看待矩阵的另⼀个视⻆：系统 之前，我们的例子中，我们把矩阵当作一个数据表格从不同的视角，矩阵还可以表示一个系统例如，在一个经济系统中：需要对IT,电子，矿产，房产的投入要做一个估算，在投资额度预算的时候，某些砖家就会分析计算投入额满足某些需求 上面这个式子的意思是：对it产业的投入Xit ，包括至少投入的100个亿元，但是只投入100亿是不够的，
Python基础变量(Variable)命名规则：由字母、数字和下划线构成，不能以数字开头，大小写敏感，不能为关键字(Keywords)，避免以两个下划线开头和结尾，可以包含中文，但不提倡这种做法可读性规则：见名知义，采用主流的命名风格(大驼峰、小驼峰、下划线)大驼峰：第一个单词首字母大写，其它的单词首字母也大写小驼峰：第一个单词首字母小写，其它的单词首字母大写下划线：单词与单词之间以下划线隔开，
转载
2024-10-08 16:31:20
20阅读
OpenCV矩阵运算
一、矩阵Mat I,img,I1,I2,dst,A,B;
double k,alpha;
Scalar s;1.加法I=I1+I2;//等同add(I1,I2,I);
add(I1,I2,dst,mask,dtype);
scaleAdd(I1,scale,I2,dst);//dst=scale*I1+I2;2.减法absdiff(I1,I2,
引言：霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由Paul Hough 首次提出[53]，后于1972年由Richard Duda和Peter Hart推广使用[54]，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍
转载
2024-03-07 15:58:06
71阅读
1，乘和点乘1.1，在进行数值运算和数值乘矩阵时，这两种没有区别,例如：a*b=a.*b; a*B=a.*B; B*a=B.*a（其中小写
原创
2022-05-26 12:02:57
8531阅读
有很多函数有mask，代表掩码，如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算，mask要和矩阵/ROI/的大小相等 大多数函数支持ROI，如果图像ROI被设置，那么只处理ROI部分 少部分函数支持COI，如果COI设置，只处理感兴趣的通道矩阵逻辑运算 void cvAnd(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvAr
LearnOpenGL-变换总结向量向量：有方向和长度向量基本运算：向量与标量运算、向量取反、向量加减向量长度：勾股定理单位向量：它的长度是1；向量的标准化向量相乘：
点乘
v¯⋅k¯=||v¯||⋅||k¯||⋅cosθ当v¯v¯和k¯k¯都是单位向量，它们的长度会等于1。于是有v¯⋅k¯=1⋅1⋅cosθ=cosθ使用点乘可以很容易测试两个向量是否正交或平行计算方式：点乘是通过
转载
2024-06-29 09:21:52
110阅读
目录一、背景二、环境及GitHub下载地址：三、SVM简介3.1、学习样本和类别标签处理3.2、设置模型类别、训练参数3.3、训练模型3.4、评估模型四、LBP简介4.1、基本的LBP算子4.2、圆形的LBP算子4.3、LBP等价模式4.4、LBP特征向量五、运行结果六、参考资料 一、背景 在openCV车牌识别的实战项目中，对车牌的提取不可能做到百分之百准确，往往存在多个非车牌区域，此时需要
OpenCV中findContours轮廓提取一个边缘只对应的一个轮廓众所周知，图像查找轮廓可以用findContours函数解决，但是不知道大家发现一个问题没有，有时候输入图像，得到的结果会出现图像中一条边缘有查找到两个轮廓。当然只提取最外轮廓是不会出现重复情况，但设置提取所有轮廓会出现两个轮廓，对于利用得到的轮廓进一步处理带来不必要的麻烦。现在网上很多讲解findContours()函数都是讲
转载
2024-04-21 12:19:19
46阅读
前言当前，国家电网正在研制用于更换电力金具的机器人，最基础的功能是电力螺栓的紧固和拆卸功能，这一功能的实现依赖于视觉检测和视觉定位算法，本文仅是其中的一小部分内容。如何确定六边形角点和中心点（形心）假设原始图片经过图像处理变成了中间这种黑白二值图，接下来通常要做的就是霍夫线变换求出六角螺栓的六条边线。1、概率霍夫线变换确定直线|cv2.HoughLinesP() 经过霍夫线变换后可以得到大致的六条
转载
2024-05-07 23:45:46
217阅读
简介 本篇承接上一篇，继续opencv下矩阵计算的函数使用。 计算矩阵的逆 注意：矩阵A是可逆矩阵的充分必要条件是行列式detA不等于0。 具体代码 double x[3][3] = {{1, 2, 3}, {2, 2, 1}, {3, 4, 3}};
