文章目录Demo1Demo2 Demo1program cv_MatchShapes;
{$APPTYPE CONSOLE}
{$R *.res}
uses
System.SysUtils,
ocv.highgui_c,
ocv.core_c,
ocv.core.types_c,
ocv.imgproc_c,
ocv.imgproc.types_c,
uResou
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2024-06-25 12:49:33
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所谓匹配就是在字符串里找另一个字串。简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n)，而KMP匹配算法可以证明它的时间复杂度为O(m+n)。一、简单匹配算法int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ) {
/* 若串 S 中从第pos(S 的下标0≤pos<StrLength(S))个字符
起存在和串 T 相同的子串，则称匹配成功，返回第一个这样
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2024-06-03 13:23:18
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1. 模板匹配模板匹配就是在图像A中寻找与图像B最相似的部分，一般将图像A称为输入图像，图像B称为模板图像。操作方式是B在A图像上从左到右自上而下滑动，遍历所有的像素。模板匹配函数：result = cv2.matchTemplate( image, temp1, mothod[,mask] )iamge:：原始图像，必须为8bit或者32bit浮点图像。temp1：模板图像，必须与原图同类型，并
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2023-10-23 10:36:44
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使用模板匹配在图像中寻找物体模板匹配模板匹配就是用来在大图中找小图，也就是说在一副图像中寻找另外一张模板图像的位置：opencv中用 cv.matchTemplate() 实现模板匹配。 模板匹配的原理其实很简单，就是不断地在原图中移动模板图像去比较，有6种不同的比较方法，详情可参考：TemplateMatchModes1. 平方差匹配CV_TM_SQDIFF：用两者的平方差来匹配，最好的匹配值为
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2023-12-25 15:25:18
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模板匹配就是在给定一幅图像和一幅模板（一般模板比图像的尺寸小很多）的情况下，找到这个图像中最最相似于模板的位置，比如第一幅是给定的图片，第二幅是模板，第三幅就是搜索到的匹配的位置。这个搜索的过程，我没有在源码中求索，但是根据tutorial，应该是采用sliding window的方法，利用滑动的窗口，逐像素进行匹配。这个逐像素的意思，就是锚定某个像素之后，在这个像素的右边和下方，以templat
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2023-06-20 18:09:20
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# MySQL 计算匹配度
## 简介
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种项目中。在实际开发中，我们经常需要计算匹配度来判断某个数据与其他数据的相似程度。本文将介绍如何在MySQL中计算匹配度，并提供相应的代码示例。
## 相似度计算方法
在计算匹配度之前，我们需要先选择一个相似度计算方法。常见的相似度计算方法有：
- 余弦相似度 (Cosine Similar
原创
2023-09-01 09:05:28
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模板匹配原理模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一，这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。其实模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的，就是拿着模板图片在原图中从左上至右下依次滑动，直到遇到某个区域的相似度低于我们设定的阈值，那么我们就认为该区域与模板匹配了，也就是我们找到了要找的的位置，并把它标记出来。
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2023-09-27 04:40:35
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直方图均衡化函数可以自动的改变图像直方图的分布形式，这种方式极大的简化了直方图均衡化过程中需要的操作步骤，但是该函数不能指定均衡化后的直方图分布形式。在某些特定的条件下需要将直方图映射成指定的分布形式，这种将直方图映射成指定分布形式的算法称为直方图匹配或者直方图规定化。直方图匹配与直方图均衡化相似，都是对图像的直方图分布形式进行改变，只是直方图均衡化后的图像直方图是均匀分布的，而直方图匹配后的直方
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2024-08-07 20:58:33
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自己的一些理解，仅供参考。模板匹配无法就是在目标图中找出与模板图最相似的对应的坐标位置 。通过整体图像的整体灰度值来判断就是灰度匹配；通过图像的边缘信息来判断就是形状匹配；通过图像的角点等特征点来判断就是特征匹配。模板匹配中，最重要的就是定义两幅图像的相似度，根据相似度的最值即可在目标图中找到对应的坐标。定义两幅图片相似度需要根据图片的实际情况选择，OpenCV这里提供了包含以下方法，MATLAB
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2023-11-07 23:33:52
