7.3图的遍历遍历需要对图中所有顶点进行访问，并且每个顶点只能访问一次，但因为任何顶点都可能邻接，所以会遇到遍历了一轮又回到原来的结点上，这时需要设立标记，记录结点是否已经被访问。遍历算法有两种：深度优先搜索和广度优先搜索。7.3.1深度优先搜索DFS步骤：选取一个顶点访问从该顶点的邻接点中选取一个访问从该邻接点的邻接点中选取一个访问如果一个点的邻接点都被访问，则退回上一个点直到与第一个顶点连通的
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2024-02-26 20:16:08
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# Python查找图像坐标
在计算机视觉和图像处理中，我们经常需要对图像进行分析和处理。其中，查找图像坐标是一项常见的任务，它可以帮助我们定位图像中感兴趣的区域，为后续的处理和分析提供基础。
## 图像坐标系统
在开始讨论图像坐标的查找之前，首先我们需要了解图像坐标系统。图像坐标系统是一个二维坐标系统，它由图像的像素组成。图像的左上角为原点(0, 0)，x轴向右增长，y轴向下增长。如下图所
原创
2024-01-13 04:56:33
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1、目标在本文中我们要回答下面这4个问题： （1）怎样遍历图像中的每一个像素； （2）OpenCV中矩阵值怎样存储； （3）怎样测试我们的算法的效率； （4）什么是查找表，我们为什么要是用它？2 关于测试demo这里，我们考虑一种非常简单的色彩降低方法。我们已经知道，使用了unsigned char类型的矩阵项最高可以拥有256种不同的值。那么对于3通道图像来说，那就有16,000,000
文章目录第七章——图像搜索一、前期准备知识1.基于内容的图像检索2.视觉单词二、图像搜索流程1流程2流程3三、使用几何特性对结果排序 第七章——图像搜索主要内容：利用文本挖掘技术对基于图像视觉内容进行图像搜索本章提出利用视觉单词的基本思想，解释完整的安装细节，在一个实例数据集上进行测试。一、前期准备知识1.基于内容的图像检索在大型的图像数据库上，CBIR（Content-Based Image
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2023-06-16 09:24:06
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本章将展示如何利用文本挖掘技术基于图像视觉内容进行图像搜索。在本章中，阐明了利用视觉单词的基本思想，完整解释了的安装细节，并且还在一个示例数据集上进行测试。本章图像搜索模型是建立在BoW词袋基础上，先对图像数据库提取sift特征，对提取出来的所有sift特征进行kmeans聚类得到视觉单词(每个视觉单词用逆文档词频配以一定的权重)，然后对每幅图像的sift描述子进行统计得到每幅图像的单词直方图表
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2024-03-11 17:02:02
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方式1使用urllib库import urllib.request
import os ,stat
url = "https://cn.bing.com/th?id=OHR.Lidong2019_ZH-CN0761273672_1920x1080.jpg"
try:
urllib.request.urlretrieve(url,filename="/home/baixiaoxu/desk/
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2023-06-26 10:13:05
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#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from cv2 import COLOR_BGR2GRAY def main(): # 读取原图 img_rgb = cv2.imread("d
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2020-07-10 18:54:00
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# 使用Python查找图像中的矩形
图像处理是计算机视觉中非常重要的一个领域。今天，我们将通过Python使用OpenCV库来查找图像中的矩形。接下来，我将为你提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
我们将这个过程分为几个主要步骤，详见下表：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-----------------
轮廓检测 轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现 使用方式如下：import cv2
img = cv2.imread("./test.jpg") #读取原始图片，彩色三通道图片
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转化成
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2024-03-04 16:24:33
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目录7.1 基于内容的图像检索从文本挖掘中获取灵感——矢量空间模型7.2 视觉单词创建词汇7.3 图像索引7.3.1 建立数据库7.3.2 添加图像7.4 在数据库中搜索图像7.4.1 利用索引获取候选图像7.4.2 用一幅图像进行查询7.4.3 确定对比基准并绘制结果7.5 使用几何特性对结果排序7.1 基于内容的图像检索大型图像数据库上，CBIR（Content-Based Image Ret
