我们假定存在这样一个均匀带电球壳。 首先我们来分析场强E： 很容易我们得到E=q/(4πεr²),r≥R（球壳外） 紧接着对球壳内进行分析，我们有高斯定理 由于因为球面内部没有电荷分布，我们得到E=0，r<=R;而根据电场强度与电势之间的关系： 我们很容易得到U=∫ (q/4πεr²)dr=-q/4πεr（球壳外）补充：均匀带电球体 均匀带电球体内：E=qr/4πεR^3(R三次方) r取球
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2023-07-03 14:27:35
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一、写在前面前几天在微信上看到这样一篇文章，链接为：https://www.jb51.net/it/692145.html，在这篇文章中，有这样一段话，吸引了我的注意：在 Linux 中 ls 是一个使用频率非常高的命令了，可选的参数也有很多， 算是一条不得不掌握的命令。Python 作为一门简单易学的语言，被很多人认为是不需要认真学的，或者只是随便调个库就行了，那可就真是小瞧 Python 了。
LBP（局部二进制模式）：
是机器视觉中常用到的一种特征，可有效处理光照变化。算法：对图像中的某一像素点的灰度值与某领域的像素点的灰度值比较，如果领域的值比该点大，则赋值为1，反之赋值为0，然后从左上角开始顺时针可以得到一个bit chain然后再转为10进制。即将一个像素点与领域的差值关系用一个数表示，而光照变化引起像素值同增同减不会改变LBP的大小，尤其对于局部区域。缺点：只能处理单张的
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2023-10-03 13:47:27
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没有看LBP之前觉得它很神秘，看完了之后也就那么回事，不过提出LBP的人确实很伟大！！ 局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；1、LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，
Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。像 Perl 语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License) 协议。官方宣布，2020 年 1 月 1 日， 停止 Python 2 的更新。Python 2
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2023-09-07 15:32:49
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概述原文：《An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency》上一步我们进行了线特征的提取和描述，接下来我们进行线特征的匹配。在此之前我们先通过预处理将一些明显无法匹配的特征给消除，以降低图匹配问题的维度。 该部分图匹配
# LBP算法在Python中的实现
局部二值模式（LBP）是一种用于图像处理的纹理描述子，通常用于人脸识别和图像分类。今天，我们将通过一系列步骤，以Python实现LBP算法。
## 流程概述
为了帮助你理解LBP算法的实现，下面是流程步骤的表格：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -----------
圆内的均匀随机点前言最近遇到一个问题，需要在以一个坐标为中心的区域内生成一组均匀分布的随机点，首先想到的就是以圆作为区域。圆内随机点方法1:根据x2+y2=R2x2+y2=R2,那么自让想到可以先随机生成[-R,R]间的横坐标x，然后生成[−R2−X2−−−−−−−√,R2−X2−−−−−−−√−R2−X2,R2−X2]范围内的随机数y，那么(x,y)自然也就是在圆内的随机点了。写一段代码看一看:
# 如何使用Python实现LBP算法
## 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python编程语言实现局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）算法。LBP是一种用于图像处理和模式识别的常用算法，通过对图像中的每个像素点及其邻域像素值进行比较，生成一个二进制数值来表示该像素点的特征。
## 步骤
接下来，我将向你展示实现LBP算法的整个流程。我们将分为以下几个步
众所周知，python是一门解释型语言，相比于C/C++等编译型语言程序运行的运行速度慢。在我使用python的日常中多半是编写数值模拟程序，程序主要结构就是一个for循环下面跟着各种各样的计算公式。如果用原生的python一点一点循环的话，这个速度已经不能用慢来形容了，请早早放弃。通常提高这种类型程序运行速度的思路都是把循环尽可能地改为矩阵，python中有一个和矩阵很相似的数据类型叫做列表。此
