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  • 大家需要了解的应该是不同视角下的图像拼接,而我这里只是简简单单的将两个图像凑在一起,期间没有任何图像特征提取的方法在这里,因此,对于初学OpenCV的来说,这里的代码可以作为入门级教程。 下面是几个...

    篇文章还是我开通这个博客以来的第一篇文章,虽然我现在已经不再做图像方面的东西,但是看到这篇下面有很多留言,我觉得是这篇文章的题目给大家造成了误解。大家需要了解的应该是不同视角下的图像拼接,而我这里只是简简单单的将两个图像凑在一起,期间没有任何图像特征提取的方法在这里,因此,对于初学OpenCV的人来说,这里的代码可以作为入门级教程。

     


     

    下面是几个知识点:

    (1)路径的设置方式:通常情况下,需要把包含图片的文件夹保存到工程目录下,也就是保证和Debug在同一个根目录下面;

    (2)cvSetImageROI函数和cvCopy函数的用法:

    cvSetImageROI(IplImage*dst,cvRect(左边界,上边界,宽度,高度))。他的作用是把图像在图像dst中开辟出cvRect矩形框区域大小的内存空间,然后cvCopy(IplImage*src,IplImage*dst)函数会将源图像src复制到目标图像dst中。

    复制代码
    *****************/
    #include
    <cv.h>
    #include
    <highgui.h>
    int main()
    {
    char* filePath ="D:/图片库/Lena.jpg";
    IplImage
    * srcImg = cvLoadImage(filePath);
    IplImage
    * greyImg = cvCreateImage(cvGetSize(srcImg), srcImg->depth, 1);
    IplImage
    * cannyImg = cvCreateImage(cvGetSize(greyImg), srcImg->depth, 1);
    CvSize dstSize;
    dstSize.width
    = srcImg->width *3.0;
    dstSize.height
    = srcImg->height;
    IplImage
    * dstImg = cvCreateImage(dstSize, srcImg->depth, srcImg->nChannels);
    cvZero(dstImg);
    cvConvertImage(srcImg, greyImg);
    cvCanny(greyImg, cannyImg,
    150, 100);
    //----------------------------------
    //载入原图像到目标图像
    cvSetImageROI(dstImg, cvRect(0, 0, srcImg->width, srcImg->height));
    cvCopy(srcImg, dstImg);
    cvResetImageROI(dstImg);
    //载入灰度图像到目标图像
    cvSetImageROI(dstImg, cvRect(srcImg->width, 0, srcImg->width, srcImg->height));
    dstImg
    ->nChannels =1;
    cvCopy(greyImg, dstImg);
    cvResetImageROI(dstImg);
    //载入边缘检测图像到目标图像
    cvSetImageROI(dstImg, cvRect((srcImg->width) *2.0, 0, srcImg->width, srcImg->height));
    dstImg
    ->nChannels =1;
    cvCopy(cannyImg, dstImg);
    cvResetImageROI(dstImg);
    //---------------------------------------
    cvNamedWindow("dstImg");
    cvShowImage(
    "dstImg", dstImg);
    cvWaitKey(
    0);
    cvReleaseImage(
    &srcImg);
    cvReleaseImage(
    &greyImg);
    cvReleaseImage(
    &cannyImg);
    cvReleaseImage(
    &dstImg);
    cvDestroyWindow(
    "dstImg");
    return0;
    复制代码

    转载于:https://www.cnblogs.com/yuaisunmin/p/3161663.html

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  • 企业中不同角色的在看数据时,关心的详尽程度往往各有不同,管理者更关注粗粒度、如每个月的表现,一线运营人员则会希望看到每一天的表现。那么分析师应该如何只用一张报表来同时满足不同用户的需求呢? 下面的...

    企业中不同角色的人在看数据时,关心的详尽程度往往各有不同,管理者更关注粗粒度、如每个月的表现,一线运营人员则会希望看到每一天的表现。那么分析师应该如何只用一张报表来同时满足不同用户的需求呢?