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2023-08-02 10:23:27
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目录一、基于内容的图像检索二、 视觉单词三、 图像索引 3.1 建立数据库3.2 添加图像 编辑四、在数据库中搜素图像 4.1 利用索引获取候选图像4.2 用一幅图像进行查询 4.3 确定对比基准并绘制结果 五、 使用几何特性对结果排序一、基于内容的图像检索 CBIR技术用于检索在视觉上具有相似
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2023-06-07 17:03:14
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最近项目不那么紧张，有时间来研究一下Python,先前断断续续的自学了一段时间，有些浅基础。刚好在码云上看到比较适合的案例，跟着案例再往前走一波。 案例一：爬虫抓图 开发工具：PyCharm 脚本语言：Python 3.7.1 开发环境：Win10 爬取网站：图 # Win下直接装的 python3
pip ins
Mat-基本图像容器目标我们有多种方式从现实世界中获取数字图像：数码相机，扫描仪，计算机断层扫描和磁共振成像等等。在任何情况下，我们（人类）看到的都是图像。然而，当将其转换为数字设备时，我们记录的是图像中每个点的数值。例如在上述图像中，您可以看到汽车的镜像只不过是一个包含像素点所有强度值的矩阵。我们如何获取和存储像素值可能会根据我们的需要而有所不同，但最终，计算机世界内的所有图像可能会被减少到描述
tar 打包
-c 打包
-x 解包
-v 显示过程
-f 指定文件(通常要与c x连用)
-j 调用bzip2压缩解压
-z 调用gzip压缩解压
原创
2011-05-26 01:28:32
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图像的查找表和颜色表图像的查找表和颜色表图像的查找表和颜色表
原创
2021-08-02 14:17:18
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1. 前言在图像分析里，投影曲线是我们经常要用到的一个图像特征，通过投影曲线我们可以看到在某一个方向上，图像灰度变化的规律，这在图像分割，文字提取方面应用比较广。一个投影曲线，它的关键信息就在于波峰与波谷，所以我们面临的第一个问题就是找到波峰与波谷。第一次涉及到求波峰与波谷时，很多人都不以为意，觉得波谷波峰还不容易，无非是一些曲线变化为零的点，从离散的角度来说，也就是:波峰：F(x
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2023-01-05 15:06:43
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1. 找出两个文件夹里相同的文件，保存输出# !/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
import os
import glob
from PIL import Image
#指定找到文件后，另存为的文件夹路径
outDir = os.path.abspath('/home/chenxp/datadisk/pascal/VOCdevkit/VOC2010/
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2024-02-19 16:57:18
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文章目录1、基于内容的图像检索1.1 定义1.2 特点1.3 层次划分1.4 矢量空间模型2、视觉单词2.1 创建词汇3、图像索引3.1 建立数据库3.2 添加图像4、在数据库中搜索图像4.1 利用索引获取候选图像4.2 用一幅图像进行查询5、使用几何特性对结果排序 1、基于内容的图像检索1.1 定义图像检索：从图像库中查找含有特定目标的图像，也包括从连续的视频图像中检索含有特定目标的视频片段。
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2023-06-16 16:51:04
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高清节目高比特率的情况下，外接usb硬盘进行timeshift，发现performance不足，流数据丢失现象。
研究发现，对流中的图像组和图像头定位算法耗时过多，经过研究找到改善方法。下面是解决方法描述：
function dvb_index() in RecordingThread.cpp, is used to locate sequence header and picture hea
原创
2009-11-26 17:49:57
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在一组数据当中我们取出一个我们想要的数据的过程，谓之查找。1、简单查找： 需求：在一组数据当中找到你想要的一个数据，并且返回该数据在数组当中的索引。 思路：循环遍历整个数组，然后拿各个元素与所要找出的数字做比较，如果相等返回该位置的索引，相反如果查找完之后，仍没有找到数据，此时就返回-1，表示该数据不再数组当中。 代码：class SimpleFind
{
public static
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2023-06-29 16:40:52
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