ROI操作 ROI(Region Of Interest)，感兴趣区域，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，经常用来连接图像。...seedPoint参数表示泛洪算法的起始点 newVal参数表示在重绘区域像素的新值 loDiff参数表示当前观察像素值与其部件邻域像素值或待加入该组件的种子像素之间的亮度或颜色之负差的最大值 upDiff...=None) # 对随机噪声有很好的去噪效果 def mean_ambiguity(image): # 水平方向 dst1 = cv.blur(image, (20, 1)) #...中值模糊 对椒盐噪声有很好的去噪效果！...在n维空间中，有一定数量的样本，我们选定其中的一个样本，以该样本为中心，给长度为半径画一个圆，求取该圆形区域内样本的质心，即密度最大的点，再以该点为中心继续执行上述迭代过程，直至最终收敛。
ROI操作 ROI(Region Of Interest)，感兴趣区域，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，经常用来连接图像。...seedPoint参数表示泛洪算法的起始点 newVal参数表示在重绘区域像素的新值 loDiff参数表示当前观察像素值与其部件邻域像素值或待加入该组件的种子像素之间的亮度或颜色之负差的最大值 upDiff...=None) # 对随机噪声有很好的去噪效果 def mean_ambiguity(image): # 水平方向 dst1 = cv.blur(image, (20, 1)) #...对椒盐噪声有很好的去噪效果 dst = cv.medianBlur(image, 5) cv.imshow('dst', dst) src = cv.imread(r'....在n维空间中，有一定数量的样本，我们选定其中的一个样本，以该样本为中心，给长度为半径画一个圆，求取该圆形区域内样本的质心，即密度最大的点，再以该点为中心继续执行上述迭代过程，直至最终收敛。
还给出times了作为有向边的行进时间列表，其中是源节点，是目标节点，是信号从源传输到目标所需的时间。times[i] = (ui, vi, wi)uiviwi 我们将从给定节点发送一个信号k。...res : -1); } }; Bellman-Ford 算法 Bellman-Ford 可以处理有负权边的单源最短路径问题。 流程 将下方图中的所有边，遍历 n-1 次。...为什么要遍历 n-1 次：在每个顶点到源点的最短路径上，顶点数最多为 n 个，除非有负环，所以最多只需要遍历n-1次(第一个顶点已经确定下来了)，就可以确定所有顶点的最短路径。...，可以正确处理有向图或负权的最短路径问题，但要求最短路存在（无负环）。...容易看出，该算法的时间复杂度是 。 Q：那这么说，Dijkstra 也可以求出负权图（无负环）的单源最短路径了？ A：没错。
地理知识补充 主要补充一下一些地理知识：时区、UTC、GMT、CST、DST和ISO-8601的相关概念。 时区 时区(Time Zone)是地球上的区域使用同一个时间定义。...UTC、GMT、CST、DST与ISO-8601 GMT，Greenwich Mean Time，格林尼治(或者有时候翻译为格林威治)标准时间，是指位于伦敦郊区的皇家格林尼治天文台的标准时间。...为确保协调世界时与世界时相差不会超过0.9秒，在有需要的情况下会在协调世界时内加上正或负闰秒。...有些国家DST的使用时间较长，(如美国长达7个月)跨越了春夏秋等三个季节，因此简单地用夏时制的概念已经不能完全表达DST的确切含义了，所以有人也称其为节能时。...小结 JSR-310中引入的时间API类ZoneId表示时区ID，具体有两种类型：固定时间偏移量-ZoneOffset和地理区域-ZoneRegion，这两种类型可以再细分为三种表示方式： 地理区域表示
直方图均衡 相机和图像传感器不仅可以适应场景中自然产生的对比度，还可以管理图像传感器在可用的光照水平下的曝光程度。在标准相机中，设置快门和镜头光圈以确保传感器既不太多也不太少。...然而，对于传感器的可用动态范围，特定图像中的对比度范围往往太大。因此，捕获需要更长曝光时间的黑暗区域（例如阴影）和需要更短曝光的明亮区域之间存在权衡，以避免饱和“白化”。...事实证明，解决扩展分布值的问题的一个好方法是：重映射函数应该是累积分布函数。如图所示，展示了累积分布函数的一个例子，对于原始纯高斯的密度分布有些理想化的情况。...然而，累积密度可以应用于任何分布，原始分布的运行总和从负到正的范围。 我们可以使用累积分布函数将原始分布重新映射到均匀分布，只需查看原始分布中的每个y值，并查看在均衡分布中应该进行的位置。...官方文档 函数使用 cv2.equalizeHist( src[, # 源图像 dst]) -> dst 示例代码 img = mt.cv_rgb_imread('img2_gray.jpg