    下面的做法将帮助您解决动态维度转换,通过脚本函数的编写,实现饼图上下钻取、图表动态绑定维度列、多维能力指数分析等功能场景,随心所欲替换展示不同需求。

    01 饼图下钻
    内容描述:

    通过超链接进行页面刷新并传参,在全局脚本中的变化时运行进行判断是下钻效果还是上钻效果,并改变饼图绑定参数列。

    图片展示:
    在这里插入图片描述

    效果描述:

    通过点击总销量中的某省份部分饼图,跳转到省份下各市所对应的数据饼图,再次点击饼图跳转回总销量图。

    脚本部分:

    if (param[“省份”]==x) //设置判断所在层参数

    {param[“省份”]=null}

    if (isNull(param[“省份”])) //判断实现效果是上钻或下钻

    {var x=param[“省份”] //上钻设置

    var bcol = new BCol(“省份”, STRING, true); //初始化维度列

    var qcol = new ChartDimCol(bcol);

    图表1.binding.markCol[“Sum_销量”].colorField = qcol; //设置标记组中颜色绑定的列

    图表1.binding.markCol[“Sum_销量”].textField = qcol; //设置标记组中标签绑定的列

    图表1.xtitle.title=‘总销量’} //设置组件标题

    else

    {var x=param[“省份”] //下钻设置

    var bcol = new BCol(“地市”, STRING, true);

    var qcol = new ChartDimCol(bcol);

    图表1.binding.markCol[“Sum_销量”].colorField = qcol;

    图表1.binding.markCol[“Sum_销量”].textField = qcol;

    图表1.xtitle.title=param[“省份”]+‘销量’}

    02 图标动态绑定
    内容描述:

    该报告通过列表参数对柱状图的维度与度量的动态绑定分别作了示例。

    图片展示:
    在这里插入图片描述

    效果描述:

    通过右侧的列表参数动态绑定不同的维度与度量,实现不同指标的多维展示。

    脚本部分:

    //变化时运行

    //维度动态绑定

    var arr = 列表参数1.getSelectedObjects(); //获取列表参数的所选项存入数组arr中

    function test(chart){

    chart.binding.clearXCols(); //清空绑定维度

    for(var i = 0; i < arr.length; i++){ //通过循环将所选项维度依次进行绑定

    var bcol = new BCol(arr[i],STRING,true); //创建一个底层字段

    var dimCol = new ChartDimCol(bcol); //创建图表所用的维度字段

    chart.binding.addXCol(i,dimCol); //绑定维度字段

    }

    }

    test(图表1);

    //度量动态绑定

    var arr2 = 列表参数2.getSelectedObjects(); //获取列表参数的所选项存入数组arr2中

    function test2(chart2){

    chart2.binding.clearYCols(); //清空绑定度量

    for(var j= 0; j < arr2.length; j++){ //通过循环将所选项度量依次进行绑定

    var bcol2 = new BCol(arr2[j],DOUBLE,false); //创建一个底层字段

    var measureCol2 = new ChartMeasureCol(SUM,bcol2); //创建图表所用的度量字段

    chart2.binding.addYCol(j,measureCol2); //绑定度量字段

    }

    }

    test2(图表2);

    03 多维能力指数分析
    内容描述:

    该报告主要由三部分组成,企业对比选择、指标展示选择、能力图展示。通过列表参数组件通过选择不同的选项动态绑定雷达图的维度与度量,实现不同能力不同公司的对比。
    在这里插入图片描述

    图片展示:
    在这里插入图片描述

    效果描述:

    通过左侧的企业对比选择动态绑定不同的维度,实现不同企业或公司的对比,通过右侧的指标展示选择动态绑定不同的度量,实现不同指标的多维展示。

    脚本部分:

    装载时运行:

    //创建设置变量

    var arr1 = new Array();

    var brr1 = new Array();

    var list_total_len = 0;

    var index_1_len = index_1.getSelectedObjects().length;

    var index_2_len = index_2.getSelectedObjects().length;

    var index_3_len = index_3.getSelectedObjects().length;

    //将指标选项写入数组arr1,并将选择个数计入list_total_len

    if(index_1_len > 0){

    for(i=0;i<index_1_len;i++){

    arr1[i]=index_1.getSelectedObjects()[i]

    };

    list_total_len = index_1_len

    };

    if(index_2_len > 0){

    for(i=0;i<index_2_len;i++){

    arr1[i+list_total_len] = index_2.getSelectedObjects()[i];

    }

    list_total_len = list_total_len + index_2_len;

    };

    if(index_3_len > 0){

    for(i=0;i<index_3_len;i++){

    arr1[i+list_total_len] = index_3.getSelectedObjects()[i];

    }

    list_total_len = list_total_len + index_3_len;

    };

