图像二值化和灰度化是计算机视觉和图像处理中常见的操作，用于简化图像信息和提取关键特征。在本文中，我们将介绍如何在OpenCV中进行图像二值化和灰度化处理，以帮助读者掌握OpenCV中的图像处理技巧。如何在OpenCV中进行图像二值化和灰度化处理？一、图像灰度化处理 灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，将RGB图像的每个像素的红、绿、蓝三个通道的值取平均，得到灰度图像的像素值。在OpenCV中，
数学形态学数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。数学形态学操作可以分为二值形态学和灰度形态学，灰度形态学由二值形态学扩展而来。数学形态学有2个基本的运
一、Qt下使用线程主要有两种方法。一种是传统的继承QThread类，重写run方法。该方法已经落伍了，主要原因线程不安全，需要自己手动加锁，比较麻烦，所以推荐使用方法二。定义一个工作线程（Worker类）继承QObject，在主线程（Controller类）中创建QThread对象、Worker对象，Worker对象调用moveToThread方法。这样一来，整个Worker对象都移入线程中（线程
FCN1FCN网络结构1.1 结构详解1.2 三大特点2代码实现2.1开发环境2.2主干网络2.3进行预测2.3.1 进行单张图像的预测2.3.2 进行单张图像的预测并改变输出颜色和保存图像2.3.3 进行批量图像的预测和统计和保存2.3.4 进行文件夹文件夹文件批量图像的预测和统计和保存3训练自己的模型 1FCN网络结构1.1 结构详解https://www.sohu.com/a/270896
这一段时间，参加了部门组织的RUP教学项目，由一位“外援”架构师为我们指导教练。最近一直在忙于业务建模，今天刚刚将自己负责部分的系统用例识别了一遍。其间一直有一个问题，缠绕着包括我在内的很多同事，那就是用例之间的关系——包含、扩展、泛化——到底该如何使用。 翻阅了同事去年参加RUP培训时带来的材料，终于能基本分清三者之间的关系。 用例是从系统外部可见的
数字图像相关技术（DIC）利用双目立体视觉技术，通过追踪物体表面的散斑图像，实现变形过程中物体表面的三维坐标、位移及应变的测量，主要应用于全场应变、变形、位移、振幅、模态等信息的测量和获取。DICM：利用相机拍摄变形前后被测平面物体表面的数字散斑图像，再通过匹配变形前后数字散斑图像中的对应图像子区获得被测物体表面各点的位移。物体变形前后，其表面上的几何点的移动产生了位移，通过相关的算法，确定物体变
内容摘要：
消息是提醒用户有更新的内容，可能短信、邮件、好友申请和日程安排。消息的作用在于主动提醒用户，不需要主动刷新程序或者网页去检查更新，比如 Android的sina微博，必须手动刷新程序才能更新微博或者查看好友申请。
消息是提醒用户有更新的内容，可能短信、邮件、好友申请和日程安排。消息的作用在于主动提醒用户，不需要主动刷新程序或者网页去检查更新，比如 Android的si
opencv4 + opencv_contrib4 + VS2015的编译注意：如果不需要使用SIFT和SURF等特殊的方法，直接安装opencv编译好的版本即可。opencv都到4.x版本了，感觉还在使用2.x版本有些落后了，于是去试了试4.0.1，发现改动确实不少，并且一些算法因为专利或者未成熟的原因，不在发布的release版本中了，其中就包括SIFT和SURF，他们因为专利的原因不能用于商
Shi-tomas拐角检测器和益于跟踪的特征目标在本章中， - 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 Corner De
文章目录前言SSH是什么SSH原理SSH客户端APP以及服务端APPssh服务端主要包括两个服务功能ssh远程登录方式故障解决办法服务配置与管理服务配置安全调优加强安全级别的操作sshd服务支持两种验证方式密码验证密钥对验证scp安全性复制安全性传输sftp配置密钥对验证密钥对在客户端创建密钥对将公钥文件上传至服务器在服务器中导入公钥文本在客户端使用密钥对验证在客户机设置ssh代理功能，实现免交互
一、目标检测之NASNetLearning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.07012
论文代码：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/nasnet
二、N
本博客目前实现YoloV3 + deep_sort实现多人运动目标实时跟踪的流程跑通。 1. 参考文献链接：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3https://github.com/Qidian213/deep_sort_yolov32. 工程路径结构首先需要搞清楚我们的工程文件夹结构，文件结构如下：工程路径目录再次一试目标跟踪1. deep_so
CADENCE 原理图设计心得1.明确需求，设计框架，预估整个电路所需的电流
2.电源模块
2.1 在设计电源的时候要注意电路的保护12V电源输入预估我的整个系统电流在在400mA左右，首先是保险丝。保证在电路出现短路的时候，保护主要IC。L1是一个磁珠。在开关处接磁珠，可以有效滤除电源带来的纹波，起到平滑的输入电源的作用。同时也能防止大流量冲击。D
十年前ENVI技术殿堂博客发布了一个ENVI扩展工具——ENVI的散点图扩展补丁（V1.0）。功能很强大，但是由于年代太过久远，当时编译的sav文件在当前ENVI版本下会带来异常报错，而且工具操作体验不是很友好。所以编写了新版2D散点图工具。如果大家之前安装过旧版工具，强烈建议大家删除，因为会影响ENVI新界面下的个别工具，删除如下文件即可：C:\Program Files\Harris\ENVI
