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  • Matching

    千次阅读 2012-09-30 06:36:51
    3.1 Gray-Value-Based Matching    基於灰度的匹配是一個非常經典的方法,它僅適用於對象的不模糊,不缺失,灰度值不變化。適用於對象旋轉轉。注意對   於所有的應用,相關性和基於形狀的匹配是要優先考慮的...

    HALCON 10.0  II-B

     

     

    3.1 Gray-Value-Based Matching

     

     基於灰度的匹配是一個非常經典的方法,它僅適用於對象的不模糊,不缺失,灰度值不變化。適用於對象旋轉轉。注意對

     

    於所有的應用,相關性和基於形狀的匹配是要優先考慮的。使用灰度匹配的理由可能是由於匹配的對象和灰度有關系。

     

    The rare cases in which the very slow classical gray-valuebased matching is to be preferred comprise the case that the   matching must be illumination-variant. If, e.g. a colored pattern has to be found and the hue value of the object in the search image must not deviate from the hue value of the object in the template image, the illumination-invariant approaches might be less suitable, as they use normalized gray values, i.e., they evaluate the relative differences between the grayvalues instead of the absolute values.

     

    使用灰度值匹配的步驟:

     

    • Create a model with create_template if the object is expected to be only translated but not

           rotated or create_template_rot(與create_template不同,支持旋轉) if the object has to be found also in a
           rotatedposition in the search image.
     
        • Search the model in images with best_match, best_match_mg, best_match_pre_mg,
           best_match_rot, best_match_rot_mg, fast_match, or fast_match_mg (see below for the
           differences between the operators).
           
            best_ 返回的最佳匹配點 是一個點
            fast_ 返回一個區域,是匹配到的區域
            ***_mg 是支持金字塔.
            **_rot_** 支持旋轉 

    • Clear the model from memory with clear_template.

     

     

    一個例子,扣件匹配。

     

     
     

    dev_close_window()

    read_image(Image,'E:/鋼軌缺陷/扣件下/227 1.bmp')

    get_image_size(Image,Width,Height)

    dev_open_window(0,0,Width,Height,'black',WindowHandle)

    dev_display(Image)

    *draw_rectangle1(WindowHandle,Row1,Column1,Row2,Column2)

    *gen_rectangle1(TemplateRegion,Row1,Column1,Row2,Column2)
    gen_rectangle1(TemplateRegion,5.0,38.5,84.0,186.5)

    *equ_histo_image(Image,Image)

    reduce_domain(Image,TemplateRegion,ImageTemplate)

    *創建模板
    **************************************************
    * create_template_rot(Template 用於做模板的圖像
    * : : NumLevel, 金字塔數
    * AngleStart, 最小旋轉角度
    * AngleExtend,最大旋轉角度
    * AngleStep,旋轉步長
    * Optimize, 優化選項 sort /none (sort 創建模板的時間會長點,隨之
    * 帶來的是匹配更准確    
    * GrayValues : 原始灰度值: original
    * normalized 
    * 梯度:gradient sobel 
    * TemplateID) 
    ******************************************************
    create_template_rot (ImageTemplate, 4, rad(0), rad(360), rad(1), 'sort''sobel', TemplateID)

    dev_set_draw('margin')

    *匹配
    for i :=67 to 200 by 1 
        read_image(ImageDst,'E:/鋼軌缺陷/扣件下/'+i+' 1.bmp'
        dev_display(ImageDst)
        count_seconds(beginTime)
        *
        *MaxEorr (0~255) 容許的最大匹配偏差
        *Error 返回實際匹配到的偏差 。如果是255 則未匹配到 , 此時應該增加MaxEorr 
        *
        best_match_rot_mg (ImageDst, TemplateID, rad(0), rad(360), 100,\
                      'false'4, Row, Column, Angle, Error)
        count_seconds(endTime)
        Time :=round(1000 * (endTime - beginTime))
        disp_message(WindowHandle,Time+' ms','image',-1,-1,'black','true')
        gen_rectangle2(Rectangle,Row,Column,Angle,75,40)
        dev_display(Rectangle)
        stop()
    endfor

    clear_template(TemplateID)

     

     
     