    //创建度量列,绑定度量列

    if(list_total_len > 0){

    图表1.binding.clearYCols(); //清空绑定度量

    for(k=0;k < list_total_len;k++){

    var acol = new BCol(arr1[k],DOUBLE, false); //初始化创建绑定列

    var bcol = new ChartMeasureCol(NONE,acol,null); //创建图表所用的度量字段

    brr1[k] = bcol; //将创建好的度量字段绑定到brr1数组中

    }

    var ld_col = new RadarMarkCol(brr1); //创建雷达字段

    //给图表的行轴增加字段,用户需要指定增加字段的位置以及字段名

    图表1.binding.addYCol(1,ld_col);

    var ccol=new BCol(“公司”,STRING,true);

    var dcol=new ChartDimCol(ccol);

    //给图表的分组增加字段,用户需要指定增加字段的位置以及字段名

    图表1.binding.addGrpCol(1,dcol)

    图表1.binding.markCol[toString(arr1[0])].colorField=dcol; //绑定指标字段

    };

    //保存变量

    param[‘company_list_len’]=company_total_len;

    param[‘index_list_len’]=list_total_len;

    变化时运行:

    //除了标红字段不同,其他部分与装载时运行一致

    var arr1 = new Array();

    var brr1 = new Array();

    var list_total_len = 0;

    var index_1_len = index_1.getSelectedObjects().length;

    var index_2_len = index_2.getSelectedObjects().length;

    var index_3_len = index_3.getSelectedObjects().length;

    if(index_1_len > 0){

    for(i=0;i<index_1_len;i++){

    arr1[i]=index_1.getSelectedObjects()[i]

    };

    list_total_len = index_1_len

    };

    if(index_2_len > 0){

    for(i=0;i<index_2_len;i++){

    arr1[i+list_total_len] = index_2.getSelectedObjects()[i];

    }

    list_total_len = list_total_len + index_2_len;

    };

    if(index_3_len > 0){

    for(i=0;i<index_3_len;i++){

    arr1[i+list_total_len] = index_3.getSelectedObjects()[i];

    }

    list_total_len = list_total_len + index_3_len;

    };

    if(list_total_len > 0){

    图表1.binding.clearYCols();

    for(k=0;k < list_total_len;k++){

    var acol = new BCol(arr1[k],toString(arr1[k]),DOUBLE, false); //创建绑定列

    var bcol = new ChartMeasureCol(NONE,acol,null);

    brr1[k] = bcol;

    }

    var ld_col = new RadarMarkCol(brr1);

    图表1.binding.addYCol(1,ld_col);

    var ccol=new BCol(“公司”,STRING,true);

    var dcol=new ChartDimCol(ccol);

    图表1.binding.addGrpCol(1,dcol);

    图表1.binding.markCol[toString(arr1[0])].colorField=dcol;

    };

    param[‘company_list_len’]=company_total_len;

    param[‘index_list_len’]=list_total_len;

    通过对以上三种使用场景的学习了解,相信各位数据分析师又丰富了自己的分析手段和能力,当遇到用户希望在一个组件中实现多维度转换分析的时候,大家就可以使用以上脚本来实现用户的需求。

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  • 每次打开手机都能看到不一样的图片,而每一张图片都关联了相关的文章,因此闲暇之余,我们可以简简单单滑动手机锁屏,就不仅能浏览欣赏美图,还能增加知识,了解照片和摄影背后的故事。现在,我每一次打开手机内心...

    如今,很多人不仅仅只追求硬件,同时也更加追求功能的质量。一部硬件好的手机功能不好,依然会有很多人不买账。欢太科技当然注意到了这一点,因此他兼顾硬件和功能,在研发硬件技术的同时,也更加注重功能的优化改进和更新。
    在这里插入图片描述
    最近,我最喜欢的就是乐划锁屏。每次打开手机都能看到不一样的图片,而每一张图片都关联了相关的文章,因此闲暇之余,我们可以简简单单滑动手机锁屏,就不仅能浏览欣赏美图,还能增加知识,了解照片和摄影背后的故事。现在,我每一次打开手机内心都会充满了期待,我期待看到不一样的山水好景、奇珍异玩等,也期待看到每一张图片背后隐藏的不一样的故事和来源。这无疑能让我在忙碌的工作中,获得一些慰藉,抚平我的焦虑,也一点点增加了我的见识。
    在这里插入图片描述

    锁屏“划”起来就可以看到,在乐划锁屏,我们将看到许多著名摄影师的作品,比如故宫、时尚芭莎、国家地理、摄影之友等,这里有多个优质内容号,为我们提供和展示精美优秀的作品,还能让我们学会很多关于摄影的知识。通过乐划锁屏,我看了被白雪覆盖的故宫、定制超跑、月偏食的过程图等等,这些内容我都不能在我的生活中亲眼看到,但有了乐划锁屏,我将更容易去观赏到这些我原本看不到的东西,让我知道世界之外都有什么。

    在这里插入图片描述

    我喜欢并且深深感谢乐划锁屏,因为它给了我不一样的体验,让我能行走与世界的每一个角落,不错过任何一次世界奇观。而且它无需下载,占的内存也很少,非常让人省心省事!

