图像阈值化的一个常见作用是从灰度图像中分割出目标区域和背景区域，然而仅仅通过设定固定阈值来实现图像的阈值化分割，就显得缺乏灵活性，有时候难以达到理想的分割效果。 比如我之前写的博文 https://www.hhai.cc/thread-162-1-1.html 中介绍的函数threshold()，它实现的就是固定阈值法。在实际应用中，我们可以通过图像像素邻域块的分布特征来自适应
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2024-05-29 10:38:53
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文章目录常见的图像变换仿射变换密集仿射变换函数```cv::warpAffine```计算仿射映射矩阵的```cv::getAffineTransform```另一种计算映射矩阵的方法```cv::getRotationMatrix2D()``````cv::transform()```用于稀疏仿射变换```cv::invertAffineTransform()```用于逆仿射变换透视变换```
这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。
目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码
简介
本文记录了对OpenCV示例
houghlines
.cpp
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2024-05-09 08:08:16
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int main(){ Mat src = imread("test.jpg");//载入原始图 Mat src1, src2, src3, src4,dst; namedWindow("效果图窗口", 1);//定义窗口 Canny(src, src1, 50, 200, 3);//进行一此canny边缘检测 cvtColor(src1, src2, CV_GRAY2BGR
原创
2022-08-16 16:53:16
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# Python OpenCV霍夫变换检测直线参数详解
霍夫变换是一种在图像处理中常用的技术，用于检测图像中的直线、圆等几何形状。在Python的OpenCV库中，提供了霍夫变换的函数`HoughLinesP()`，用于检测直线。本文将详细介绍该函数的参数及其用法，并通过代码示例来展示。
## OpenCV库安装
在开始之前，我们首先需要安装OpenCV库。可以通过以下命令在Python中安
原创
2023-08-29 04:02:21
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使用 Python 的 OpenCV 库，结合 HoughLinesP 函数，可以方便地检测图片中的竖线。以下是详细的步骤和说明，帮助你成功实现竖线检测。
环境准备
为了顺利运行提供的示例代码，首先需要安装相应的软件和库。以下是前置依赖的安装步骤：
```bash
pip install numpy opencv-python matplotlib
```
依赖版本兼容性矩阵如下所示：
1. 为什么需要超参数搜索神经网络的训练过程中，有很多不变的参数，比如：网络结构参数：几层，每层宽度，每层激活函数等训练参数：batch_size，学习率，学习率衰减算法等这些参数一方面依靠经验，选取合适的范围，进行设置，另一方面还要依靠可靠的方法，准确的确定参数的最终取值。对于神经网络的参数调优而言，调参大师们有时候也难免捉襟见肘（承认自己不行），如果单纯地依靠手动的方式进行参数选取调优，除非你
cv2.HoughLines()函数是在二值图像中查找直线，cv2.HoughLinesP()函数可以查找直线段。
cv2.HoughLinesP()函数原型：
HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, lines=None, minLineLength=None, maxLineGap=None)
image： 必须是二值图像，推荐使用canny边缘
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2018-01-06 19:26:00
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霍夫直线变换介绍Hough Line Transform用来做直线检测前提条件 – 边缘检测已经完成平面空间到极坐标空间转换霍夫线变换的原理众所周知, 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示. 如:<1>在笛卡尔坐标系: 可由参数: 斜率和截距（m,b）表示。<2>在极坐标系: 可由参数: 极径和极角（r, θ）表示。
可以用极坐标系来表示直线. 因此, 直线的表达式可为
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2020-05-04 15:59:00
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与其他编程语言一样，调用python函数时，可以按位置传递参数。def remainder(number, divisor):
return number % divisor
assert remainder(20,7) ==6python中所有的位置参数，都可以按关键字传递。关键字参数的顺序不限，但位置参数必须在关键字参数之前。remainder(20,divisor = 7)
rem
目录1、简介1.1、什么是open CV1.2、优点1.3、如何获得open CV2、我的第一个open CV程序2.1、工具及版本2.2、opencv安装与环境配置2.3、将open CV与Visual Studio 2017关联2.4、开始第一个项目3、图像读取、显示与保存3.1、头文件与命名空间3.2、imread()函数3.3、namedWindow()函数3.4、imshow()函数3.