double y[3][3] = {{1, 0, 0}, {0, 2, 0}, {0, 0, 3}};
void showMatdat
转载
2024-03-27 09:43:51
156阅读
文章目录说明内核图片锚点分析测试代码1. 锚点位置Point(-1, -1) = Point(1, 1)2. 锚点位置Point(-1, 0) = Point(1, 0)3. 锚点位置Point(-1, 1) = Point(1, 1)4. 锚点位置Point(0, -1) = Point(0, 1)5. 锚点位置Point(0, 0)6. 锚点位置Point(0, 1)7. 锚点位置Point
## 如何在OpenCV Python中实现矩阵点乘相乘
### 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在OpenCV Python中实现矩阵点乘相乘。这是一个基础但非常重要的操作，特别在图像处理领域。
### 流程图
首先，让我们通过一个流程图来展示整个过程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求学习矩阵点乘相乘
开发者
原创
2024-06-10 04:59:30
76阅读
一、矩阵Mat I,img,I1,I2,dst,A,B;
double k,alpha;
Scalar s; 1.加法I=I1+I2;//等同add(I1,I2,I);
add(I1,I2,dst,mask,dtype);
scaleAdd(I1,scale,I2,dst);//dst=scale*I1+I2; 2.减法absdiff(I1,I2,I);//I=|I1-I2|;
转载
2023-10-12 10:07:56
67阅读
# 深度学习中点乘与矩阵乘法的不同意义
深度学习是一项让人兴奋的技术，它的工作原理往往需要用到线性代数中的基本运算，如点乘和矩阵乘法。本篇文章将帮助你理解这两种运算的区别，并通过一个简单的示例代码来演示它们在深度学习中的不同应用。
## 流程概述
在深入探讨点乘与矩阵乘法的不同之前，我们首先需要了解整个教学过程。以下是一个简单的流程表格，帮助理清思路：
| 步骤 | 描述
Vectorizing your code using Universal Intrinsics使用 Universal Intrinsics 对代码进行矢量化Goal本教程的目标是提供使用通用内在函数功能对 C++ 代码进行矢量化以获得更快运行时的指南。 我们将简要介绍 SIMD 内在函数以及如何使用宽寄存器，然后是有关使用宽寄存器的基本操作的教程。The goal of this tutori
转载
2024-05-08 09:09:36
39阅读
# Java OpenCV 最小二乘滤波实现指南
在计算机视觉领域，最小二乘滤波（Least Squares Filtering）是一种常用的图像处理技术，通过对图像进行平滑处理，从而有效去除噪声。本文将以“Java OpenCV”为基础，详细介绍如何在项目中集成最小二乘滤波的实现，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等各个方面。
## 环境准备
首先，我们需要设置
霍夫圆变换基本原理 关于基本原理，其思想大概跟霍夫线变换相似，但是有两种说法。第一种：在霍夫线变换中，笛卡尔X-Y直角坐标系中的直线，变换到霍夫空间中则为1个点因此类比可得，笛卡尔X-Y直角坐标系中的圆，变换到abr空间中，则为一条曲线，具体如下：X-Y直角坐标系下圆方程：对应的参数方程为：所以在abr组成的三维坐标系中，一个点可以唯一确定一个圆。那么，当我们固定（x,y），选取（a,b
转载
2024-05-07 18:55:38
127阅读
尊重原创，转载请注明：http://blog.csdn.net/tangwei2014 OpenCV中每次遇到矩阵乘法就乱，各种翻各种查。 这次总结了一下。为了简单明了，还是让样例说话。 1. Mat*Mat： 第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。 [0, 1, 2, 3; [0, 0, 0;
转载
2017-05-03 19:03:00
448阅读
2评论
之前我们就已经用过OpenCV中的特征检测进行过目标跟踪，这次我们将介绍一种算法，用来寻找和追踪视频中的目标物体。Meanshift算法：meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，例如直方图反向投影得到的点集。还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。如下图：最开始的窗口是蓝色圆环的区域，命名为C1。蓝色圆环的重音用一个蓝色的矩形标注，命名为C
转载
2024-07-02 07:44:04
86阅读
