参考文档：https://docs.opencv.org/3.4.11/d6/d6e/group__imgproc__draw.html参考教程：https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-fpo82ccc.html0.准备工作Point 表示一个2D坐标点Point pt;
pt.x = 10;
pt.y = 8;
Point pt=Point(10,8);R
上面的解释了为什么两个函数仅仅返回值不同为什么还能重载。对象的复制隐式地复制double d;vector<int> vi;d = median(vi); // copy vi into the parameter in median string line;vector<string> words = split(line); // copy the return value from split into words 显式的复制vector<Student_info> vs;vector<Student_info> v2 = vs; // c
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2012-06-08 21:15:00
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1.固定矩阵类固定矩阵类要在编译之前知道其维度，因此叫做“固定”。因此，这些数据都是保存在栈中，且清理也相当快，有专门为小型优化实现矩阵
原创
2021-08-25 15:00:47
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(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。特征是一种局部区
OpenVXopenvx1. 编译尝试编译openvx_sample，下载相关代码。
下载的sample code直接使用make可以生成libopenvx.so。
使用python Build.py --os linux可以编译sample code。2. OpenVX使用流程主要包含7个部分：创建openvx上下文
vx_context context = vxCreateContext();
8U类型的 RGB 彩色图像可以使用 <Vec3b> 3 通道 float 类型的矩阵可以使用 <Vec3f>对于 Vec 对象，可以使用[]符号如操作数组般读写其元素，如：Vec3b color; //用 color 变量描述一种 RGB 颜色color[0]=255; //0通道的B 分量color[1]=0; //1通道的G 分量color[2]=0; //2通道的R
原创
2022-01-25 11:28:04
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# 如何在 Python 中实现 Vector（向量）
在数据科学、机器学习等领域，向量（vector）的概念非常重要。在 Python 中，可以使用多种方式来实现向量，最常用的是利用 NumPy 库。以下是实现 Python 向量的流程与详细步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装 NumPy | 安装 NumPy 库以便进行向量操作
原创
2024-10-23 05:03:50
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操作系统为win10，vs版本为2015或2017，OpenCV选择3.4.0。一、下载OpenCV3.4.0https://opencv.org/opencv-3-4.html解压缩后安装。我安装到了D盘。 之后会看到D盘中有一个名为“opencv”的文件夹。其中的build文件夹（主要是build\include\opencv和opencv2文件夹）中有opencv中的各种头文件，之
本文参考自《复杂性思考》一书的第二章，并给出这一章节里我的习题解答。（这书不到120页纸，要卖50块！！，一开始以为很厚的样子，拿回来一看，尼玛。。。。。代码很少，给点提示，然后让读者自己思考怎么实现） 先定义顶点和边1 class Vertex(object):
2 def __init__(self, label=''):
3 self.label = l
1. Mat是Opencv转向C++后设计的图像类，替代原来的IpIImage和cvMat。 2. Mat类由两个数据部分组成： (1)矩阵信息头（包含矩阵尺寸，储存方法，储存地址等信息） (2)指向储存所有像素值的矩阵(根据所选储存方法不同，矩阵的维数不同)。 3. Mat的内存是自动分配和释放的。 4. 为了减小在函数中传递图像的开销，M
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2024-03-20 20:03:55
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上一篇博客已经讲到如何在Visual Studio 2017上实现OpenCV3.4 的永久配置，但是有时我们又同时需要用到opencv2库，比如当使用特征检测算子时，opencv2版本较opencv3版本稳定。所以这篇博客将讲解如何在已经配置了OpenCV3.4的Visual Studio 2017同时配置OpenCV2.4.9。配置之后可实现切换编译器从而切换opencv2和opencv3库，
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2024-05-14 10:04:27
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把一张图像内的像素点放置到另一幅图像内指定的位置，这个操作叫做重映射。 前两节学习的仿射变换和透视变换，是通过变换矩阵来指定映射方式。 有时我们希望通过自定义的方式来指定重映射。opencv 就为我们提供了一个自定义映射的函数 cv2.remap()函数原型：cv2.remap(src_img, map1, map2, interpolation)参数：src_img：原始图像map1：目标图像中
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2024-09-26 10:49:17
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KMeans方法：KMeans是一种无监督的学习方法，对于一个分类问题，我们在输入分类数目之后，需要初始化每个分类的中心位置。用距离度量的方法进行归类，任意一个样本离中心距离越近，就把它归为某类。 步骤一： 假设上图有一个2分类的样本，样本编号分别为1、2，在图中使用“X”表示，距离1样本近的，则把样本标记为1，距离2样本近的，就把样本标记为2，得到如下图：步骤二： 根据分类好的样本重新计算中心点
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2024-05-07 09:32:04
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关于OpenCV3的KMeans/GMM分割应用C++实现的DEMO–更换证件照片背景作者：Simon Song分割算法的应用1.KMEANS:是一种聚类算法，主要过程： 流程图： 参数k–> 初始化中心点–>根据每个样本与中心的距离，分配聚类编号–>对编号相同的样本，计算新的中心位置–>当距离(D)小于阈值(T)或迭代(Iteration)次数大于迭代次数（C）->
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2024-08-09 10:24:23
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# 在Python中使用`vec`的详解
## 一、前言
在数据科学、机器学习和许多其他领域中，向量（vec）是一个非常重要的概念。它常用来表示数据点、关系或特征等。我会为你介绍在Python中使用向量的流程，包括如何利用常见的库如`NumPy`来实现这一功能。为了让你能清楚了解整个过程，本文将分为以下几个部分：
1. 理解向量
2. 环境准备
3. 安装NumPy
4. 创建和操作向量
5
文章目录一、阶层式分群二、Kmeans聚类三、密度为基础聚类法DBSCAN四、聚类结果评估五、模型比较六、案例-新闻主题聚类 階層式分群(hierarchical clustering) 聚合式階層分群法 Agglomerative Hierarchical Clustering 分裂式階層分群法 Divisive Hierarchical Clustering 最佳分群群數(Deter
定义
Vec3b可以看作是
vector<uchar, 3>
简单而言就是一个uchar类型的，长度为3的vector向量。
使用
由于在OpenCV中，使用imread读取到的Mat图像数据，都是用uchar类型的数据存储，对于RGB三通道的图像，每个点的数据都是一个Vec3b类型的数据。使用at定位方法如下：
1 img.at<Vec3b>(row, col)[0
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2020-04-30 11:05:00
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一. 原理 负采样推导: http://www.hankcs.com/nlp/word2vec.htmlhttps://github.com/kmkolasinski/deep-learning-notes/blob/master/seminars/2017-01-Word2Vec/slides.pdf cbow与skip gram：https://zhuanlan.zhihu.com/
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2024-02-06 13:52:17
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Mat类的一些属性： class CV_EXPORTS Mat { public： / /一系列函数... /* flag 参数中包含序号关于矩阵的信息，如: -Mat 的标识 -数据是否连续 -深度 -通道数目 */ int flags; int dims ;//!数组的维数，取值大于等于2//!
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2021-08-02 09:13:00
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OpenCV在Visual Studio中的属性表配置方法（OpenCV3.0及之前版本，VS2013及之前版本）1. opencv环境变量设置可以先看一下第五章和第六章，稍微看一下有些许印象就行，然后再从头看~~ 右击我的电脑à属性à高级系统设置à环境变量双击系统变量path，在最后填入解压后的bin目录
