图片边缘出现黑点的问题分析和解决（纹理过滤）最近在项目中遇到UI图片非透明区域边缘出现黑色杂点的问题，经过分析和纹理过滤有关，并提出解决方案，需要美术制图时特别注意。本文是此问题的分析与解决方案。问题我的项目使用的FairyGUI，然而此问题与UI框架无关。上图为出现问题的图片，一个绿色的环形图片，周围为透明。通过修改渲染所用shader，并在片源着色中修改out颜色的alpha = 1，可以获得
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2024-05-16 11:16:20
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值
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2024-02-23 11:41:48
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利用Opencv 寻找凸四边形的四个顶点 对于一个含有凸四边形的图像，要想定位出凸四边形的四个顶点的坐标。 首先，得先对图像进行边缘检测，而边缘检测的前提是二值化图像【未进行二值化的图像进行边缘检测得到的结果往往非常不理想】，根据实际图像的特点，我对图像进行二值化处理以及闭运算【主要去除目标物内的孤立点】的过程如下：#图像灰度处理 最大值灰度
import cv2
import num
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2024-01-10 11:32:17
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# 离群点检测与Python实现
离群点（Outlier）是指在数据集中显著偏离其他观测值的样本，这些数据点通常会影响统计分析结果和机器学习模型的性能。因此，离群点检测在数据预处理环节非常重要。本文将介绍几种常用的离群点检测方法，并提供对应的Python代码示例，以便于读者更好地理解这一概念。
## 离群点检测方法
1. **基于标准差的方法**
这种方法假设数据呈正态分布，如果一
作者：yd_2579451871 开发小白自述年初，我开始从java语言转战Python语言的开发，对于零基础python经验的人来说，要开发出高质量且安全性能高的Python 代码最好的方式莫过于使用代码检查工具辅助了。它们不仅能使工作更加简单、还能够提升编程体验和效率。每个人都知道这一点，而问题在于，如何从众多选项中选择最好的一款代码检查工具，初级开发者往往面临这个问题。在此给大家分
学习OpenCV——Surf（特征点篇）&flann检测特征Surf(Speed Up Robust Feature)Surf算法的原理 &n
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2024-01-29 17:39:41
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一、引言就餐饮企业而言，经常会碰到如下问题。1）如何根据客户的消费记录检测是否为异常刷卡消费？2）如何检测是否有异常订单？这类异常问题可以通过离群点检测来解决。离群点检测的任务是发现与大部分其他对象显著不同的对象。大部分数据挖掘方法都是将这种差异信息视为噪声而丢弃，然而在一些应用中，罕见的数据可能蕴含着更大的研究价值。在上面的数据散布图中，离群点远离其他数据点。因为离群点的属性值明显偏离期望的或常
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2023-12-18 11:03:54
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基于聚类的离群点检测：算法核心 计算离群点得分。1、选择聚类算法进行聚类，找到各簇质心；2、计算个对象到最近质心的距离；3、计算各对象到它的最近质心的相对距离；4、与给定的阈值作比较，选出离群点。python 例子：1 import numpy as np
2 import pandas as pd
3
4 inputfile = '.../data/consump
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2023-05-29 16:14:23
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文章目录1. 有两种相关处理图片的方法:Python-opencv和PIL(Image)1.1 Python-opencv1.1.1 图像读入1.1.2 进行灰度处理1.1.3 二值化处理1.1.4 降噪1.1.5 剪裁1.2 PIL Image图像处理库 1. 有两种相关处理图片的方法:Python-opencv和PIL(Image)1.1 Python-opencv1.1.1 图像读入第一种
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2024-06-19 20:06:48
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录引言方法1方法2总结参考文献 引言语音的实际应用场景中，经常是给定一段包含多句句子的长语音，这就产生了语音端点检测的需求，从而实现对句子的分割。端点检测可以是只检测长语音的开始和结束，也可以细化到每一句句子的开始和结束，以下示例为句子级的端点检测。方法1使用短时能量和谱质心特征进行端点检测，在matlab上有封装好的函数，以
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2023-11-20 10:41:28
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文章目录1 摘 要2 技术栈3 基于深度学习的车辆特征分析系统需求分析需求设计其他功能需求分析系统设计系统的功能模块设计数据库的设计系统的实现系统的登录模块设计系统的首页实现菜单模块的实现车辆特征识别图片上传的实现车辆特征识别的实现汽车百科的实现识车大全的功能实现参考文献6 推荐阅读7 源码获取： 1 摘 要当下是一个数据化、信息化的时代，在这样一个时代中，通过计算机与人工智能相结合的不断发展，