将这个膜和你原本的图像重合到一起，黑色区域被忽略，仅剩下白色区域，就是这样。 就像把白色区域的图像抠出来一样，”抠图“就是腌膜Mask最常干的事。 废话少说，咱们开始咱们的小实践吧。...图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等； 图像也可以放大、缩小、旋转，还可以截取其中的一部分作为ROI（感兴趣区域）进行操作，各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操作...，为0的部分不起作用 可以看到copyTo方法中，有第二个参数mask，我们只需要传给他就可以了，很多现成的函数接口都有图像腌膜这个参数，现在你知道怎么用了吧。...三：添加非矩形的Mask区域 我们选取ROI区域一般都是用矩形，所以圈出来的区域都是矩形的，如何添加非矩形的呢？...-1为线宽，当为正时为宽度，为负则为向内填充，和画圆函数类似。
解释变量：仍然选择Pop, Jobs, LowEduc, Dst2UrbCen 设置输出要素名称GWRData911Calls 邻域也叫做带宽。...也充分说明了GWR是一个局部的线性回归方程。 再来看地图视图，它表示标准残差的分布情况，标准残差是残差除以标准差之后得到的数据，也就是说标准残差与残差是线性相关的。...标准残差不能大于2.5或者小于-2.5，如果出现这种情况，表示这些区域的预测可能不可靠。 另外标准残差需要保证呈现随机的空间模式，这一点我们可以通过运行空间自相关工具来验证。...距离市中心的远近程度对911电话数量的影响呈现西高东低的情况，越靠近东部距离市中心对电话数量的影响越小。 为什么会出现上述的分布情况呢？...ArcGIS还提供了使用机器学习技术的基于森林的分类与回归工具，同样也能够实现基于地理加权的空间回归，但是这个回归不是线性的（后续有时间我们将补充这个工具的介绍）而且这个工具不需要事先确定解释变量，也不用担心出现冗余变量
[:, 2] - dst_bbox[:, 0] base_width = dst_bbox[:, 3] - dst_bbox[:, 1] base_ctr_y = dst_bbox[:,...另外一个问题是这里为什么需要将特征图对应回原图呢？...随机选择和GT bbox交并比小于0.3的Anchor作为负样本，负样本和正样本的总数为。...那么这里为什么要Pooling成大小呢？ 这是为了共享权重，前面在Extrator部分说到Faster RCNN除了前面基层卷积被用到之外，最后全连接层的权重也可以继续利用。...同时为了方便训练，对选择出的128个RoIs的gt_roi_loc进行标准化处理（减均值除以标准差）。
，但是指望短时间内就搞到国际领先还是需要很长一段时间。...，有一点是可喜已经有很多国内企业越来越重视核心专利的投入了，因为企业要走出去需要对接国际，对接国际如果完全按照别人的规则去做，很难有实际的利润产生，要想在国际上扬名就需要在国际上制定有利于自己的准则，而核心专利就是一种体现方式...，在国内企业中目前华为公司做的算是非常出色的了，起码已经有专利已经纳入国际标准中了，而且本身的通讯设备已经领先未来还会有更多的核心专利纳入国际标准。...国内为了让企业有竞争力也让企业弄些专利或者软件著作权，但大部分企业还只是用这些专利换取国家的补贴，还没有真正形成用专利推动技术的进步发展，这都需要时间的积累，毕竟很多企业还挣扎生命线，连基本的企业生存都还存在问题的时候...华为在核心专利上差距还是有些大，强在商业化能力以及强大的执行力，现在的华为底子已经做的很扎实，后边就是要不断的让专利转化成国际标准，有设备的优势在推进上会更有优势，形成国际规则对于国内企业来讲就是靠核心技术
如上图有三个颜色的框框，如果我们对蓝色框框进行移动，无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化。。。...这种是内部区域 如果我们对黑色的框框进行移动，那么水平方向上移动 像素值是不会有什么太大的变化的 如果是垂直方向上移动那么就会变化很大 这种一般称为边缘区域 最后的重点 我们对红色的框框进行移动...对上面的等式进行泰勒级数展开然后再通过几步数学换算（可以参考其他标准教材），我们得到下面的等式： ? 其中 ? 这里 I x 和 I y 是图像在 x 和 y 方向的导数。...当 λ 1 和 λ 2 都小时，|R| 也小，这个区域就是一个平坦区域。 ? 当 λ 1 ? λ 2 或者 λ 1 ? λ 2 ，时 R 小于 0，这个区域是边缘 ?...那么这里为什么要大于０．０１×ｄｓｔ.max()呢 注意了这里Ｒ是一个很大的值 我们选取里面最大的Ｒ 然后 只要dst里面的值大于百分之一的Ｒ的最大值 那么此时这个dst的Ｒ值也是很大的 可以判定他为角点
