纯属个人愚见，欢迎讨论指导！相位解缠是干涉处理中一个非常有技术含量的环节，其实不仅是干涉中要用到相位解缠，核磁共振成像当中也要用到相位解缠。之前看过相位解缠的文献，以为自己知道啥是相位解缠，常常最小代价流，图割法，1范数，0范数挂在嘴边，现在想想有点无知了，哈哈，不过这都不要紧，亡羊补牢，为时未晚。虽然现在还没法自己手动实现一个完整的最小代价流，但是好歹感觉自己明白了相位解缠的一般套路是啥了，写出
【论文速递】TGRS2022 - 揭示地形之美：利用InSAR相位解缠法和立体雷达测绘技术生成精细DEM【论文原文】：Stereo-Radargrammetry Assisted InSAR Phase Unwrapping Method for DEM Generation【作者信息】：Yulun Wu; Heng Zhang; Jili Wang; Robert Wang; Fengjun Z
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2024-08-14 17:31:45
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InSAR处理中，从SAR数据中生成的干涉图往往会有一些噪声，可通过空间滤波的方式减少这些噪声的影响。 SARscape主要 提供了三种滤波方法：- Adaptive这种方法适用于高分辨率的数据（如TerraSAR-X或COSMO-SkyMed）- Boxcar使用局部干涉条纹的频率来优化滤波器，
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2024-09-03 16:38:14
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在前面的4篇文章中我们分别介绍了图像的加减乘除四种运算，这四种运算函数接口长得比较像，用法类似，有必要总结对比下。1、函数接口OpenCV-Python是OpenCV的Python接口，通过对比原生的C++接口，可以更详细地了解函数的使用方法。运算方式C++接口Python接口加法void cv::add ( InputArray src1,
InputArray src2,
OutputAr
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2024-05-07 12:38:26
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前言初入OpenCV的世界，前辈们让我跟着《OpenCV3 编程入门》和学习视频学习即可，但很多东西对我这种非计算机科班小白而言，C++和OpenCV一结合起来对我不是很友好，故于此记录学习笔记便于自己学习查阅，也希望有做视觉大神可以多多指点。一、向量类Vecvector(向量)： C++中的一种数据结构，确切的说是一个类，其相当于一个动态的数组，类似的数组替代品还有Array类。1.定义此向量可
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2024-05-13 22:58:37
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前言： 自己能力有限啊，看别人写的原理和公式总是觉得一知半解，根本原因是很多论文以及博客给出的公式中间过程都省略了，这让我很苦恼，所以很希望找到一个保姆级别博客。我相信有这种想法的人肯定不止我一人，所以我根据大佬的论文和博客，结合自己的理解，把多频外差法的公式原理一步步推导过程分享给大家！一、问题提出 以李中伟博士论文中四步相移为例，通过四步相移算法，计算出相位主值： 相移法计算的相位主值如图所
1.什么是解卷绕？为什么要解卷绕？ 对于FIR滤波器的系数，也就是FIR滤波器的单位冲击响应，做离散时间的傅里叶变换。比如，像下面这样。 所得到的结果是这个FIR滤波器的频率响应。然而，频率响应又表示为振幅特性和相位特性，就像这样 所以，振幅特性和相位特性就按下式可以计算出来。 &n
缠中说缠是中国股市投资中的一种技术分析方法，而将其转移至 Python 编程环境中，则引出了如何高效实现缠中说缠理论的工程化问题。这篇博文旨在剖析如何通过规范化管理与精细化部署，利用 Python 实现缠中说缠的相关功能。以下是整个过程的详细记录。
## 环境预检
首先，确保系统环境满足运行要求。我们将通过四象限图与兼容性分析进行详细说明。
```mermaid
quadrantChart
支持向量机(SVM)介绍 目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 CvSVM::train 训练一个SVM分类器， 以及用 CvSVM::predict 测试训练结果。 什么是支持向量机(SVM)?支持向量机 (SVM) 是一个类分类器，正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。 换句话说，给定一些标记(label)好的
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2024-08-23 13:21:51
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本节内容：访问像素值用指针扫描图像用迭代器扫描图像编写高效的图像扫描循环扫描图像并访问相邻像素实现简单的图像运算图像重映射 访问像素值 准备工作： 创建一个简单函数，用它在图像中加入椒盐噪声. 实现如下: void salt(cv::Mat image, int n){
int i, j;
for(int k = 0; k < n;
1、修改窗口背景色或者光标形状 在OpenCV1.0版本利用函数int cvNamedWindow( const char* name, int flags )初始化创建一个窗口后，窗口的背景色是灰色，光标形状是十字线，通过如下方法改变这些窗口属性： 第一种方法是从源头直接修改。(1) 打开OpenCV安装目录下的_make文件夹，使用VC6.0打开opencv.dsw工程，打开文件”…\\hi
