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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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
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
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
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：
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
# 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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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
在ELISA实验结束后，我们得到的是经酶标仪得e5a48de588b662616964757a686964616f31333361316664出的标准品以及样本的OD值。其中，标准品的浓度已知，我们可以利用标准品的OD值及其相对应的浓度，以OD值为横坐标，浓度为纵坐标，做一条标准曲线，并用公式表示出来。这样，我们把样本的OD值以X值代入，便可求出Y值，即样本浓度。下面我们就一步步来实现这个目标：1
最近在看有关特征提取的线特征，暑期就看了相关的论文：《基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法_谢晓佳》，最近呢，把里面有关线特征提取LSD和描述子LBD的代码跑了一遍，记录如下： [1]LSD: a Line Segment Detector线段检测器LSD是一种局部提取直线的算法，速度比Hough要快。（1）orignal代码： 作者将自己的论文
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.
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
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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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，
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
一个轮廓一般对应一系列的点，即图像中的一条曲线。OpenCV中一般用序列来储存轮廓信息。序列中的每个元素是曲线中的一个点的位置。 FindContours 在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,
int header_
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2023-12-16 01:18:59
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计算机视觉指的是，能够用算法，让计算机看到我们能看到的世界，比如深度、颜色、形状和含义。我们将使用Python和OpenCV进行计算机视觉工作。 OpenCV代表开源计算机视觉。OpenCV包含您可以使用的丰富函数库。 OpenCV库有很好的文档记录，所以如果你对特定函数的参数或其他内容感到困惑，可以在opencv.org上找到大量信息。 Canny Edge Detection，边缘检测，用于
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2024-01-05 13:55:27
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