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2024-10-12 11:52:52
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一、IN和Exists的区别及优化这条语句适用于a表比b表大的情况select * from ecs_goods a where cat_id in(select cat_id from ecs_category); 这条语句适用于b表比a表大的情况select * from ecs_goods a where EXISTS(select cat_id from ecs_category
# 使用 Python 实现 HoughLinesP 直线检测
在计算机视觉中，Hough 变换是一种非常重要的技术，用于检测图像中的几何形状，例如直线。在 Python 中，我们通常使用 OpenCV 库来实现这一功能，特别是 `HoughLinesP` 方法用于进行概率霍夫变换。
本文将介绍如何在 Python 中使用 `HoughLinesP` 进行直线检测。我们将通过以下步骤完成这项任
注： 文章中所有的图片均来自台湾大学林轩田《机器学习技法》课程。 笔记原作者：红色石头 微信公众号：AI有道上节课主要介绍了Decision Tree模型。Decision Tree算法的核心是通过递归的方式，将数据集不断进行切割，得到子分支，最终形成树的结构。C&RT算法是决策树比较简单和常用的一种算法，其切割的标准是根据纯度来进行，每次切割都是为了让分支内部纯度最大。最终，决策树不同的
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2024-07-27 14:05:44
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模型选择和特征选择的基本方法以及理解
模型选择的标准是尽可能地贴近样本真实的分布。但是在有限的样本下，如果我们有多个可选模型，比如从简单到复杂，从低阶到高阶，参数由少到多。那么我们怎么选择模型呢，是对训练样本的拟合度越好就可以吗？显然不是，因为这样做的话只会让我们最终选择出最复杂，最高阶的模型。而这个模型的问题是过拟合的，即对样本真实分布
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2024-04-21 17:43:14
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在什么情况下使用线程池？ 1.单个任务处理的时间比较短 2.将需处理的任务的数量大 使用线程池的好处： 1.减少在创建和销毁线程上所花的时间以及系统资源的开销 2.如不使用线程池，有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及”过度切换”。 使用线程池风险： 1.死锁 2.资源不足 3.并发错误 4.线程泄漏 5.请求过载JDK自带线程池总类介绍介绍： newCachedTh
霍夫直线检测的作用——计算得到输入图像(一般是二值化的边缘检测结果图像)中包含的所有直线的数目与位置在取得图像边缘的基础上，对一些特定的几何形状边缘，如直线、圆，通过图像霍夫变换把图像从平面坐标空间变换到霍夫坐标空间，就可以通过求取霍夫空间的局部极大值方法(其实就是霍夫空间中的曲线交集点),得到极坐标空间对应参数方程中直线的两个参数(r，θ)，从而计算得到边缘图像中的所有直线(基于平面坐标)的数目
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2023-07-24 18:58:11
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使用Hyperopt 对策略的超参数优化前言BOLL策略数据回测初始化优化后测试数据代码Hyperopt 优化器Boll策略主程序总结 在实现量化交易策略后，对模型参数调优可以通过框架自带的调优器，也可自己些调优的小程序，或者一些参数调优的库，Hyperopt使用贝叶斯优化的形式进行参数调整，允许你为给定模型获得最佳参数，它可以在大范围内优化具有数百个参数的模型，Hyperopt功能
安装命令go install google.golang.org/protobuf/cmd/protoc-gen-go@v1.26注意：protoc-gen-go的最新版本已经托管到google仓库了，其他较早的文章中都是使用github仓库，这点要注意，我们这里使用最新的版本安装protoc-gen-micro文档https://github.com/micro/micro/tree/v2.9.
