在Java中，每个对象都可以调用自己的hashCode()方法得到自己的哈希值(hashCode)，相当于对象的指纹信息，通常来说世界上没有完全相同的两个指纹，但是在Java中做不到这么绝对，但是我们仍然可以利用hashCode来做一些提前的判断，比如:如果两个对象的hashcode不相同，那么这两个对象肯定不同的两个对象。 如果两个对象的hashCode相同，不代表这两个对象一定是同一个对象，也
转载
2024-10-27 07:30:28
19阅读
文章目录1. 滤波器1.1 什么是滤波器？1.2 关于滤波核1.3 素材选择2.均值滤波器 cv2.blur()2.1 语法简介2.2 代码示例2.2.1 3×3 滤波核为例2.2.2 5×5 滤波核为例2.2.3 10×10滤波核为例3. 中值滤波器 cv2.medianBlur()代码示例4. 高斯滤波器 cv2.GaussianBlur()5. 双边滤波器 cv2.bilateralFil
转载
2024-08-05 20:56:53
20阅读
事情由来公司要做一个基于discuz的论坛，需要支持同时在线千万级别，而discuz用于判断用户是否登录依据”session“常常是保存在数据库里面的，并且基于一张表保存，那么，当同时有大量用户挤入，会不会造成数据库无法承受而导致运行缓慢？答案是肯定的。那么，基于这种原因，我打算用分布式redis来解决这个问题。按着不同的维度，这里可以是地区，活跃度等把用户登录信息分布存储在不同的redis中。常
## 均值哈希算法简介与实现（Java）
### 1. 引言
在计算机视觉领域，图像相似度的度量是一个常见的问题。然而，如何快速并准确地计算两张图像的相似度一直是一个挑战。均值哈希算法（Average Hash）是一种简单而高效的图像相似度计算方法，通过将图像转换为二进制哈希码，实现图像的快速比对。本文将介绍均值哈希算法的原理，并使用Java语言实现。
### 2. 均值哈希算法原理
均值
原创
2023-11-28 11:50:39
124阅读
想必大家都用google或baidu的识图功能，上面就是我搜索冠希哥一幅图片的结果，达到图片比较目的且利用信息指纹比较有三种算法，这些算法都很易懂，下面分别介绍一下： 一、平均哈希算法（aHash）此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的，最适用于缩略图，放大图搜索。步骤：1.缩放图片：为了保留结构去掉细节，去除大小、横纵比的差异，把图片统一缩放到8*8，共64个像素的图片。2.转
转载
2023-08-21 13:25:40
36阅读
一、简介与实际应用PCA 主要用于获取物体的主要方向以及对数据进行降维度处理。PCA 的主要思想是在一堆维度的数据中找到能体现特性的几个重要的特性，从而降低计算量，把那些不特别重要的属性从这些数据中剔除掉。二、数学原理推导 三、 opencv中的PCA类PCA::PCA(InputArray data, InputArray mean, int flag
转载
2024-06-23 10:42:15
25阅读
K均值聚类算法在cxcoer中,因为它在ML库诞生之前就存在了.K均值尝试找到数据的自然类别.用户设置类别个数,K均值迅速地找到"好的"类别中心."好的"意味着聚类中心位于数据的自然类别中心.K均值是最常用的聚类计数之一,与高斯混合中的期望最大化算法(在ML库中实现为CvEM)很相似,也与均值漂移算法(在CV库中实现为cvMeanShift())相似.K均值是一个迭代算法,在OpenCV中采用的是
转载
2024-04-08 21:27:24
96阅读
图像滤波均值滤波import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读入带噪点的图像
img=cv2.imread("img/lenaNoise.png")
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
# 均值滤波
# 简单的平均卷积操作 指定两个参数 img 原图像 （3，3）核大小
#
转载
2024-03-26 10:42:07
49阅读
变量的引用变量 和 数据 都是保存在 内存 中的；在 python 中 函数的 参数传递 以及 返回值 都是靠 引用 传递 的在 python 中：变量和数据是分开储存的；
数据保存在内存中的一个位置；
变量保存着数据在内存中的地址；
变量中记录数据的地址，叫做引用；
使用 id（）函数可以查看变量中保存数据所在的地址；可变和不可变类型不可变类型，内存中的数据不允许被修改；数字型