    在这里插入图片描述

    这些年来,我一路见证着欢太科技的努力,他一次次用他的成果告诉我他非常在乎每一个用户,真心接受每一个建议,如此优秀的公司创造了像乐划锁屏一类的好产品,让我们的每一个需求都得到满足,我想我将始终选择欢太。

    展开全文
  • 对于一张灰度图片,计算机能看到的是像素大小的0~255的灰度值;对于RGB图片,则是一张像素大小的3通道矩阵,即800x600x3。 计算机视觉的挑战 视角变化的挑战 视角的变化带来的像素的变化是非常巨大的。 在不同的...

    计算机视觉中的深度学习2: 图片分类

    Slides:百度云 提取码: gs3n

    计算机与人眼的区别

    对于一张灰度图片,计算机能看到的是像素大小的0~255的灰度值;对于RGB图片,则是一张像素大小的3通道矩阵,即800x600x3。

    计算机视觉的挑战

    1. 视角变化的挑战
      1. 视角的变化带来的像素的变化是非常巨大的。
      2. 在不同的角度拍摄一只猫,人类很容易分辨这是同一种猫,而像素的变化却非常巨大,只有设计出了更加完备的算法才能让计算机程序更稳定地运行。
    2. 图片交叉的挑战
      1. 多只猫会重叠在一起。
    3. 粒度更细的分类
      1. 我们不仅仅需要分辨这是猫,我们还要分辨这是哪一个品种的猫。
    4. 杂乱的背景的影响
    5. 光线的变化
    6. 形状的变化

    图片分类的作用

    1. 用在别的计算机视觉应用中
      1. Object detection
      2. Image captioning

    图片分类的算法

    1. 传统计算机视觉算法
      1. 检测边缘,检测夹角等等
      2. 缺点:不够通用,当我们输入了一个非常复杂的算法能够识别猫了,同样的算法没法解决一个识别狗的问题。
    2. 机器学习方法
      1. 依赖数据源和分类器来进行识别
      2. 几个著名的数据集:
        1. MNIST:手写数字识别,10类
        2. CIFAR10:更大的RGB数据集,10类
        3. CIFAR100:同上,但有100类
        4. ImageNet:1000类,更大的数据集;广泛用于论文中
        5. MIT Places: 365类
      3. 训练集中用于训练的像素个数
        图1

    Nearest Neighbor

    1. 计算L1距离
      在这里插入图片描述
    2. 选出距离需要预测的图片最近的那个图片的类型

    在这里插入图片描述

    训练时间O(1),预测时间O(N)

    缺点:

    1. 预测的速度太慢了。我们希望能够花更多时间在训练上,而不是预测上。
    2. 选出的类是总体来看长得非常相似的图片,而不是相似的图片上的物体。

    K Nearest Neighbor

    第一种算法是k=1的情况,在outlier上有着更糟糕的表现,因为一旦训练集有一些outlier,将会极大地影响边缘处的表现

    图4

    当我们使用k=3时,我们有了更加平滑的分界线,也有了更加健壮的处理outlier的情况。

    图6

    使用不同的距离计算方式

    1. L1距离
    2. L2距离(欧拉距离)
    3. 对于特殊的数据集,采用特殊的距离计算方式,可能会比传统距离计算方式有更优秀的结果。
      1. 例如,用tf-idf similarity来比较研究论文使用

    示例网站

    超参数

    不能通过训练来学习的得到的参数,需要借用人类的知识去设置。(但是不排除通过别的神经网络来训练获得另一个神经网络的超参数。)

    网络上所谓的调参工程师,其实也就是通过不断地训练,验证来获得最好的超参数,最终在测试集上面进行测试。

    图7

    另类的Nearest Neighbor

    1. 结合ConvNet
      1. 通过ConvNet提取出图片的特征,比如,一个数组表示不同的特征值
      2. 再对这个特征值数组采用Nearest Neighbor算法,效果非常好

