很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配过程，提高匹配的精度，这篇paper放到了中国论文在线了，需
Camera Binning Mode：像素合并模式，将相邻的像素单元电荷通过物理的方法叠加在一起作为一个像素输出信号；
水平方向Binning: 同列相邻行的电荷叠加
垂直方向Binning: 同行相邻列的电荷叠加
采用这种方式,相邻的像元中感应的电荷被加在一起,以一个像素的方式读出.B Binning分为水平方向Binning和垂直方向Binning. 0
Binning Mode 优势：
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2020-04-17 13:04:00
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在面试过程中我们经常会被问到JavaScript中关于call、apply和bind的相关问题，比如call、apply和bind的区别和应用场景如何利用call、apply来做继承call、apply和bind的源码实现原理怎么利用call、apply来求一个数组中最大或者最小值我们知道在JavaScript中call和apply以及bind都可以改变this指向，那么它们是怎么实现的
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2024-10-12 08:49:15
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Camera Binning Mode：像素合并模式，将相邻的像素单元电荷通过物理的方法叠加在一起作为一个像素输出信号； 水平方向Binning: 同列相邻行的电荷叠加 垂直方向Binning: 同行相邻列的电荷叠加 采用这种方式,相邻的像元中感应的电荷被加在一起,以一个像素的方式读出.B Binn
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2019-02-19 10:12:00
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# Java Hexagonal Binning Map
Hexagonal binning is a popular technique used in data visualization to represent large amounts of data in a more concise and visually appealing way. Instead of plotting e
原创
2024-05-06 04:41:41
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# Python库分箱（Binning）实战指南
分箱（Binning）是数据预处理中的重要步骤，广泛应用于机器学习和统计分析中。它将连续特征转换为离散特征，帮助简化模型和提高模型表现。本文将逐步教会你如何在Python中实现分箱，以下是流程概述。
## 流程概述
下面的表格展示了实现分箱的主要步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-04 03:59:28
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Signal是简单的增加，Noise是以均方根形式增加例如：2*2的binning模式中，signa
原创
2023-04-12 09:16:12
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2、 高手推荐学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程个人建议如下：数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统
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2023-07-04 22:15:07
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在网上找了现成方法 但是渲染的尺寸都写得10 ，导致方块没有连续性 ，缩放地图后得方块不是预期效果，研究一大天最后是这样得 ，留个备份百度示例地址：https://echarts.apache.org/examples/zh/editor.html?c=map-binvar data=[[82.0,39.9,0],[87.6,39.9,1],[82.1,40.2,3
原创
2021-12-08 15:45:25
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数据挖掘就是从大数据下的海量数据找到有价值的东西。、数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。定义问题就是首先要确定自己自己所要研究的问题，确定好一个问题的方向，然后进行学习。建立数据挖掘库就是获取一些信息然后对信息进行加工，总结和归纳。将得到的数据进行评估，清理里面没有用的数据，最后构成一个对我们有帮助的数据库。分析数据就是从有效的数据中
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2023-07-04 18:16:50
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今天需要在嵌入式设备端运行C的程序，里面有依赖OpenCV的部分，这就需要编译安装好OpenCV才行，这个对于我来说还是比较陌生的，我很少用C，所以这里面也没少折腾，一路上遇上了很多的报错，这里我将完整的安装实践记录下来备忘，也希望帮到有需要的人。首先是下载所需要的源码数据：OpenCV项目仓库在这里，首页截图如下所示： 很火的项目了。 网速比较好的话可以使用下面的命令：git
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2024-05-05 18:50:54
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小编这篇给大家带来的是如何用opencv在视野中识别出A4纸或者是某一个具体的靶标什么的，同样的算法改改可以用来识别其他的形状的物体，先来看看实际的效果： 由于小编是在虚拟机下调用摄像头出现了一些问题，还没有试试连续过程中的识别情况，等摄像头到了，小编会再后续中测试。 在程序开始之前我们先梳理一下解决这个问题的流程： 1、图像预处理（这里考虑到处理速度问题采用的是高斯滤波） 2、边缘检测（本文采用
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2024-03-06 11:05:10
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效果图源代码var COLORS = ["#070093", "#1c3fbf", "#1482e5", "#70b4eb", "#b4e0f3", "#ffffff"];var lngExtent = [39.5, 40.6];var latExtent = [115.9, 116.8];var cellCount = [50, 50];var cellSizeCoord = [...
原创
2021-07-07 13:59:08
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使用Qt+OpenCV自己写了一个带旋转角度的NCC灰度模板匹配算子以及它的演示软件。算子的原理是基于NCC灰度匹配。一、什么是NCC匹配1、基于Normalized cross correlation(NCC：归一化互相关)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结
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2024-01-09 20:07:50
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Python 等频分箱 equal_freq_binning 是一种常用的数据预处理技术，尤其在特征工程中应用广泛。通过将连续的数值特征转化为离散类别，等频分箱能够提高模型的表现和解读性。
备份策略
在处理数据和模型时，备份是确保数据不丢失的必要步骤。以下是等频分箱的备份策略：
```mermaid
flowchart TD
A[开始备份] --> B{选择备份方式};
B
作者 | CDA数据分析师像Keras中的机器学习和深度学习模型一样，要求所有输入和输出变量均为数字。这意味着，如果你的数据包含分类数据，则必须先将其编码为数字，然后才能拟合和评估模型。两种最流行的技术是整数编码和一种热编码，尽管一种称为学习嵌入的较新技术可能在这两种方法之间提供了有用的中间立场。在本教程中，您将发现在Keras中开发神经网络模型时如何编码分类数据。完成本教程后，您将知道：使用机器
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2023-12-04 20:24:01
70阅读
Similarity check (PNSR and SSIM) on the GPU的简单翻译，原文地址Global在使用OpenCV和相似性度量的视频输入教程中，我已经介绍了PSNR和SSIM方法来检查两幅图像之间的相似性。如您所见，执行过程需要相当长的时间，特别是在SSIM的情况下。但是，如果CPU的OpenCV实现的性能数字不能让您满意，并且您的系统中碰巧有一个NVIDIA CUDA GP
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2024-03-17 14:48:27
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开篇：人生苦短，我用CV博主现在是一名大二在校学生，大一暑假接触了OpenCV，于是便被吸引了，彻底入坑了，秉着开源的精神，和大家分享知识，探讨技术，一起进步，所以我把相关笔记写成系列博客，记录自己日常所学，也便于复习。由于某些需求，博客主要使用C++来完成记录。准备工作电脑、键盘、visual studio、OpenCV、脑子和双手…人生第一个OpenCV程序：图片加载与保存第一个测试程序（图片
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2024-04-23 12:32:10
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1.3Calibration
标定3个水平放置的相机及其相对位置，跟双目标定类似，先分别标定每个相机的内外参数，再标定第2,3相机相对第一个相机的位置，并用校正来检验标定效果
2.bagofwords_classification
用SVM训练的方法，识别单词？貌似是这个意思
3. bgfg_gmg
在光照条件会发生改变的情况下，提取背景？
4.bgfg_segm
分割背景
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2024-05-10 12:14:51
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写在前面的话：这篇文章主要是总结一下使用方法，至于数学原理的话，大家请在网上找自己能看得懂的资料学习一下吧。至于adaboost和cascade是什么意思，或者你想搞清楚他们之间的联系与区别，网上也有很多资料可以查找，本文不再赘叙。那么你阅读本文之前所要知道的就是：adaboost是用很多不太好的分类器组合成一个好一些的联级分类器，casca
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2024-04-29 12:34:14
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