3.4 fundamentals of spatial filters 以及C++卷积实现
数字图像处理3.4节fundamentals of spatial filters 学习笔记 correlation (相关) convolution (卷积) linear spatial filtering / spatial convolution separable filter kernels 空间滤波和频率域滤波的比较 关于如何构建空间滤波器（spatial filter kernels） correlation (相关) (w☆f)(x,y)=∑s=−aa∑t=−bbw(s,t)
3.5 Smoothing (Lowpass) Spatial Filters
smooting spatial filters：平滑空间滤波器 1. linear spatial filtering --> 两个重要的低通滤波器 (1) box filter kernels (2) lowpass Gaussian filter kernels --> Comparison of Gaussian and box filter smoothing characteristics --> image padding --> shading correction using
3.6 Sharpening (Highpass) Spatial Filters
Sharpening Spatial Filters 1、微分定义与性质 2、二阶微分 3、Unsharp Masking and Highboost Filtering (非锐化掩蔽和高提升滤波) 4、一阶微分(梯度) (1) 这是前面介绍过的，采用difference的定义 (2) Roberts 梯度算子 (3) Sobel 算子 5、拉普拉斯算子(二阶)与梯度算子(一阶)的比较 之前说到图像平滑/图像模糊使通过减少图像亮度剧烈变化的部分，可以采用像素值平均 (或加权平均)，类似于积分。
2019-2025全球与中国软冰淇淋机市场现状及未来发展趋势
QYResearch预测：本报告研究全球与中国市场软冰淇淋机的发展现状及未来发展趋势，分别从生产和消费的角度分析软冰淇淋机的主要生产地区、主要消费地区以及主要的生产商。重点分析全球与中国市场的主要厂商产品特点、产品规格、不同规格产品的价格、产量、产值及全球和中国市场主要生产商的市场份额。主要生产商包括：TaylorCarpigianiNisseiElectroFreezeStoeltingICET
opencv Mat类型的使用
opencv Mat类型的使用 Mat 数据元素类型 Mat的创建 (1) cv::Mat::Mat Constructor: (2) cv::Mat::create function: (3) MATLAB style initializer: cv::Mat::zeros/ones/eye (4) 自定义初始值 Mat 的复制 (1) 浅复制 (2) 深复制 读取图像：cv::imread Mat是opencv中用于存储图像的数据类型，相对于以往的IplImage 类型，Mat类型省去了人
C/C++ 内存管理与内存对齐
C/C++ 内存管理与内存对齐 内存分配 内存对齐 内存分配 参考这篇博客里的解释，内存通常可分为如下几块： BSS段：BSS段（bss segment）通常是指用来存放程序中未初始化，或初始化为0的全局变量，静态局部变量的一块内存区域。BSS是英文Block Started by Symbol的简称。BSS段属于静态内存分配。 数据段：数据段（data segment）通常是指用来存放程序中已初始化为非0的全局变量的一块内存区域。数据段属于静态内存分配。 代码段：代码段（code segme
OpenCV——Cascade，训练自己的数据
首先，在任意地方新建traning文件夹，拷贝D:\Program Files\opencv\opencv\build\x86\vc10\bin中opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe到training中。 1 构建正负样本 在training目录下新建pos和neg文件夹 将归一化之后的样本放入文件中，pos(正样本 ) neg（负样本） pos 进入pos文件下，shift+右键，进入命令行窗口，输入 dir/b>pos.txt (
将自己生成的cascade.xml模型，导入工程中
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
char* cascade_name = "E:/data/training/data/cascade.xml";
CascadeClassifier cascade;
String window_name = "Capture";
void detectFace(Mat frame);
int main(
OpenCV中SVM使用--python
#SVM 本质 寻求一个最优的超平面 分类
#SVM 线性核 line
# 核函数 线性核，多项式核 高斯径向基核 sigmoid核函数
#身高体重 训练 预测
import cv2
import numpy as np
import matplotlib as plt
# 准备数据
rand1 = np.array([[155,48],[159,50],[164,53],[164,56],[172,60]])
rand2 = np.array([[152,53],[156,55],[160
"计算机丢失api-ms-win-downlevel-shlwapi-l1-1-0.dll"、"应用程序无法正常启动(0x000007b)" 解决方案
平台 :win7 vs2017 opencv3.4.4 首先，这个错误很玄学，原因不知道为什么 错误： 下载 下载 api-ms-win-downlevel-shlwapi-l1-1-0.dll，解压会得到同时包含32位和64位的dll文件，下载链接 将x64的一个文件拷入到C:\Windows\System32 将x86的一个文件拷入到C:\Windows\SysWOW64 你没有看错，就是换了位置； 如果你按正常64拷到SysWOW64下，会报以下错误： 应用程序无法正常启动0x00000
OpenCV3.3以上的DNN模块学习及应用（C++）
OpenCV做了近一步扩展支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载，常见的有如下： Caffe TensorFlow Torch/PyTorch 以GoogleNet Caffe模型为例。 一般需要两个文件：1）模型参数 2）模型配置文件即模型框架 bvlc_googlenet.caffemodel bvlc_googlenet.prototxt 模型文件需要从以下地址下载即可： 下载地址 bvlc_googlenet.prototxt下载地址 https://gitee.com/
Hu距完整代码（OpenCV-Python）
计算Hu距： C++
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char **argv)
{
bool showLogTransformedHuMoments = true;
for (int i = 1; i < argc; i++)
{
// Obtain filename from command line argumen
基于Hu距的匹配方式--OpenCV
什么是图像距？ 如何计算图像距 什么是图像的Hu不变距 使用OpenCV计算Hu距 计算相似两幅图 1.什么是图像距？ 图像矩是图像像素强度的加权平均值。 让我们选择一个简单的例子来理解。 为简单起见，让我们考虑单通道二进制图像I.位置（x，y）处的像素强度由I（x，y）给出。 注意二值图像I（x，y）可以取值0或1。 我们可以定义的最简单的距： 我们在上面的等式中所做的就是计算所有像素强度的总和。 换句话说，所有像素强度仅基于它们的强度加权，而不是基于它们在图像中的位置。 对于二值图像，可以
C3D错误集锦--（updating......）
1. 错误 ValueError: `validation_steps=None` is only valid for a generator based on the `keras.utils.Sequence` class. Please specify `validation_steps` or use the `keras.utils.Sequence` class. 解决办法： 1. 没有设置验证集和测试集，添加验证集和测试集以解决问题（一般不是） 2. 修改了validation_
VS2017 “正在从以下位置***加载符号”的解决办法
调试变得很慢 进入VS---工具---选项----调试----符号，看右边有个“Microsoft符号服务器”，将前面的勾去掉，（可能还有删除下面的那个缓存）。
opencv未能加载导入的项目文件，跟级别上的数据无效
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Microsoft\MSBuild\v4.0下的文件需要重建。 变为
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