在交通部门的地图网站上,经常能看到实时的路况的展示，有堵塞或者是封闭的道路会用不同的颜色表示,将鼠标放到这条路上就能看到道路的实时路况。如下图所示 接下来我们就看一下通过ArcGIS进行动态路况展示是如何实现的。1 数据处理进行动态路况展示的道路数据，首先进行预处理比如说增加相应的字段。必须的字段有线路编号、起始里程和终止里程。
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 文章目录前言一、介绍二、具体实现1.quickdemo.cpp：2.quickdemo.h主函数main.cpp总结 前言车道检测案例，参考诸多csdn博主文章，得以写出，还有一些缺陷，希望大家可以改进并提出意见。一、介绍直接引入代码，部分注释在程序中解释。二、具体实现1.quickdemo.cpp：#include "quickd
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2024-03-11 10:20:55
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《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》 Chapter 5：Segmenting images using watersheds断断续续地学习着OpenCV；书本已经看到了第五章，是关于分水岭算法（Watersheds algorithm）的；花了挺长的一段时间在这算法和代码的
本期我们将展示一种对路面类型和质量进行分类的方法及其步骤。为了测试这种方法，我们使用了我们制作的RTK数据集。
路面分类
该数据集[1]包含用低成本相机拍摄的图像，以及新兴国家常见的场景，其中包含未铺砌的道路和坑洼。路面类型是有关人或自动驾驶车辆应如何驾驶的重要信息。除了乘客舒适度和车辆维护以外，它还涉及每个人的安全。我们可以通过[2]中的简单卷积神经网络（CNN）结构来实现。
在这种方法
原创
2021-06-24 11:54:33
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OpenCV 3.3中给出了支持向量机(Support Vector Machines)的实现，即cv::ml::SVM类，
此类的声明在include/opencv2/ml.hpp文件中，实现在modules/ml/src/svm.cpp文件中，它既支持两分类，也支持多分类，还支持回归等，
OpenCV中SVM的实现源自libsvm库。其中：
(1)、cv::ml::SVM类：继承自cv::ml
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2024-04-16 08:29:48
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基于多尺度特征融合的深度监督卷积神经网络路面裂缝检测导图和笔记资源下载三级目录# （外 Q1 2021）基于多尺度特征融合的深度监督卷积神经网络路面裂缝检测chap2 传统裂纹检测方法1）Traditional Image Process-Based Crack DetectionWavelet Transform小波转换将路面图像信号转换到频域，并设置适当的阈值用以划分裂纹的高频信号和非裂纹的
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2024-06-24 14:33:43
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这一次主要是实践部分.首先还是贴出源码.#include<opencv2\opencv.hpp>
#include <vector>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
#define n 8 //n个训练样本
int main()
{
//【1】 设置
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2024-04-16 10:31:11
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Opencv SVM 的使用方法:
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/ml/ml.hpp>
usingnamespace cv;
int main()
{
// Data for visual represent
最简单的图像分割的方法。应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。一旦
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2024-07-10 18:27:36
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最近需要做一个图像分割的程序，查了opencv的源代码，发现opencv里实现的图像分割一共有两个方法，watershed和mean-shift算法。这两个算法的具体实现都在segmentation.cpp文件内。watershed（分水岭算法）方法是一种基于边界点的分割算法。我想好好的研究一下， 网上找了一些博客和教程，感觉也就泛泛的解释了一下实验的流程，具体算法的运行过程并不清楚，又把原始论文
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2024-03-31 11:04:06
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把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，每一个区域代表一个像素的集合，每一个集合代表一个物体，而完成该过程的技术通常称为图像分割。图像分割方法主要分为：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法，以及基于特定理论的分割方法等。 阈值分割实现简单、计算量小、性能稳定。 阈值分割处理又称为图像的二值化处理。 文章目录1 全局阈值分割APIOTSU优化TRIANGLE优化直方图技术法
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2024-05-10 13:59:35
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YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，但是在YOLACT里没有feature roi
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2024-03-25 13:46:52
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初始化数据 int width = 512, height = 512; Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); 设置训练数据 float labels[4] = {1.0, -1.0, -1.0, -1.0}; Mat labelsMat(4, 1, CV_32FC1, labels
原创
2014-03-28 13:39:00
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首先通过摄像头采集图像，用Otsu方法进行二值化处理，然后找出最大两个连通区域，此处默认有手和脸，最后通过指尖检测算法，将脸部排除。
#include "cxcore.h"
#include "math.h"
#include <cmath>
#include <vector>
#include <stdio.h>
#include <string.h&g
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2024-04-07 10:29:31
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最近我发现，在很多特定问题上传统的分割方法挺方便的，比如分割打印字体文件，网站爬下来的表格图像，pdf中的特定格式文件等。在实战中，我总结了几点记录一下。主要采用opencv-python来应用这些算法。 大体来分,传统的分割算法可分为三类: 基于阈值的分割方法基于区域的分割方法基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法 从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的
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2023-08-07 15:24:10
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文章目录前言一、二值化二、形态学去噪点三、创建maker四、应用分水岭五、完整代码 前言我们将展示一个如何使用距离变换和分水岭分割相互接触的物体的例子。 考虑一下下面的硬币图像，这些硬币相互接触。即使你去阈值化它，它也会互相碰触。一、二值化我们从找到硬币的大概估计值开始。为此，我们可以利用自适应的二值化。#include<iostream>
#include<opencv2\o
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2024-01-16 16:05:35
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目录0x01 FloodFill分割0x02 均值漂移MeanShift0x03 图割Grabcut0x04 奇异区域检测0x05 肤色检测0x01 FloodFill分割FloodFill泛洪填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法，通常来说是自动选中与种子像素相关的区域，利用指定的颜色进行区域颜色替换，可用于标记或分离图形的某些部分。比如windows系统中的图像编辑软件中的油漆桶这一功能
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2024-03-19 16:59:26
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折腾了几天了，这个看似简单的东西，怎么做起来那么费劲啊？ 任重而道远，光玩，光去幻想，是什么也做不出来的，要一点一点儿大量时间与精力的投入，才能出结果的。 （点击下图，可选择原图观看，清晰的效果） 2015-1-3， 来自csdn的迁移
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2019-10-27 16:10:00
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