1)HOG特征的原始文献"Histograms of Oriented Gradients for Human Detection" "Finding People in Images and Videos" (PhD Thesis) (较为详细) 2) HOG特征算子的网络参考资料 HOG特征描述算子——原理、思路、步骤 ------------------------------
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2024-05-08 23:10:55
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### Halcon自动阈值处理
#### 简介
在图像处理领域,阈值处理是一种常用的技术,它可以将输入图像中的像素值进行二值化处理,以便进行后续的分割、检测或识别等操作。在Halcon中,提供了auto_threshold函数用于自动计算阈值,避免手动设置阈值的繁琐操作。
### 实现步骤
下面是使用Halcon实现自动阈值处理的流程及对应的代码示例:
| 步骤
原创
2024-05-27 10:54:32
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在一副图像中,局部目标的表象和形状(appearance and shape)能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。 一、适用:适合于做图像中的行人检测。 类似算法: 边缘方向直方图-edge orientation histograms 尺度不变特征变换-scale-invariant feature transform 
背景概述OpenCV中自带的模板匹配算法,完全是像素基本的模板匹配,特别容易受到光照影响,光照稍微有所不同,该方法就会歇菜了!搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心,一用该方法马上很伤心,悲喜交加,充分感受到了理想与现实的距离,不过没关系,这里介绍一种新的模板匹配算法,主要是基于图像边缘梯度,它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力,据说Halcon的模板匹配就是基于此的加速版本,在
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2024-08-09 17:39:40
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算子:threshold
threshold (ImageFilled, Region, 0, 90)
用来分割图像,算子的原形是:
threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )
其中- Image是输入图像- Region是分割后的结果- MinGray 和MaxGray是输入的控制参数,分割的最小灰度值与最大灰度值
算子的功能是:
选择
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2021-02-23 11:45:00
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1.SIFt算子 SIFT算子是David G Lowe在2004提出的,即尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform)。它是以尺度空间的构造为基础的局部特征描述算子,对于图像的缩放、旋转和放射变换等具有不变性。SIFT算子在构建好的尺度空间的基础上搜索尺度空间中的极值点(特征点),然后确定极值点的尺度信息以及位置,再确定极值点的方向(其邻域梯度的主方向)
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2024-05-30 07:21:09
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前面写了一篇关于C++封装DLL的文章,这里是做一个补充。 一、关于如何配置halcon和opencv库不再多说,前面文章介绍的很详细。下面介绍封装新增的东西。 1.1 首先创建类function1,并编写function.h和function1.cpp代码。function1.h代码#pragma once
#include <iostream>
#include <stdio
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2024-10-21 20:05:56
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1.jpg 在HDevelop中 dev_update_off() read_image (Image, 'D:/bb/tu/1.jpg') rgb1_to_gray(Image,Image1) *将RGB图像转换为灰度图像 get_image_size (Image1, Width, Height
原创
2022-03-10 14:08:49
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public static void ValueFilterExam() throws Exception{
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
config.set("hbase.zookeeper.quorum","node2");
config.set("hbase.zooke
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2024-05-07 15:41:21
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K8S是一种用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。在K8S中,threshold(阈值)是一个重要的概念,用于设置在监控资源时需要触发警报或执行某些操作的条件。本文将介绍如何在K8S中使用threshold,以及如何实现这一功能。
在K8S中实现threshold的基本流程如下:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 监控资源 |
| 2 | 设置阈
原创
2024-05-08 09:55:13
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halcon local_threshold函数介绍
local_threshold(Image : Region : Method, LightDark, GenParamName, GenParamValue : )
使用Method中的阈值方法分割单通道图像,并在Region 中返回分割后的区域。
目前,操作符只提供方法adapted_std_deviation。
该算法是一种文本二值
最近在数据的预处理中遇到了VarianceThreshold操作,这是sklearn.feature_selection,就是数据特征值选择,为什么会有这种操作呢,其实这是在进行数据分析之前的一种数据预处理作业,以为我们遇到的数据是复杂多变的,有可能会存在很多个特征值,但是并不是每一个特征值都能很好的体现区分度,那么这样的特征值就不存在分析的价值了。假设某特征的特征值只有0和1,并且在所有输入样本
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2024-07-09 21:58:31
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图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓。 threshold( InputArray src, OutputArray dst, doub
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2018-10-01 20:33:00
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threshold 16000行,16000列,用时13msthreshold 16000行,3列,大约1.3ms某个算法,我优化后反而大大变慢 才发现的。VC2013 halcon10。可能原因: halcon进行了加速。
原创
2022-07-21 08:50:57
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在使用Logback打印日志时,有时候可能会有些自定义的需求;
比如不打印某个类的日志/只打印某个类的日志/以及日志级别的过滤等等。 配置logback配置 logback 使用不难 ,官方文档默认情况下,过滤器相关的实现关系如下 这里简单介绍两个过滤器 ThresholdFilter, LevelFilter二者根本的区别在于匹配日志级别的机制不同,以下为Logback完整日志等级; 在Logb
A t-out-of-n threshold decryption system assigns key shares to n parties so that any t of
them can decrypt a well-formed ciphertext. Existing threshold decryption systems are not secure when
these par
OpenCV中提供了阈值(threshold)函数: threshold 。这个函数有5种阈值化类型,在接下来的章节中将会具体介绍。为了解释阈值分割的过程,我们来看一个简单有关像素灰度的图片,该图如下。该图中的蓝色水平线代表着具体的一个阈值。阈值类型1:二进制阈值化该阈值化类型如下式所示:解释:在运用该阈值类型的时候,先要选定一个特定的阈值量,比如:125,这样,新的阈值产生规
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2024-01-26 08:59:59
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opencv-python 4.0.1简介:该函数是对数组中的每一个元素(each array element)应用固定级别阈值(Applies a fixed-level threshold)具体地讲,该函数的阈值操作属于像素级的操作,在灰度图中,每个像素都对应一个灰度值(0~255,0黑、255白),此时我们将阈值函数 threshold() 应用于图像,图像的灰度值与
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2024-05-14 21:43:37
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第三十八条、检查参数的有效性如果传递无效的参数值给方法,这个方法在执行之前应该先对参数进行检查,那么它很快就会失败,并清楚地出现适当的异常。如果不做参数检查,则会出现很多不可控的错误。对于公有的方法,要用Javadoc的@throws标签在文档中说违反参数值限制时会抛出的异常。通常为IllegalArgumentException、IndexOutOfBoundsException或者NullPo
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2024-07-04 07:19:32
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A threshold changeable secret sharing (TCSS) scheme is designed for changing the initial
threshold pair of the privacy threshold and reconstruction threshold to a given threshold
pair after the dealer