    3.2 Correlation-Based Matching 基於相關性的匹配
     
        This approach uses a normalized cross correlation (NCC 歸一化互相關系數)to evaluate the correspondence between a model and a search image。它比傳統的基於灰度的匹配更高效,對於變形,紋理缺失,圖像模糊的對象也能找到。
     

     
    dev_close_window()
     
    read_image(Image,'E:/鋼軌缺陷/扣件下/227 1.bmp')
     
    get_image_size(Image,Width,Height)
     
    dev_open_window(0,0,Width,Height,'black',WindowHandle)
     
    dev_display(Image)
     
    *draw_rectangle1(WindowHandle,Row1,Column1,Row2,Column2)
     
    *gen_rectangle1(TemplateRegion,Row1,Column1,Row2,Column2)
    gen_rectangle1(TemplateRegion,5.0,38.5,84.0,186.5)
    area_center(TemplateRegion,Area,RowRef,ColumnRef)
     
     
    reduce_domain(Image,TemplateRegion,ImageTemplate)
     
    create_ncc_model (ImageTemplate, 'auto',rad(-20), rad(20), 'auto', 'use_polarity', ModelID)
     
    dev_set_draw('margin')
     
    *匹配
    for i :=103 to 200 by 1 
        read_image(ImageDst,'E:/鋼軌缺陷/扣件下/'+i+' 1.bmp') 
        count_seconds(beginTime)
     
     
        *NumLevel 金字塔提高了速度 同時也會損失精准度
        find_ncc_model (ImageDst, ModelID, rad(-20), rad(20), 0.2, 1, 0, 'true',0 , Row, Column, Angle, Score)
        count_seconds(endTime)
        Time :=round(1000 * (endTime - beginTime))
     
      * gen_rectangle2(Rectangle,Row,Column,Angle,75,40)
        vector_angle_to_rigid(RowRef,ColumnRef,0,Row,Column,Angle,HomMat2D)
        affine_trans_region(TemplateRegion,ReginAffineTrans,HomMat2D,'false')
     
        dev_display(ImageDst)
      * dev_display(Rectangle)
        dev_display(ReginAffineTrans)
        disp_message(WindowHandle,Time+' ms','image',-1,-1,'black','true')
        stop()
    endfor
     
    clear_ncc_model(ModelID)

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  • matching版图

    2013-09-23 14:30:43
    matching
  • 关于PLSQL连接远程库时报错:ORA-28040:No matching authentication protocol 解决方案 问题:ORA-28040: No matching authentication protocol 说明:在配置远程连接数据库时出现ORA-28040: No matching ...

    关于PLSQL连接远程库时报错:ORA-28040:No matching authentication protocol 解决方案

    问题:ORA-28040: No matching authentication protocol

    说明:在配置远程连接数据库时出现ORA-28040: No matching authentication protocol  错误;

    此错误表示客户端连接错误,

     

    原因分析:

    网上查了主要是说我电脑上orcale的客户端版本是11G的,而远程的是12C的,对应的版本不一致,所以会导致出现连接时报ORA-28040的没有匹配的认证协议错误,对此找了网上很多方法,都没用,最后在同事的帮助下完成连接,具体如下:

     

    此方案只对以下配置有用(其他环境下没有测试)说明:

    Windows7 64的系统,

    Oracle 11G 64的客户端,

    PLSQL Developer 12  64的管理工具

    解决方案:

    第一步:将instantclient_12_2 文件夹中拷贝到电脑上,记住存放的位置,然后在文件中找到tnsnames.ora  文件,用记事本打开,例如我的是在(D:\ instantclient_12_2\tnsnames.ora)

    在最后文件的最后面加上下面一段代码:

     

    数据库连接名=

     (DESCRIPTION =

       (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = ip地址就是要连接数据库的地址)(PORT =端口号))

       (CONNECT_DATA =

         (SERVER = DEDICATED)

         (SERVICE_NAME = 数据库名)

        )

      )

    例如我的是:

    nontax =

     (DESCRIPTION =

       (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 47.**.**.94)(PORT = 1521))

       (CONNECT_DATA =

         (SERVER = DEDICATED)

         (SERVICE_NAME = orcl)

        )

      )