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29.OpenCV的特征检测——特征匹配 文章目录前言一、暴力匹配器二、FLANN匹配器三、OpenCV-Python资源下载总结 前言 获得图像的关键点后，可通过计算得到关键点的描述符。关键点描述符可用于图像的特征匹配。通常，在计算图A是否包含图B的特征区域时，将图A称做训练图像，将图B称为查询图像。图A的关键点描述符称为训练描述符，图B的关键点描述符称为查询描述符。一、暴力匹配器 暴力匹配
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2023-11-03 13:49:58
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文章目录前言一、Fastest_Image_Pattern_Matching(推荐)二、shape_based_matching三、更多开源资料详见博客 前言在OpenCV中有个用于模板匹配的基本函数matchTemplate()，该函数使用某模板在搜索图像中进行搜索时，只能搜索到和模板完全一样的地方，一旦在搜索图像中要搜索的区域相较于模板是旋转了、放大缩小了或者部分遮掩了就无法匹配到结果了,实
针对不同分辨率的匹配操作项目要求OpenCV模板匹配模板匹配的工作方式模板匹配的匹配方式模板匹配存在的问题解决方法方法1：直方图+自适应模板匹配结果方法二：SIFT效果方法三：灰度匹配+模板匹配结果和结论 项目要求有一个需要，在UI自动化中，我们需要匹配某个元素在app中的位置，如何获取该元素的位置呢？一般可以通过Automation ID或者XPath，但是，有些控件或者元素，它无法通过这种方
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2023-07-07 21:18:16
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前言关于图像的预处理部分参考 结合opencv学习DIP概述该笔记主要是基于DIP理论➕openCV实现,学习该笔记首先要确保通读DIP理论,并由自己的话描述相关知识,并且掌握openCV中的相关算子这里主要是基于VS2017/2019来实现openCV3.4.10版本的操作图像处理分为传统图像处理和基于深度学习的图像处理,当某章某节涉及到深度学习时,我会在标题后追加(深度学习)以示区
模板匹配最近准备把学过的一些知识整理写成博客，加深印象。 模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。普通的模板匹配方法属于暴力搜索法，通过将模板图像不断在搜索图上移动，计
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2023-10-28 11:53:08
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1、在mysql建立联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配，示例：对列col1、列col2和列col3建一个联合索引KEY index_col1_col2_col3 on test(col1,col2,col3);联合索引 index_col1_col2_col3 实际建立了(col1)、(col1,col2)、(col,col2,col3)三个索引
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2023-06-30 08:33:38
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# Java简历匹配度计算：算法与实现
在求职过程中，HR和招聘经理会收到大量的简历。如何快速筛选出符合需求的简历，成为了一个重要的问题。简历匹配度计算（Resume Match Score）是通过算法对简历与职位描述进行比较来评估简历是否符合职位要求的方法。本文将通过Java语言实现简历匹配度计算的基本思路，并给出代码示例，帮助您更好地理解这一过程。
## 1. 简历匹配度计算的基本思路
在许多互联网公司中，尤其是在技术岗位招聘方面，如何计算一个求职者与岗位的匹配度成为了一个重要问题。为了能够有效、准确地预估一个候选人与 Java 岗位之间的匹配度，我们设计了一套算法模型。接下来，我将详细记录这个“Java 岗位匹配度计算”的过程，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等方面。
### 问题背景
随着 Java 技术在企业中的广泛应用，招聘匹配度的重要性日益凸
一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板.矩比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩:在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶数表示对应的
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2023-12-17 10:07:59
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旋转变换公式的推导： 则有 (1.1) t = r sin(a + b) = r sin(a)cos(b) + r cos(a) sin(b) (1.2) 其中 x = r cos(a) , y = r sin(a) 代入(1.1), (1.2) , s = x cos(b) – y sin(b) &
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2024-03-05 14:37:03
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前一段时间写了一个人脸相关的算法，包括视频中的人脸检测，相机的人脸检测，图像中人脸检测，还有人脸识别。使用的是VS2013和opencv。首先创建头文件common.h#ifndef _COMMON_H
#define _COMMON_H
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
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2024-06-28 19:04:06
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