念(1)绝大部分人脸检测器的核...

2019-07-05 16:57:58

缺陷检测——深度学习方法

这个任务可以归类为图像目标检测的范畴两个大的方向:1、R-CNN——SPP-Net——Fast/FasterR-CNN2、YOLO——SSD——R-FCN

2019-07-05 10:15:22

为什么使用交叉熵呢?

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/61944055关于Cross-entropy比MSE用得更多的原因,没必要纠结于梯度计算,梯度只是优化方法的一个要素,损失函数才是目的地。所以优先cross-entropy是因为cross-entropy对实际问题更加合适。简单来说,cross-entropy是基于log,体现的是离散情况下,不同类别之间的关系,而MSE是基于...

2019-07-05 09:52:27

如何选择笔记本电脑

作为一个曾经的数码产品销售人猿,经常有朋友甚至是朋友的朋友问我买什么电脑好。我想说,去你丫的,外星人好不好,THINKPADX1好不好,ROG好不好,DELLXPS好不好,联想YOGA6好不好,MacbookPro好不好...好好好,都好,可你有钱吗?心中千万匹草泥马奔涌不停。所以,请各位在选购电脑前(不仅仅是电脑,基本上所有东西都是)弄清楚三件事,别上来就求推荐电脑,你是SB还是我是...

2019-07-04 17:43:07

opencv 特征点匹配:ORB

特征点匹配的流程:ORB:OrientedFASTandRotatedBRIEORB特征是将FAST特征点的检测方法与BRIEF特征描述子结合起来,并在它们原来的基础上做了改进与优化:使用非最大值抑制,在一定区域内仅仅保留响应极大值的角点,避免FAST提取到的角点过于集中。FAST提取到的角点数量过多且不是很稳定,ORB中可以指定需要提取到的角点的数量N,然后对FAS...

2019-07-04 16:52:49

ORB算法原理解读

本文为原创文章,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/yang843061497/article/details/38553765绪论假如我有2张美女图片,我想确认这2张图片中美女是否是同一个人。这太简单了,以我专研岛国动作片锤炼出来的火眼金睛只需轻轻扫过2张图片就可以得出结论。但是,如果我想让计算机来完成这个功能就困难重重了:再性感的美女在计算机眼中也只是0-1...

2019-07-04 16:49:15

顶帽和黑帽

2019-07-04 15:58:26

亚像素精度阈值分割

采用插值的方式(如:双线性插值),扩大数据集,再进行阈值分割,这样就得到了亚像素精度的阈值分割

2019-07-04 15:48:13

提取连通区域

采用的是“深度优先搜索”,该算法是图算法中的一种。因发明“深度优先搜索算法”,霍普克洛夫特与陶尔扬共同获得计算机领域的最高奖:图灵奖....

2019-07-04 15:44:44
奖章
  • 持之以恒
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    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
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    授予每个自然周发布9篇以上(包括9篇)原创IT博文的用户。本勋章将于次周上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。