上面的算法如SIFT、SURF提取到的特征也是非常优秀（有较强的不变性），但是时间消耗依然很大，而在一个系统中，特征提取仅仅是一部分，还要进行诸如配准、提纯、融合等后续算法。这使得实时性不好，降系了统性能。Edward Rosten和Tom Drummond两位大神经过研究，于2006年在《Machine learning for high-speed corner detection》中提出了一
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2023-07-06 15:14:32
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定量比较表明，特征检测器描述符检测大量特征的能力的一般顺序为：ORB>BRISK>SURF>SIFT>AKAZE>KAZE每个特征点的特征检测描述计算效率的算法顺序为：
原创
2022-11-17 01:01:59
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如题
OpenCv提供了两种描述符匹配方法：Brute-Force匹配与FLANN匹配1.Brute-Force匹配1.1创建BFMatcher对象1.2使用两个方法：match()或knnMatch()进行描述符匹配 1.3基于ORB或SIFT的BF匹配2.FLANN匹配2.1第一个字典是IndexParams2.2第二个字典是SearchP
一、SIFT介绍1 SIFT（尺度不变特征变换）原理 SIFT包括兴趣点检测器和描述子。SIFT描述子具有非常强的稳健性，经常和许多不同的兴趣点检测器结合使用。SIFT特征对于尺度，旋转和亮度都具有不变性，因此，它可用于三维视角和噪声的可靠匹配。 S
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2023-07-17 13:39:33
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一、引言贡献有三点：开发了一个高效、强大的目标检测模型，可以让任何人仅仅通过1080TI或2080TI训练一个快速且检测准确的检测器。通过大量的训练实验验证Bag of Freebies和Bag of Specials对检测的影响。改进CBN、PAN、SAM等等方法，使之更适合单GPU训练。yolov4跟其他算法的对比图：二、相关工作2.1 目标检测模型深度学习的目标检测器一般包含两个部分。第一，
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2024-07-31 16:56:22
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用于标定立体相机函数形式
C++:
cvStereoCalibrate( const CvMat* object_points, const CvMat* image_points1,
const CvMat* image_points2, const CvMat* npoints,
CvMat* camera_matrix1, CvMat* dist_coef
弱监督目标检测论文相关1.传统目标检测2014年之前->传统的目标检测器：VJ检测器->HOG检测器->DPM2014年之后->基于深度学习的目标检测器：双阶段：RCNN->SPPNet->Fast RCNN->Faster RCNN->Feature Pyramid Networks单阶段：YOLO->SSD->RetinaNet 现
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2024-04-04 11:39:07
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一、E3检测器简介平均停车次数、车辆通过区域的平均延误、一段时间内进入检测区域车辆数、一段时间内进入检测区域但还未离开的所有车辆的平均速度、一段时间内进入检测区域但还未离开的所有车辆的平均停车次数等，详见下表。NameTypeDescriptionbegin(simulation) secondsThe first time step the values were collected inend
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2024-01-12 18:57:57
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我们都知道检测器是一种能用来检测色谱柱流出组分及其量的变化的器件，是色谱系统中的关键部件，具有灵敏度高、线性范围宽、重复性好、稳定性好、响应速度快等特点。用于区分、记录或指示环境中某一变量的变化，如温度、压力、电荷、电磁辐射、核辐射、粒子或分子等。常见的检测器形式和种类比较多，下面，中国测量工具网的小编就给大家介绍一下常见的几种检测器。1、热导检测器热导检测器(TCD)属于浓度型检测器，即检测器的
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2023-09-04 15:29:16
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算法思想：如果一个像素与它邻域的像素差别较大（过亮或过暗） , 那它更可能是角点。
算法步骤：
1.上图所示，一个以像素p为中心，半径为3的圆上，有16个像素点（p1、p2、...、p16）。
2.定义一个阈值。计算p1、p9与中心p的像素差，若它们绝对值都小于阈值，则p点不可能是特征点，直接pass掉；否则，当做候选点，有待进一步考察；
3.若p是候选点，则计算p1、p9、p5、p13与中心p
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2020-09-10 14:39:00
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参照N多篇老外的论文做的美女检测器。 （1）检测身体各部位 输入： 输出： 检测出头部、身体、左胳膊，右胳膊，左腿，右腿 再来张： 再来张人脸的：
原创
2022-08-01 14:23:44
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边缘检测是以较小的算子为基础的，具有两个建议1、灰度变化与图像尺寸无关，因此检测要求使用不同尺寸的算子。2、灰度的突然变化会在一阶导数产生波峰波谷，在二阶导数
原创
2022-06-27 22:16:01
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SSD（Single Shot MultiBox Detector ） 由于当网络逐渐深层时，感受野也逐渐越来越大。如果通过最终的feature maps进行区域生长，随着感受野增大对于小目标的检测效果也不理想。于是SSD诞生，其带来了一种新的想法：那如果是针对卷积过程中间的feature maps都进行区域生长呢？ SSD以VGG-16作为BackBone，并对其进行了一些修改：分别将VGG16
## Python的QR代码检测器实现流程
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现QR代码检测器。我们将使用OpenCV库来处理图像，并使用ZBar库来解码QR代码。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库和模块 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 将图像转换为灰度图像 |
| 4 | 使用ZBar库检测和解
原创
2023-09-30 12:27:56
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1 原理通过光纤采集LED光信号，经过光电信号转换，导入LED测试(分析)模块，分析数据通过各种数据接口导入电脑，并衔接于ICT在线测试和功能测试程序中，生成数据报告。2 Feasa LED分析仪的使用(1)Feasa LED Analyser是一个测量系统，能够实现快速动测试LED的颜色和亮度。每个LED分析仪能同时测量多达20种不同的颜色和强度的光源。从光纤(POF)收集，进行测量和分析。该装
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2024-02-04 03:48:38
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一、Haar级联Haar分类器是基于统计的检测方法，类Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个类Haar特征都描述了相邻图像区域的对比模式。对给定的图像，特征可能会因区域大小而有所不同，区域大小被称为窗口大小。Haar级联具有尺度不变性，在尺度变化上具有鲁棒性。不具有旋转不变性。Haarlem分类器=Haar-like特征+AdaBoost算法+级联+积分图快速计算。Haar-like特
序列检测器是时序数字电路中非常常见的设计之一。它的主要功能是:将一个 其中状态A～
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2011-10-26 10:05:00
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# Android 矩形检测器实现教程
矩形检测器是一种计算机视觉任务，能够从图像中识别和定位矩形物体。在本篇文章中，我们将一步步指导一位初学者如何在Android中实现一个简单的矩形检测器。本教程将涵盖项目结构、所需依赖库、实现步骤，以及关键代码详解。我们还会提供甘特图以便于了解每一步的时间安排。
## 流程概述
在开始实现之前，我们需要明确整个项目的流程。以下是实现矩形检测器的基本步骤：
# 如何实现“语法检测器java”
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现一个简单的“语法检测器java”。这个小项目将帮助你学习如何使用Java编程语言来实现一个基本的语法检测器。
## 流程
下面是实现“语法检测器java”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Java项目 |
| 2 | 编写代码来读取用户输入
原创
2024-04-09 04:13:58
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一、背景： 项目采用第三方框架uni-app开发微信小程序，vue语法 + wxApi二、单测方案： Vue Test Utils + JEST前期调研：微信官方推荐单测工具 【miniprogram-simulate】，官方提供的案例demo都针对原生小程序开发方案，尝试了测试第三方打包后的小程序代码，load方法无法渲染uni-app提供了测试方案【@dcloudio/uni-automato
