为了解决在C#下编写OpenCV程序的问题，我做过比较深入的研究,并且实现了高效可用的方法GreenOpenCsharpWrapper（GOCW）。通过这种方法，能够分离界面和算法业务，高效率完成算法调用，而且非常方便进行算法维护。应该说是我在多年项目实践中不断总结提炼出来的一点东西。二、GOCW有什么特点分离界面和算法业务图像数据直接通过内存传值，高效率完成算法调用直接编写C++语法程序，方便维
C#opencv 深度学习 opencv与c#
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2019-02-22 13:30:00
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记得有一个出租车对于数据分析是很好的参考范例。找找转发过来以后参考！ 在纽约，出租车分为两类：黄色和绿色。黄色出租(Yellow TAXI)车可以在纽约五大区（布朗克斯区、布鲁克林区、曼哈顿、皇后区、斯塔滕岛）内任何地点搭载乘客。绿色出租车(Green TAXI)则被规定只允许在上曼哈顿、布朗克斯区、皇后区和斯塔滕岛接客，这两类出租车均由私人公司经营并受到纽约市出租车和轿车委员会（NYC
###series介绍
#一种类似于以为数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签（索引）组成。
import pandas as pd
pd.Series([2,3,4,5])
sr = pd.Series([2,3,4,5],index=['a','b','c','d'])
pd.Series(np.arange(5))
sr[0] #索引和标签都可以作为索引
sr+2
sr
## C# OpenCV深度学习实现流程
### 步骤概述
在使用C#实现OpenCV深度学习之前，首先要确保已经安装了OpenCV库，并且配置好了相应的环境变量。下面是实现深度学习的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -- | -- |
| 步骤一 | 加载深度学习模型 |
| 步骤二 | 加载图像或视频 |
| 步骤三 | 对图像或视频进行预处理 |
| 步骤四 | 进行深度学习推理
原创
2023-07-01 06:07:51
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Structure from Motion（SfM）是一个估计相机参数及三维点位置的问题。SfM方法可以分为增量式（incremental/sequential）,全局式（global），混合式（hybrid）,层次式（hierarchical），基于语义的SfM(Semantic SfM)。增量式（incremental）Incremental方式的SfM方法[1,2,3,4,5,6,7]是目前
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2024-10-14 09:19:09
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无杂散动态范围SFDR(Spurious Free Dynamic range)，已经成为一个重要的性能指标，直接影响到通信系统的等级水平，尤其是对数字化的VHF/UHF宽频段接收机，SFDR这个指标，越来越受到设计者与质量监督人员的重视。一、噪声系数-灵敏度 噪声系数和灵敏度是两个通常和接收机检测小信号能力有关的参数，接收机的电路通常在输入信号上叠加上少量比热效应大的噪声，在检测VHF/UHF
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2024-09-24 09:25:10
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目录前言一、Psi4是什么？二、安装步骤1.下载及安装2 设置环境变量三、 使用方法总结 前言Psi4是一个量子化学软件包，用于计算分子和固体的电子结构。本文提供本地安装及在Python中使用的安装。一、Psi4是什么？主页：PSI4: Open-Source Quantum ChemistryPsi4是一个量子化学软件包，用于计算分子和固体的电子结构。它是一个开源软件，提供了一系列强大的量子化学
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2024-09-11 08:50:03
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可用度计算错误分析：原始计算逻辑：1、获取业务下单主机的 已处理告警和未处理告警信息
2、获取已处理告警的平均处理时间 alreadyProcessedAVG = (告警处理时间最大值updatetime-告警处理最小时间)/size
已处理告警size=0，则为0
3、获取未处理告警的平均时间untreatedAVG = (发生告警最大时间createTime-发生告警最小时间)/siz
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2024-07-12 18:19:39
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SFDR是信号系统处理中常用的一项参数，对于评估系统的噪声水平和ADC/DAC的性能有一定参考意义。SFDR，英文全称是 Spurious-Free Dynamic range，意为无杂散动态范围。SFDR是指基波强度与最大杂波或谐波的强度之比，所以SFDR值越大则说明系统的噪声水平越低，灵敏度越高。下面我们用一个示例看下不同量化位数对SFDR的影响。matlab代码： close all;cle
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2024-06-13 16:37:51