文章目录实验目的实验前明确的概念一、LBP分类1、数据准备2、说明一些概念3、效果4、实现代码二、HOG分类1、实验前言2、效果3、实现代码三、工程代码参考资料 实验目的选取LBP、HOG两种特征提取算法做分类，去识别人的图像。实验前明确的概念LBP、HOG是两种特征提取算法。一、LBP分类1、数据准备如果想要将人脸准确地检测出来，需要通过建立人脸模型，获取准确区分人脸的分类器，LBP这里我们使
# 如何实现Python LBP
## 1. 简介
LBP（Local Binary Patterns）是一种用于纹理分析的特征描述符，常用于图像处理和计算机视觉领域。它能够有效地描述局部图像的纹理信息，并在许多应用中取得了良好的效果。本文将介绍如何使用Python实现LBP算法，并帮助新手快速上手。
## 2. 实现步骤
下面是实现LBP算法的主要步骤，我们可以用表格展示出来：
| 步
1 背景LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子，具有旋转不变形和灰度值不变形等显著优点。主要用于纹理特征提取，在人脸识别部分有较好的效果。2 LBP特征原理2.1概述 从94年T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood提出至今，LBP大致经历
LBP(local binary pattern)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子。原始的LBP于1994年提出，它反映内容是每个像素与周围像素的关系。后被不断的改进和优化，分别提出了LBP旋转不变模式、LBP均匀模式等。一：原始的LBP 给出一个简单的案例计算LBP：如下图，周围8个像素点比中间点像素值大(或者相等)的记为1，小的记为0，这样就得到二值图，然后按顺时针
最近在研究图计算的性能，需要构造不同的测试数据对图算法进行压测，其中就涉及到均匀图的概念。因为做的是理论测试，因此就需要一种理论上绝对均匀的图测试数据，接下来我们就讨论一下绝对均匀图的生成。一、何为绝对均匀图？为了方便讨论，我们只讨论无向图，而且图中的边是无权值的，且两点之间只能存在一条边，即边仅代表结点之间的关联。从图论角度出发，我们都知道图都是由结点以及结点之间的关联边组成的。直观上理解，绝对
# 教你如何实现Python LBP纹理
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
|------|-------------------------|
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 灰度化 |
| 3 | 计算LBP特征 |
| 4 |
链表是每个程序员都应该知道的基本数据结构。这篇文章介绍如何用Python以函数式编程的形式实现链表。构建链表我们的链表由两个基础组件构建而成：Nil和Cons。Nil代表空列表，或者其他列表的叶子节点。Cons操作在链表的最前端插入一个新节点。我们构建的链表使用嵌套的二元元组。例如，一个链表[1, 2, 3]由表达式cons(1, cons(2, cons(3, Nil)))表示，这个表示等价于嵌
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2023-10-19 19:08:28
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LBP特征描述算子-人脸检测Task2：LBP特征描述算子-人脸检测1 LBP特征描述算子简介2 圆形LBP算子3 LBP算子旋转不变性及等价模式4 人脸检测流程5参考代码 Task2：LBP特征描述算子-人脸检测1 LBP特征描述算子简介LBP（Local Binary Pattern）是一种用来描述图像局部特征的算子，具有灰度不变性和旋转不变性等优点。LBP可以用于人脸识别和目标检测，Ope
PRNU 在CCD成像系统中，当CCD被一个完全均匀的光场照射时，理论上每个CCD光敏单元的输出应该是完全相同的，但事实上它们的输出会有差异。CCD各个光敏单元这种响应的差异称为CCD响应非均匀性。 如果采用未经过校正的CCD直接捕获一个灰度均匀的目标时，可能会输出强度不均匀的目标图像，这将对目标识别及后续图像处理中的目标特征提取与测量不利，特别是在高精度测量系统中响应非均匀性对成像质量有更
# Java均匀日程算法
## 介绍
Java均匀日程算法是一种用于平均分配任务到多个时间段的算法。它可以帮助我们更好地安排任务的执行时间，以提高工作效率和资源利用率。该算法主要通过计算任务总量、时间段数量和任务执行时间，然后将任务均匀地分配到每个时间段。
## 算法实现
以下是一个使用Java编写的均匀日程算法示例：
```java
public class UniformSchedu
