1.HOG特征提取所针对的图像的尺寸是固定的。输入的图像应首先resize到这个尺寸。2.尺寸的划分3个等级：window,block,cell window即输入的需要提取特征的图片大小。然后将window划分为众多block，这些block之间有相互重叠的部分。 每一个block又划分为多个cell，cell之间紧邻且不重叠。block沿着水平和垂直方向滑动，按照固定的步长进行滑动，
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
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
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.
1.Hough Transform 的算法思想在直角坐标系和极坐标系中，点、线是对偶关系。即直角坐标系中的点是极坐标系中的线，直角坐标系中的线是极坐标系中的点。反之也成立。如下图所示，想要检测图像中的直线，可以转化为检测极坐标系中的点(θ,r)。2.Hough空间的表示如下图所示，图像中直线的表示，由斜率和截距表示，而极坐标中用(θ,r)表示，并且存在下式关系： r=cos(θ)⋅x+sin(θ
在CAD中画斜线有两种方法，一个是确定两个端点直接用线段链接，另一个是已知斜线角度和长度直接绘制斜线。两种方法操作如下：方法一：已知两个端点确定一条斜线。这种情况一般是在有其它图形辅助的基础上做斜线，斜线的两个端点需要在其它图形上做捕捉，这时候要确保精确就要保证能准确捕捉到两个端点，需要打开“对象捕捉”。1、输入直线命令“L”然后把十字光标靠近任意一个图形的一个转角处，看有没有一个黄色的小正方形，
HoughLinesP( )函数详解此函数在HoughLines的基础上末尾加了一个代表Probabilistic（概率）的P，表明它可以采用累计概率霍夫变换（PPHT）来找出二值图像中的直线。void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double m
本发明属于图像处理领域，用于解决基于事件相机的SLAM项目的角点检测。背景技术：在过去几十年里，由于计算机视觉算法的研究与发展，人们对机器人感知的兴趣也日益增加。这种传统相机能够捕获相机周围环境的高信息内容，并且因为其低成本，普遍的特点而在各种应用中变得最流行。同时定位与地图构建(Simultaneous Localization,SLAM)是机器人感知领域最重要的里程碑之一，并且在过去30年取得
文章目录性能测试曲线模型过程分析 在性能测试入门的时候，在理解了一些基本的概念等基础知识之后，就需要研究一下性能测试曲线模型。以便获得更加深入的理解。 性能测试曲线模型性能测试曲线模型是一条随着测试时间不断变化的曲线，与服务器资源、用户数或其他的性能指标密切相关的曲线。如下图所示。performance curve 曲线图关键点介绍：横轴：从左到右表现了Number of Concurrent
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2024-10-29 12:15:59
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所谓函数就是把对了功能的代码块组织为一个小模块，在需要的时候直接调用。代码重用函数初体验结果展示：1 * 1 = 1
2 * 1 = 2 2 * 2 = 4
3 * 1 = 3 3 * 2 = 6 3 * 3 = 9
4 * 1 = 4 4 * 2 = 8 4 * 3 = 12 4 * 4 = 16
5 * 1 = 5 5 * 2 = 10 5 * 3 = 15 5 * 4 = 20 5
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
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2022-08-16 16:53:16
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hough变换核心公式：r=xcosθ+ysinθ，下面进行这个公式的推导（这里不涉及极坐标，θ和r只需要理解成两个参数即可） 结合上图来进行理解，红色的是一条直线，蓝色的是过原点并且垂直于红色直线的线段，我们可以容易地发现：xy坐标系中，任意一条直线都唯一对应一条蓝色的垂线段。 &
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2024-04-28 17:02:35
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CAD问题合集序言一、教程合集1、删除功能1.1 问题描述1.2 问题的解决1.2.1 一条线删除1.2.2 批量删除1.2.3 删除指定区域2 设定图形指定区域大小2.1 问题的描述2.2 问题的解决 序言本文主要是记录CAD学习过程需要用的一些基本操作，虽然本人早年学习过CAD，但是现在回想起来，好像都忘记完了 本文第一次写于2022年1月13 最近更新于一、教程合集1、删除功能版本：CAD
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
一、绘制圆,直线,弧线,矩形,扇形,三角形,贝塞尔等图形
//一个不透明类型的Quartz 2D绘画环境,相当于一个画布,你可以在上面任意绘画
CGContextRef context = UIGraphicsGetCurrentContext();
/*写文字*/
NSDictionary *dic = [[NSDictionary alloc]init
在数字图像中，往往存在着一些特殊形状的几何图形，像检测马路边一条直线，检测人眼的圆形等等，有时我们需要把这些特定图形检测出来，hough变换就是这样一种检测的工具。Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上，根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解，那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数（比如说直线，那么就会得到直线的斜率k与常熟b，圆就会得到圆心与半径等等）。关于houg
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
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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