第八章 异常控制流平滑：指在存储器中指令都是相邻的。突变：出现不相邻，通常由诸如跳转、调用、和返回等指令造成。 异常是异常控制流的一种形式，由硬件和操作系统实现。简单来说，就是控制流中的突变。事件：即状态变化，与当前指令的执行可能直接相关，也可能没有关系。异常的处理方式：8.1 异常处理异常号：系统为每种类型的异常分配的唯一的非负整数。异常表：系统启
零之前言这一章的数学我真的有点看不懂，没有认真专研过，所以，这节内容的代码主要搞清楚参数怎么设置，然后参数怎么调会有怎样的结果就可以了。一.图像特征对于图像的特征提取，一个关键的特征就是角点。角点是比较好检测的一种东西。做过软件识图的都知道，如果没有角点的搜寻图，纯色搜寻很容易搜索到其他的东西，那为什么说角点能够作比较好的特征检测的东西呢？尝试移动一下这三个框，就很容易知道结果了。二.Harris
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2023-10-24 00:40:02
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角点广义定义：不同方向线条的交点。如下图：数字图像中角点定义：像素点附近区域像素无论是在梯度方向，还是在梯度幅值上都发生较大变化一阶导数（灰度图像的梯度）的局部最大所对应的像素点两条及两条以上边缘的交点图像中梯度值和梯度方向变化速率都很高的像素点角点处一阶导数最大、二阶导数为0，指示物体边缘变化不连续的方向检测角点的意义：角点是图像中的重要特征，对帮助人们理解、分析图像有重要的作用。角点在保留图像
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2023-12-15 09:51:43
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文章源码在 https://github.com/wangshub/python-vad引言语音端点检测最早应用于电话传输和检测系统当中,用于通信信道的时间分配,提高传输线路的利用效率.端点检测属于语音处理系统的前端操作,在语音检测领域意义重大. 但是目前的语音端点检测,尤其是检测 人声 开始和结束的端点始终是属于技术难点,各家公司始终处于 能判断,但是不敢保证 判别准确性 的阶段. 现在基于
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2024-02-19 14:28:32
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这个是利用子带谱熵法进行语音信号端点检测的代码，给出了参考文献，有兴趣时可以看一下，发博客以作备忘！！！function [voiceseg,vsl]=vad_1(s,fs)
%该函数采用子带谱熵法检测语音信号的端点
%输入：s ：输入信号s
% fs：输入信号的采样频率（Hz）
% Is：设定一个前导无话段用来计算门限值（比如我们分段时预留了至少0.5s，
%
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2023-10-12 12:54:34
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手机屏幕消费者使用手机时最先接触的一环，承载着画面显示和触控操作，手机屏幕的大小、亮度、刷新率、对比度等等都影响着消费者的使用体验。手机屏幕性能也成为各手机品牌之间差异化的体现和竞争的关键性因素。手机屏幕分为LCD屏幕和OLED屏幕两种，在制造完成后，都需要经过专业的性能测试，才能得以应用，为了避免劣质屏幕流入市场，在手机屏幕测试中，要选择专业的测试仪器和模组，例如大电流弹片微针模组。
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2023-12-13 23:20:28
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我们经常会在Excel表格中进行数据的核对修改，如果要在第一时间知道哪些数据被修改过，通过对修改过的数据做出标记是快速识别这类数据的好方法。利用Excel的有关组件，我们就可以实现被修改数据的标记功能。下面，我们以在Excel 2019中操作为例来说明。 1. 用好突出显示修订 修改数据轻松标记
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2023-11-11 23:39:31
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一 理解描述： 离群点检测，是发现于大部分其他对象显著不同的对象。大部分分析都会把这些差异信息丢弃，然而在一些场景中，这些数据可能存在巨大的价值应用范围： 诈骗检测；贷款审批；电子商务；网络入侵；天气预报等领域二 离群点成因及类型成因： 数据取值来源不同；自然变异造成；数据测量不准；收集误差 离群点的类型：分类标准分类标准分类描述数据范围全局离群点和局部离群点离群特征是从局部和总体来看的，可用二维
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2023-11-05 07:47:04
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在一组平行测定中，若有个别数据与平均值差别较大，则把此数据视为可疑值，也称离群值。 如果统计学上认为应该舍弃的数据留用了，势必会影响其平均值的可靠性。相反，本应该留用的数 据被舍弃，虽然精密度提高，但却夸大了平均值的可靠性。1 离群值检验方法简介设有一组正态样本的观测值，按其大小顺序排列为x1，x2，x3，……，xn。其中最小值x1或最大值xn为离群值(xout)。对于离群值的统计检验，大都是建立
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2023-08-02 23:26:55
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