角点检测（Corner Detection）是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中，也称为特征点检测。Harris角点检测Shi-Tomasi角点检测自定义角点检测亚像素级角点检测1.角点 角点通常被定义为两条边的交点，更严格地说法
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2024-01-08 12:38:24
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1、简单了解OpenCV1.1 OpenCV简介OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。 OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费（FREE）的。OpenCV 为Intel I
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2024-04-02 09:10:43
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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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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 文章目录一、Canny边缘检测1、检测步骤2、代码展示3、效果对比图及说明二、图像轮廓检测1、cv2.findContours(img,mode,method)2、效果展示 一、Canny边缘检测1、检测步骤1）使用高斯滤波器，以平滑图像，滤掉噪声。2）计算图像中每个像素点的梯度强度和方向3）应用非极大值（Non-Maximum S
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2024-09-29 11:01:01
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# 如何使用Java获取CPU数量
在进行系统性能优化和资源管理时，了解系统的CPU数量是非常重要的。在Java中，我们可以通过一些简单的代码来获取系统的CPU数量。本文将介绍如何使用Java来获取CPU数量，并提供相应的代码示例。
## 获取CPU数量的方法
在Java中，我们可以通过`Runtime`类来获取系统的一些基本信息，包括CPU数量。`Runtime`类允许应用程序与运行时环境
原创
2024-06-01 03:57:19
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在图形图像中，梯度和边缘是非常相似的性质，在处理图像中，常常提取图像的边缘加以运算，下面介绍一个常用的边缘提取算子：Canny算子
Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：
好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。
好的定位- 标识出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近。
最小响应- 图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。
为
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2023-12-21 10:58:16
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SIFT特征提取匹配步骤① 使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里(可以使用drawKeypoints在图中标识出来) ② 使用SiftDescriptorExtractor的compute方法提取特征描述符(特征向量),特征描述符是一个矩阵 ③ 使用匹配器matcher对描述符进行匹配 ④ 匹配结果保存由DMatch的组成的向量里设置距离阈值,
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2024-01-06 09:01:20
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Java递归下级节点数量
## 简介
在编程中，递归是一种常见的技术，用于解决需要重复执行相似操作的问题。递归的本质是在函数内部调用自身，以便解决更小规模的问题，直到达到基本情况。
本文将探讨在Java中使用递归来计算树状结构中下级节点的数量。我们将介绍递归的基本概念，并提供一些示例代码来演示如何实现递归计算下级节点数量。
## 递归的基本概念
递归是一种通过将问题分解为规模较小的子问题
原创
2024-01-03 03:39:37
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HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，常用于海量数据的存储与处理。在HBase中，数据被分布存储在多个节点上，节点数量对于系统的性能和可靠性有着重要影响。本文将介绍HBase节点数量的意义以及如何设置节点数量。
### 背景
在HBase中，数据被分为多个Region，每个Region负责存储一部分数据，而每个Region都会有一个Region Server负责管理。Region
原创
2023-09-17 14:47:58
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什么是Zookeeper，Zookeeper的作用是什么，它与NameNode及HMaster如何协作？在没有接触Zookeeper的同学，或许会有这些疑问。这里给大家总结一下。一、什么是Zookeeper ZooKeeper 顾名思义 动物园管理员，他是拿来管大象(Hadoop) 、 蜜蜂(Hive) 、 小猪(Pig) 的管理员， Apache Hbase和 Apache
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢1文章编写目的在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群外配置非Kerberos环境的Gateway节点》和《如何在CDH集群外配置Kerberos环境的Gatew
Harris角点检测如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么我们就把它称之为角点。 角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，在图像融合和目标跟踪及三维重建中有重要的应用价值。它们在图像中可以轻易地定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。因为角点位于两条边缘的交点处，代表了两个边缘变化的方向上的点，所以它们是可以精确定位的二维特征，甚至可以达到亚像素的精度。
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2024-03-27 15:50:22
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概述在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的角点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点； 一提到角点检测，最常用的方法莫过于Harris角点检测，opencv中也提供了Harris角点检测的接口，即cornerHarris()，但是Harris角点检测存在很多缺陷（如角点是像素级别的，速度较慢等），opencv
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2024-01-08 17:26:42
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2.3 使用FLANN进行特征点匹配本节我们将讲如何使用FlannBasedMatcher接口和FLANN()函数来实现快速高效匹配(快速最邻近逼近搜索函数库，Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,FLANN)。2.3.1 FlannBasedMatcher类的简单剖析在OpenCV源码中，可以找到FlannBasedMatcher类：
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2024-01-10 13:05:00
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Opencv学习之角点检测角点检测在图像处理和计算机视觉领域，兴趣点（interest points），也被称作关键点（key points）、特征点（feture points）。它被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题，如果能检测到足够多特殊的点，同时它们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就具有使用价值。 图像特征类型被分为以下三种：
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2024-03-22 13:58:07
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角点检测基本概念1.兴趣点 在图像处理和计算机视觉领域, 兴趣点(interest points)也被称为关键点(key points)或者特征点(feature points)被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列问题。我们不再观察整幅图, 而是选择某些特殊的点, 然后对它们进行分析, 如果能检测到足够的这种点, 同时它们的区分度很高, 并且可以精确定位稳定的特
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2024-04-22 15:01:37
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在图像处理和与计算机视觉领域，兴趣点（interest points），或称作关键点（keypoints）、特征点（feature points） 被大量用于解决物体识别，图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题。我们不再观察整幅图，而是选择某些特殊的点，然后对他们进行局部有的放矢的分析。如果能检测到足够多的这种点，同时他们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就有使用
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2024-02-22 15:58:26
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角点检测在图像匹配、目标识别、目标跟踪、运动估计与三维重建等CV领域起着非常重要的作用。角点定义关于角点的定义有以下几种： 1、角点是两条及两条以上的边缘的交点； 2、角点处的一阶导数最大，二阶导数为零； 3、角点是一阶导数（即灰度梯度）的局部最大对应的像素点； 4、角点指示了物体边缘变化不连续的方向； 5、角点指图像梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；Harris角点Harris角点
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2024-05-10 21:53:35
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1.简介CiteSpace 又翻译为“引文空间”，是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的引文可视化分析软件。由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。摘自 李杰.CiteSpace中文版指男2.如何用Citesapce挖掘现有数据，首先对于一些名词进行解释。
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2024-03-21 07:32:05
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给你一个整数数组 nums ，你可以对它进行一些操作。 每次操作中，选择任意一个 nums[i] ，删除它并获得 nums[i] 的点数。之后，你必须删除 所有 等于 nums[i] - 1 和 nums[i] + 1 的元素。 开始你拥有 0 个点数。返回你能通过这些操作获得的最大点数。 来源：力 ...
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2021-10-18 22:10:00
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