    总结

    • 在图像分类中,我们从图像和标签的训练集开始,并且必须在测试集上预测标签。
    • 由于人类视觉和计算机视觉上的差距,图像分类具有挑战性:我们需要对遮挡,变形,光照,类内变异等保持不变。
    • 图像分类是其他视觉任务的基础。
    • K最近邻居分类器基于最近的训练示例预测标签距离度量和K是超参数。使用验证集选择超参数;最后只在测试集上运行一次!
    展开全文
  • 送你一张Web性能优化地图 我们都知道对于Web应用来说性能很重要。然而性能优化相关的知识却非常的庞大并且杂乱。对于性能优化需要做些什么以及性能瓶颈是什么,通常我们并不清楚。 不包括那些对性能优化有...
  • 8)完成图片处理后,请按空格键继续下一张图片 9)这样做总共9张照片 10)转到分析脚本 11)按照第一条评论:更改文件路径data / your data.txt...。 12)点击“运行” 13)查看包含您的数据的新图表,并观察与...
  • 因为这种人物动画只是利用时间间隔播放不同帧才会看到不同效果。原理非常简单,只是切换不同帧。 flash 里面 提供时间间隔利用Timer 类 ,或者Enter_Frame刷帧这样的方式 更换不同的图片的切换。我们网上搜索了...
  • DW本身是没有这样的功能的,如果非要如此,可能是需要滤镜效果才能够体现,但是这样是不不足的地方的,比如每款浏览器支持的滤镜的代码是不同的,效果也是不一样的,再者一张不足够大的图片做为背景还要拉伸的话,...
  • 之前所讲到的制作地图方式都是使用在全局大地图中。因为人物永远都在地图的中心。如图: 但是有些游戏副本中的主角人物不是一直处在...因此副本的地图是这样:就是建筑物区域的俯视图,一张图片而已。如下:...
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  • 视觉实验(一):混合图像

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  • 仿百度医生的智能分诊界面

    千次阅读 2015-11-03 21:53:24
    最近要做一个仿百度医生的...这里我们看到这个效果是,点击一张人体图片上的一个部位,可以出现一个轮廓框,然后当放开时会进入到一个activity里去。简单点说也就是说点击一个图片上的不同位置可以有不同的点击事件。
  • 当我们看到一张图片时,我们的大脑会立即识别图片中所包含的物体。而对于机器来说,识别这些对象则需要耗费大量的时间和大量的训练数据。但是,随着深度学习和硬件技术的不断进步,目标检测在计算机视觉领域变得更加...
  • 人类看到和理解的视觉场景是基于不同视觉概念。例如,从一张椅子的单一图像中,人类毫不费力地识别出不同的视觉概念,如它的颜色、材料等。 风格、用途等。这种不同的视觉概念可能与自然语言中定义每个视觉概念的...
  • ▼【这是一张静止的图片】你的心理压力越大,图片转动越快,而儿童看这幅图片一般是静止的。测试下您心理的压力。 ◆ ◆ ◆ 我看上去像是静止的,当多瞅几眼,看到像风车在缓慢的转了,看来也有心理压力啊!2.【下...
  • 计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,人类的图像识别都是依靠图像所具有的本身特征分类,然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的,当看到一张图片时,我们的大脑会迅速感应到是否...
  • PPT图表使用不同长度设计了三条横着展开的米尺,让更直观的看到层级的差别和具体的数值,右面圆形上面标注了文字,本张幻灯片图表可以用来制作PowerPoint的层级关系。 关键词:米尺PPT背景图片,PPT关系图,.PPTX...
  • 等) 然后给你一张图片,那么这张图片属于哪个类别呢?这就是一个分类问题 跟有区别的是计算机“看到”的图是一堆数字组成的矩阵,彩色图通常为RGB三通道组成的,灰度则为0~255数字组成的单通道图片。 对于...
  • 教给使用PECS的靠近另一个,并给他们一张所需物品的图片,以换取该物品。 在查看已发布的。 该项目是通过。 您将在下面找到有关执行常见任务的信息。 本指南的最新版本可。 可用脚本 如果在初始化项目时安装...
  • flash位图技术研究篇

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    原理很简单,从一张图片可以看到是由一个个像素组成,可以看成是一个个细小的微粒。这些微粒包含了一些值,颜色值,这些值呈现出不同的颜色,as3可以对每一个像素进行索引,通过这个索引我们就可以对画面的某一些...

空空如也

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