字符串
元组可变
0、算子描述算子接受一个旋转矩形作为ROI（兴趣区域），接受一个或者多个旋转矩形作为Masks（掩膜，掩膜遮蔽的像素不计入算子计算），所以有效检测区域为ROI减去Masks。计算有效检测区域内的像素平均值。将该像素平均值与参考值进行比较，若该像素平均值落与参考值的上下限百分比内，则算子返回true，否则返回false。注：所有ROI和mask的位置和角度都是相对于原图的图像坐标的。1、解决思路使用
转载
2024-05-10 17:41:57
980阅读
为什么要使用滤波消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 如下图，左图带有椒盐噪声，右图为使用中值滤波处理后的图片。 图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入
转载
2024-05-04 17:16:14
56阅读
Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（上）-Task01 OpenCV框架与图像插值算法1.1 简介中，灰度值仅在整数位置上有定义。然而，输出图象[x，y]的灰度值一般由处在非整数坐标上的值来决定。这就需要插值算法来进行处理，常见的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次样条插值。1.2 学习目标了解插值算法与常见几何变换之间的关系理解插值算法的原理掌握OpenCV框架下插值算法API的使用
由一个归一化卷积框完成的。它只是用卷积框覆盖区域所有像素的平均值来代替中心元素。例如
原创
2022-06-01 17:36:23
387阅读
一、样本的准备，需要创建这几个文件夹，其中neg是负样本，pos是正样本，src是源图像（可没有）,xml用来存储模型 以行人训练为例，首先正样本是各种各样的行人的照片，负样本就是非人照片。样本个数最好在上千个，个数太少训练出来的分类器不能准确的检测行人，网上对正负样本的个数比例不尽相同，有的说3:1有的说7:3,具体的还是要自己去实验，我用的正样本有200
hash表 C++的使用以及理解1、哈希表定义哈希表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。优点可以为寻址带来遍历。由于哈希表的键和值是对应的，查找起来会比较迅速。但是相对的，插入和删除的效率会变低。比如1、2、3
图像通过一定尺寸的矩阵表示，矩阵中每个元素的大小表示图像中每个像素的明暗程度。查找矩阵中的最大值就是寻找图像中灰度值最大的像素，计算矩阵的平均值就是计算图像像素的平均灰度，可以用平均灰度表示图像整体的亮暗程度。因此，针对图像矩阵数据的统计和分析，在图像处理工作中具有非常重要的意义。OpenCV集成了求取图像像素最大值、最小值、均值、标准差等函数，本节将详细介绍这些函数的使用方法。OpenCV提供了
转载
2024-05-06 16:30:30
258阅读
方框滤波是均值滤波的一般形式，在均值滤波中，将滤波器中所有的像素值求和后的平均值作为滤波后结果，方框滤波也是求滤波器内所有像素值的之和，但是方框滤波可以选择不进行归一化，就是将所有像素值的和作为滤波结果，而不是所有像素值的平均值。OpenCV 4中提供了boxFilter()函数实现方框滤波，该函数的函数原型在代码清单5-10中给出。void cv::boxFilter(InputArray s
转载
2024-06-16 12:58:53
47阅读
1、均值滤波任意一点的像素值，都是周围N*N个像素值的均值如上图是一个图片的像素分布，红色区域226，红色可以作为周围NN个像素的均值 例：选取55的区域，红色区域的像素新值=蓝色背景区域像素值之和除25中间部分称为：核。每一个都是1/25， 核根据要取多少N*N决定 针对原始图像内的像素点，逐个采用核进行处理，得到结果图像. 使用函数：处理结果=cv2.blur（原始图像，核大小） 处理结果=c
转载
2024-04-12 20:20:38
93阅读
简单认知Mat 认知取值类型和范围CV_8U 8位无符号整数 0~255CV_8S 8位符号整数 -128~127CV_16U 16位无符号整数 0~65535CV_16S 16位符号整数 -32768~32767CV_32S 32位符号整数 -2147483648~2147483647CV_32F 32位浮点整数 -FLT_MAX~FLT_MAX,INF,NANCV_64F 64位浮点整数 -D
转载
2024-04-05 12:16:38
42阅读
