边缘检测部分（各算子的内核未写明）：Sobel算子Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子。Sobel()
void cv::Sobel (
InputArray src,
OutputArray dst,
int ddepth,
int dx,
int dy,
int ksize = 3,
double scale = 1,
double delta = 0,
int
矩阵：数学里的概念，其元素只能是数值，这也是区别于数组的根本所在
数组：计算机中的概念，代表一种数据组织、存储方式，其元素可以是数字、也可以是字符
转载
2023-06-02 22:52:43
172阅读
Mat 这个opencv2.0改版后，提出的结构由于会自己维护内存，基本不需要手动去将分配的空间释放，因此及其易用。 不过有的函数，在以前的版本中存在，而在新版中没有后续维护，那么就需要将Mat转换成IplImage去运算，然后转换回来。 一般的转换是： Mat gray_src;
……
IplImage pImg= IplImage(gray_src);
IplImage * pImg_g
转载
2024-05-31 21:17:22
98阅读
本篇为MIT公开课——线性代数 笔记。置换矩阵置换矩阵我们记作 \(P\)上一节课我们进行 \(LU\) 分解时，限定了不需要行交换（消元过程，主元不会是0）,但解除此限制，\(LU\)加上行交换,对任意可逆矩阵 \(A\)\[PA=LU
\]置换矩阵的数目对于一个 \(n*n\)\[count=n!=n*(n-1)*(n-2)*...*2*1
\]\(n!\) 为 \(n\)置换矩阵的
在学习笔记(1)中已经提到opencv2.x及3.x中用Mat代替了CvMat和IplImage，也就是说Mat既可以代替CvMat类型矩阵数据，也可以代替IplImage类型的图像数据，也就是说Mat统一了前两中数据结构。因此在OpenCv2中对矩阵数据和图像数据都可以进行显示。主要的三个函数如下1、imread()原型为C++: Mat imread(const string& fil
转载
2024-02-22 15:27:44
115阅读
针对于图像的三维旋转，看了很多博客，一般的变换都是基于刚性变换、相似变换、仿射变换、透射变换，而真正的基于图像的三维旋转却是很少的。当然真正的图像实现三维旋转的过程是可以使用PPT进行一个演示的，PPT之中可以设定针对与x轴、y轴、z轴进行三维旋转变换的过程。这是是提供一个思路，使用一般的变换代替三维旋转的过程，从而提取出来有效的信息。真正的图片三维旋转的过程之中，是围绕图中三个坐标轴进行旋转的过
转载
2024-03-05 23:44:53
95阅读
TRANSPOSEhan's有的时候，我们需要将数据从列转置到行，或将数据从行转置到列。 可以通过复制、粘贴或者使用“转置”选项来执行此操作。 但这样做会创建重复的数据。 如果不希望产生重复数据，可选择键入公式，而不是用 TRANSPOSE 函数。 例如，在下图中，公式 =TRANSPOSE(A1:B4) 会选取单元格 A1 到 B4，并将它们水平排列。TRANSPOSE先来给大家看下最终实现的步
转载
2024-03-21 11:42:39
70阅读
目标在本章，我们将学到ORB算法的基础理论作为一个OpenCV爱好者，ORB最重要的一点是它来自"OpenCV Labs"。这个算法是由Ethan Rublee，Vincent Rabaud，Kurt Konolige还有Gary R. Bradski在他们2011年的论文 ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF 里提出的。就和这个标题说的一样，
cvtColor函数1.函数原型void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 )This function only supports YUV420 to RGB conversion as of now.2.函数功能cvtcolor()函数是一个颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV，HSI等
转载
2024-03-26 16:03:08
324阅读
numpy有很多方法进行转置，这里由于时间和精力限制（主要是我实在比较懒，有一个基本上一直能使的，就懒得看其他的了），其他方法我没研究，这里我总结的东西，如果有问题，欢迎各路大佬拍砖一、创建矩阵： 使用numpy库的matrix函数：matrix() 结果： 二、创建向量： 使用numpy的array()函数： 结果： 注意：使用该方法，我们得
转载
2023-06-02 23:01:41
1010阅读
在数据库应用开发中，我们经常需要面对复杂的SQL式计算，行列转置就是其中一种。实现这类算法，Oracle可以使用pivot函数，但其他数据库没有相应的函数，因此代码比较难写，也不易理解和维护。另外，pivot函数只能实现固定列的转置，对于非固定列则无能为力，其他数据库同样无法实现非固定列的转置，通常都要求助于高级语言来实现动态SQL。用集算器实现此类算法会更加简洁易懂，下面用一个例子来说明。&nb
转载
2023-07-14 23:42:09
368阅读
Hive行列转换、开窗、自定义函数行列转换、开窗、自定义函数1、数据准备数据1数据2数据3数据4数据52、case when then else end3、行转列4、列转行5、窗口函数查询在2017年4月份购买过的顾客及总人数查询顾客的购买明细及月购买总额上述的场景, 将每个顾客的cost按照日期进行累加查询顾客购买明细以及上次的购买时间和下次购买时间查询顾客每个月第一次的购买时间 和 每个月的
转载
2023-08-10 10:40:23
98阅读
行列转置是ETL或报表系统中的常见需求，HAWQ提供的内建函数和过程语言编程功能，使行列转置操作的实现变得更为简单。
一、行转列1. 固定列数的行转列 原始数据如下： test=# select * from score;
name | sub
转载
2024-02-28 13:40:44
292阅读
整理数据学习目标掌握melt函数整理数据的方法掌握stack、unstack的用法掌握wide_to_long函数的用法1 melt整理数据1.1 宽数据集变为长数据集加载美国收入与宗教信仰数据import pandas as pd
pew = pd.read_csv('data/pew.csv')
pew
# 输出结果如下图[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(i
转载
2024-05-11 20:42:36
34阅读
#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = (cv::Mat_<double>(4, 3) << 2, -10, 5
原创
2022-01-25 13:52:47
2060阅读
是的，绵阳老板说得有道理。做交易，绝大多数时间要盯着布朗运动看……还是做实业，能静下心来，不管是做研究也好，或者做开发也好。内心充实，不浮躁。实业不是讽刺金融。而是说，要静心做好复习工作，光是整天参加考试没用。做组合回测，而数据又是从关系型数据库中来的，像下图这样。但其实我更希望它摆成这样，才有助于向量化操作。日期601318.SH600050.SH600000.SH2017/9/1每一天的收盘价
转载
2023-05-30 23:53:34
175阅读
# Python转置后图像实现方法
## 前言
在本文中，我将教会你如何使用Python实现图像的转置。作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示整个实现过程的流程，并提供每一步所需的代码和相应的解释。
## 实现流程
下面是完成该任务的整个流程，我们将用表格的形式呈现：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取图像文件 |
| 3
原创
2023-12-10 14:10:29
109阅读
/*************************************/
//1.读入Mat矩阵(cvMat一样),Mat img=imread("*.*");//cvLoadImage
//确保转换前矩阵中的数据都是uchar(0~255)类型(不是的话量化到此区间)，这样才能显示。(初学者，包括我经常忘了此事)
//2.根据矩阵大小创建(CImage::Create)新的的CImage
转载
2024-04-15 15:22:43
58阅读
<div id="article_content" class="article_content clearfix csdn-tracking-statistics" data-pid="blog" data-mod=popu_307 data-dsm = "post" >
<div class="article-copyright">
版权声明：
转载
2024-03-20 09:45:12
50阅读
OpenCV—矩阵数据类型转换cv::convertTo 函数
1. void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const; 参数 m – 目标矩阵。如果m
转载
2024-04-11 13:41:03
41阅读