U-BOOT移植，structure has no member named `CAMDIVNspeed.c: In function `get_HCLK':speed.c:114: error: structure has no member named `CAMDIVN'speed.c: In function `get_PCLK':speed
以前写前端代码时，ie下总是会出现各种莫名其妙的问题，如一行两列布局在其他浏览器下正常，但是在ie下确发现两列出现了上下错位。今天将ie下的3像素问题做个总结，后续遇到问题再更新。 1、bug描述 ie下两个相邻的div之间会出现3个像素的bug，这个bug是在当对其中一个div使用了float，而另外一个没有使用时会出现。leftright <div style="margin:
1. 摘要神经影像数据分析和解释需要结合多学科的共同努力，不仅依赖于统计方法，而且越来越多地依赖于与其他脑源性特征相关的关联，如基因表达、组织学数据、功能和认知结构。在这里，我们介绍了BrainStat，它是一个工具箱，包括（i）在体素空间和皮层空间的神经影像数据集中的单变量和多变量线性模型，以及（ii）死后基因表达和组织学的空间图谱，基于任务的功能磁共振成像元分析，以及几个常见静息态功
零样本目标检测：鲁棒的区域特征合成器用于目标检测（附论文下载）论文地址：://arxiv.org/pdf/2201.00103.pdf摘要 零样本目标检测（Zero-shot object detection）旨在结合类语义向量来实现在给定无约束测试图像的情况下检测（可见和）未见过的类。这一研究领域的核心挑战:如何合成与真实样本一样具有类内多样性和类间可分性的鲁棒区域特征（对于
0x01 测试页面的准备首先编写一个测试页面, 我这里使用的PHP如果有其它环境测试的话，可以直接从步骤2开始看测试代码片段<?php
if(isset($_SERVER['REQUEST_METHOD']) && strtoupper($_SERVER['REQUEST_METHOD'])=='POST'){
echo "POST Success r
第一部分：论文与代码第二部分：如何训练自己的数据第三部分：疑惑解释第四部分：测试相关第一部分：论文与代码论 文：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf翻 译：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34945787代 码：https://github.com/pjreddie/dar
图像点运算：只改变图像的像素值，不改变图像像素点之间的几何关系。这就是与图像几何操作的区别了。转回正题。点运算的理论公式是这样子的：Y=aX+b。Y：新像素值；X：旧像素值；a：变换比例常数；b：常数。注意一个问题就是 不要让数据溢出。讨论a，b的值得情况： &nbs
三坐标测量的微米级精度背后，是精密的路径规划算法与实时补偿技术在保驾护航。三坐标测量机的智能避撞算法保障了测量的安全与高效；温度补偿技术消除了环境的无形干扰；点云智能处理则让海量数据蜕变为精准的工程决策依据。
“智能避让路径”（如圆弧避撞）的数学建模逻辑解析
面对复杂工件与夹具，传统直线路径极易引发碰撞。智能避让路径（如圆弧避撞）的核心在于精准的数学建模与空间解析：
1.碰撞体素化建模
将测头、加
在新能源汽车的核心传动系统中，液压阀体精密控制着油路走向，驱动换挡机构实现平顺的档位切换——当车辆加速至特定时速，加压后的变速箱油经阀体精准分配，瞬间完成齿轮啮合转换。可以说，汽车阀体的正常工作直接影响着且车变速箱的性能和换档的平顺性。
在传统的加工工艺下，阀体的生产效率较低，加工工艺急需优化，为提升阀体的生产效率，汽车企业对工艺流程进行优化，例如改造走刀路径，三坐标测量仪提高零件制造精度等，均
测量孔径大小是一项需要精密仪器和规范操作的技术工作。根据被测对象的尺寸范围、精度要求和应用场景，可采用多种专业测量方法。游标卡尺、内径千分表等传统工具虽能解决基础测量需求，但在面对深孔、异形孔、高精度要求或批量检测时，往往力不从心。三坐标测量机（Coordinate Measuring Machine, CMM）凭借其空间坐标采集能力和强大的数据处理软件，成为解决复杂孔径测量难题的核心装备。
当孔
本篇文章以“美颜SDK”为核心话题，深入浅出地解读了其定义、核心功能、技术原理与应用场景，并结合直播行业的发展趋势，揭示了它在提升用户体验和内容吸引力中的重要作用。适合想了解直播技术、短视频运营、或开发美颜类应用的从业者和爱好者阅读。
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和
一.形态学一个小概念，3种结构，取图像的结构咱们先看一个图所谓的kernel就是---->相当于下面的的窗口图像，去原图像里面的找最小值。 把下面那个kernel1窗口中最小的值，取出来放到上面，形成一个新的图片.我们就来定义下面的那个框
------1.这个一个正方形的框kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))
pr
MapTR：用于在线矢量高清地图构建的结构化建模和学习
MapTR: Structured Modeling and Learning for Online Vectorized HD Map ConstructionMapTR：用于在线矢量高清地图构建的结构化建模和学习ABSTRACT我们提出了 MapTR ，一个结构化的端到端框架，用于高效的在线矢量