首先，为什么要指针对齐(Pointer Alignment)？指针对齐有时候非常重要，因为许多硬件相关的东西在对齐上存在限制。在有些系统中，某种数据类型只能存储在偶数边界的地址处。例如，在经典的 SPARC架构(以及经典的ARM)上，你不能从奇数地址读取一个超过1字节的整型数据。尝试这么做将会立即终止程序，并伴随着总线错误。而在X86架构上，CPU硬件处理了这个问题，只是这么做将会花费更多时间；
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2024-05-07 18:49:41
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2.文件操作文件操作的过程：打开文件获得句柄——>操作文件行（遍历等）——>关闭文件打开文件获得句柄 比较low的方法： f = open("file_path","r","encoding=utf-8") 操作完后要关闭文件 f.close 高大上的方法：用完自动关闭 with open("file_path", "r" , "
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2024-06-07 12:26:48
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1.模板匹配 模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)# 模板匹配
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
template =
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2024-10-05 08:57:20
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本文是一些机器人算法（特别是自动导航算法）的Python代码合集。其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。目录一、环境需求二、怎样使用三、本地化 3.1 扩展卡尔曼滤波本地化 3.2 无损卡尔曼滤波
缠论是一个伟大的理论，让我们看K线图不再是天书，而是变得有规律可循。应用缠论而言，首先就是要确定一个最小级别的分析图作为A0，并画出笔和线段来。画笔的规则很简单，但是有些时候临近K线间价格相差无几的情况下，是否成笔的判断，需要我们放大图形，去读取每根K线的高低价位数字，去仔细分析才能确定，这样颇费心神。所以一款自动画笔的利器尤为重要，可为我们节约大量的时间和精力。幸好的是缠论笔的规则定义不复杂，可
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2023-11-30 14:03:04
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1.中枢中枢高点为构成此走势前3根线段中的次高点中枢低点为前三根线段中的次低点1.1 下上下型1.2 上下上型1.3 横和纵纵：交战程度
横：交战时间1.4中枢延展1.5中枢新生中枢不返回，就称为走势中枢的新生有股力量打破了原有的均衡，1.6中枢的延展中枢空间要间隔大一些，如果不大，建议做延展，而不是2.走势必完美要么在盘整要么在走趋势3.中枢的用法中枢代表的是焦灼的
中枢可能代表趋势反转也可能代
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2023-11-03 19:02:20
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# 使用Python OpenCV解帧
在图像处理领域，OpenCV是一个十分流行的开源计算机视觉库。它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，方便用户进行图像处理和分析。其中，解帧是一种常见的应用，通过解帧可以将视频文件中的每一帧提取出来，进行单独处理或分析。本文将介绍如何使用Python OpenCV来解帧，并给出代码示例。
## 安装OpenCV
首先，需要安装OpenCV库。可以使用p
原创
2024-03-15 06:41:21
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说明悖论：如果某个交易算法100%可靠，肯定不会公开（直接就财务自由了）。所以，公开的内容（严格来说应该）是不正确的，至少不完全正确（关于算法交易的主题，模糊的方法可以借鉴一下，细节则不必深究）本篇主要梳理一下交易策略。内容从算法交易的构成来看，粗粗的可以分为三部分：1 行情数据。目前打算使用聚宽的了，每天交点钱（年费），感觉会更有保障一点。tushare的模式有点怪，有时候感觉便宜，有时候贵，而
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2023-11-19 18:01:41
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Pine Script是TradingView的编程语言。它允许交易者创建自己的交易工具并在我们的服务器上运行它们。我们将 Pine 设计成为一种轻量级但功能强大的语言，用于开发指标和策略，然后您可以对其进行回测。TradingView 的大部分内置指标都是用 Pine 编写的，在我们蓬勃发展的 Pine 脚本代码社区中，已经发布了超过 100,000 个社区脚本。 我们的明确目标是让尽可能多的受
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2024-07-23 12:54:52
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