    第二步:打开PLSQL管理工具,此时应该是连接不上的直接跳过登陆,打开主面板,按下图代开首选项,在首选项面板上填写instantclient_12_2 文件存放的路劲,在下一栏目上填写instantclient_12_2 文件中的oci.dll文件路径,点击OK保存即可,重启PLSQL管理工具,就可以连接了。

     

    第三步:如果上述方式没有效果,则表示需要将instantclient_12_2 文件的路径配置到环境变量中,保存后重启PLSQL即可,方法如下:

    选择我的电脑,右键属性,高级系统设置,环境变量,在系统变量中新建一个,

    变量名:TNS_ADMIN

    值:instantclient_12_2 文件的路径

    列入:

    变量名:TNS_ADMIN

    值:E:\instantclient_12_2

     

     

    如果你是用的PLSQL的管理工具是32的就回报错:如下:

     

    展开全文
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    2018-12-27 11:16:09
    题目1 : Parentheses Matching 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 Given a string of balanced parentheses output all the matching pairs. 输入 A string consisting of only ...

    题目1 : Parentheses Matching

    时间限制:10000ms

    单点时限:1000ms

    内存限制:256MB

    描述

    Given a string of balanced parentheses output all the matching pairs.

    输入

    A string consisting of only parentheses '(' and ')'. The parentheses are balanced and the length of the string is no more than 100000.

    输出

    For each pair of matched parentheses output their positions in the string.

    样例输入

    (())()()

    样例输出

    1 4  
    2 3  
    5 6  
    7 8
    
    import java.util.Scanner;
    import java.util.Stack;
    
    public class Main_228 {
    
        Main_228(){
            Scanner cin = new Scanner(System.in);
            char[] a = cin.next().toCharArray();
            Stack<Integer>  stack = new Stack<>();
            int [] ans = new int[a.length];
            for(int i = 0; i < a.length ; i ++){
                if(a[i] == '('){
                    stack.push(i);
                }
                else{
                    int left = stack.pop();
                    ans[left] = i;
                }
            }
            for(int i = 0; i < a.length ; i ++){
                if(a[i] == '('){
                    System.out.println((i +1) + " " + (ans[i] + 1));
                }
            }
        }
    public static void main(String[]args){
        new Main_228();
    }
    }
    

     

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  • Fix abbreviation matching

    2021-01-05 09:55:12
    <div><p>There was an issue with abbreviations matching on a section of a word. For example: PR was matching on PRAA. </p><p>该提问来源于开源项目:lunet-io/markdig</p></div>
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    本文章记录关于text matching相关文章的记录:
    前提概述:
    text matching是一种端到端的文本匹配的算法,主要用与搜索引擎,问答系统等,主要是为了找到与目标文本最相关的文本。如和问题最相关的答案,在搜索引擎中找到与搜索框中关键词最相关的网页等。

    MatchPyramid
    文章来源:Text Matching as Image Recognition
    主要方法:构建文本与文本的相似矩阵,采用CNN对矩阵进行score,score越高的值对应的文本与文本直接相关性越高。
    算法架构:输入:两个文本。
    1) 基于glove得到两文本的每个词的embedding。
    2) 构建两个文本的相似矩阵。
    3)把相似矩阵放入两层CNN中。
    4)把CNN的结果放入两层的感知机中。
    5)获得二分类的score。
    相似矩阵的构建方法:
    法1:构建Indicator function:

    Mij={10if wi=vj otherwise

    法2:构建词向量αi,βj 表示wivj则采用余弦相似性或者点乘的方式表达M即:

    Mij=α⃗ Tβ⃗ ||α⃗ ||||β⃗ ||

    or

    Mij=α⃗ Tβ⃗ 

    DRMM(deep relevance matching model)
    文章来源A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval

    point1: 现在的基于deep的文本匹配的大致模型如下:

    match(T1,T2)=F(ϕ(T1),ϕ(T2))

    其中,ϕ 是关于text的映射函数,通过ϕ可以把text进行向量化表示。F函数是对映射之后两文本关联性的打分。

    主要方法:主要用于问答相关的长短文本匹配,在进行匹配之前,先对问题文本即短文本进行重构,把embed的向量重构之后得到文本新的表征,再进行匹配。
    算法架构:1)query 和 document embedding
    2)对query的embedding进行重构
    3)query

    展开全文
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