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最近这一个月在搞SFR算法--（空间频域响应），终于也算是搞出来了，网上关于SFR计算MTF的资料和博客也是比较少，现在就是总结一下，也算是方便后人，篇幅估计会比较长，会分篇慢慢写。 讲到SFR和MTF，刚入门的小伙伴，肯定会觉得一脸懵逼，我们先来解释一下这些基础概念成像系统的解析力： 摄像头最关键的指标之一。所有用户拿到
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2024-07-02 22:02:53
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文章目录structure from motion revisited第一步 对应点搜索特征提取feature extraction匹配matching几何验证geometric verification增量式重建初始化图像配准三角剖分triangulationBA面临的挑战贡献场景图增强structure from motion revisitedSfm是对三维重建算法的统称，increment
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2024-09-16 13:19:36
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区别：RAW是未经修正的原始数据，JPG是根据厂商的风格、拍摄者的设置等进行了修饰的图片格式。RAW格式的文件要比JEPG格式的文件大；在画质方面，RAW格式图像要比JEPG格式图像好。本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。RAW简介RAW中文解释是“原材料”或“未经处理的东西”。RAW文件包含了原图片文件在传感器产生后，进入照相机图像处理器之前的一切照片信息。用户可以利用PC
空间频率响应在camera光学性能测试中，SFR是（Spatial Frequency Response）。 SFR（Spatial Frequency Response）是测模组对不同空间频率的响应情况，类似于MTF算法，但测试结果同时受镜头和感光器件以及处理程序的影响，因此称这种算法叫空间频率响应SFR。 Spatial Frequency Response (SFR) 主要是用于测量随着
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精选
2014-08-21 11:05:17
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从零开始学习SFR--3.0算法流程Mitre_SFR1. main()2. find_area()3. sfrProc()3.1 locate_centroids()3.2 fit()3.3 bin_to_regular_xgrid()3.4 calculate_derivative()3.5 apply_hamming_window()3.6 ftwos() 前言：因为课题涉及镜头质量检测，
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2024-05-14 19:51:54
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吉司机线段树假设对于要让区间[l,r]对于x做与操作 对于区间[l,r]维护他们的区间或（用qh表示） 分三种情况讨论1.当qh|x=qh时，显然这一次修改不会造成影响，直接退出2.当qh|x!=qh 是递归左右子树，直到l=r#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=5
实例：一个文本文件中的小写英文字母转换成大写后再保存到原文件，边转换边保存。#include <stdio.h>
void main()
{
char ch;
int i=0;
FILE *fp;
fp=fopen("d://tc//aaa.txt","r+");
if(!fp
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2024-07-15 10:04:20
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MTR-一款非常好用的网络分析工具。相信好多人都用过，因为个人工作中需要经常用到分析网络状况，加之ta非常简单实用，个人非常喜欢，实在忍不住要写篇博文来介绍一下。 1.mtr简介 Mtr是 Linux中有一个非常棒的网络连通性判断工具，它结合了ping, traceroute,nslookup 的相关特性。当网络链路出现问题时很
性能测试概念：负载测试：load testing :用户数量：性能指标压力测试：stress testing 高压力：系统是是怎么死的，基于压力准备预案（临时增加带宽，多个cpu） cpu，内存，硬盘，带宽，数据库容量测试：最大支撑的数量性能测试评价指标：1.响应时间：response Time 从用户角度评价系统的处理速度。经验值：2秒特别流畅，
MTF 调制传递函数
评价一个成像系统目前主流的办法主要有三种TV line检测，MTF检测，和SFR检测。
MTF是Modulation Transfer Function的英文简称，中文为调制传递函数。
是指调制度随空间频率变化的函数称为调制度传递函数。最开始是为了说明镜头的能力。
在各个摄像头镜头中经常采用MTF描述镜头的MTF曲线，表明镜头的能力。这些曲线是通过理想的测试环境下尽量减少
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2020-02-25 10:23:00
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