脉冲噪声：只含有随机的正脉冲和负脉冲噪声。 高斯噪声：含有亮度服从高斯或正态分布的噪声。高斯噪声是很多传感器噪声的模型，如摄像机的电子干扰噪声。...如果图像的不同部分使用不同的滤波权重因子，线性滤波器是空间可变的。因此可以使用卷积模板来实现滤波。线性滤波器对去除高斯噪声有很好的效果。常用的线性滤波器有均值滤波器和高斯平滑滤波器。...高斯平滑滤波器对去除服从正态分布的噪声是很有效的。 非线性滤波器: (1) 中值滤波器:均值滤波和高斯滤波运算主要问题是有可能模糊图像中尖锐不连续的部分。...过程：分别计算[i，j]的左上角子邻域、左下角子邻域、右上角子邻域、右下角子邻域的灰度分布均匀度V；然后取最小均匀度对应区域的均值作为该像素点的新灰度值。分布越均匀，均匀度V值越小。...双边滤波的核函数是空间域核与像素范围域核的综合结果：在图像的平坦区域，像素值变化很小，对应的像素范围域权重接近于1，此时空间域权重起主要作用，相当于进行高斯模糊；在图像的边缘区域，像素值变化很大，像素范围域权重变大
25、数据分层（层级）结构 25.1 分层结构的概念和意义 分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式，Tableau默认包含对某些字段的分层结构，比如日期、日期与时间、地理角色，以日期为例，日期本来就包括年...这样的一个分层结构对于维度之间的重新组合有非常重要的作用。上钻（+）和下钻（-）是导航分层结构最有效的方法。...2、复杂点的数据集： 步骤：在①的基础上加上：市场和细分市场->列，利润->颜色->编辑颜色(两色、倒序) ? ②选取负利润国家->右键->创建集->自定义名称 ?...3、动态的数据集 创建动态数据集与前两种有所不同，直接在维度中创建。 方法1、步骤①：右键产品名称->创建->集->条件->按字段->利润->符号 ? ②：利润->列，负利润产品->行。...4、合并集 **为什么要用合并集：**有的时候只用一个数据集不能轻松解答问题。 合并集一定要在同一个维度。 创建合并集的步骤： 右键负利润中心->创建合并集 ?
在知乎看见一个比较好的问题，整理下分享给大家。 memmove相比memcpy增加了内存重叠的判断，更加安全，效率只是差了那么一丢丢， 为什么经常看见memcpy， 很少看见memmove 呢 ？...微软虽然在 MSDN 里还是按照标准的说法描述 memcpy 和 memmove，但它的 C 库实际上二十年前就不区分了。...【这一条有误，删除】 有其他答主认为： 因为实际情况中，两个区域是否重叠往往是可以预期的 真的未必。...再举个例子，time 函数大家都熟悉： time_t time(time_t *ptr); 为什么它既把时间写进 *ptr，又作为返回值返回呢？...开头需要用两个判断来比较是否有覆盖，类似这样： if (dst src + size) { 正向拷贝 } else { 逆向拷贝 } 用位运算，可以将两次判断合并成一次判断
cvClearND，清除（设置为零）密集数组的特定元素或删除稀疏数组的元素。如果元素不存在，该函数什么也不做。 cvConvertScale，该函数有几个不同的用途，因此有几个同义词。...积分，计算源图像的一个或多个积分图像使用这些积分图像，可以在恒定时间内计算图像的任意右上角或旋转矩形区域之和，平均值，标准偏差。可以对可变窗口尺寸等进行快速模糊或快速块相关。...（dst，cvScalarAll（0），dst，mask）; / *否定负输入的结果* / cvReleaseMat（＆mask）;对于一些功率值，如整数值，0.5和-0.5，使用专门的更快的算法。...在这里，我们有兴趣以无缝和轻松的方式实现本地更改，即仅限于区域手动选择（ROI）的变更。变化的程度从轻微的扭曲到新颖的内容完全替代。...奇异值是非负的，并按照下降顺序排列（连同U和V列）。 交换（Mat，Mat），交换两个矩阵。 交换（UMat，UMat），交换两个矩阵。
转换为区域时间 工作日 移动时间 夏令时 人性化的日期和时间 ISO 8601类 时间相关概念 秒 在1967年的第13届国际度量衡会议上决定以原子时定义的秒作为时间的国际标准单位：铯133原子基态的两个超精细能阶间跃迁对应辐射的...原子钟是一种时钟，它以原子共振频率标准来计算及保持时间的准确。原子钟是世界上已知最准确的时间测量和频率标准。...GMT 格林威治标准时间（Greenwich Mean Time），是指位于伦敦郊区的皇家格林威治天文台的标准时间，因为本初子午线（Prime meridian）被定义为通过那里的经线。...时区 是地球上的区域使用同一个时间定义。有关国际会议决定将地球表面按经线从南到北，划分成24个时区，并且规定相邻区域的时间相差1小时。...%c 本地相应的日期和时间表示 %x 本地相应日期 %X 本地相应时间 %y 去掉世纪的年份（00 – 99） %Y 完整的年份 %m 月份（01 – 12） %b 本地简化月份名称 %B 本地完整月份名称
当地时间 解析时间 Unix 时间戳 格式化日期和时间 转换为区域时间 工作日 移动时间 夏令时 人性化的日期和时间 ISO 8601类 时间相关概念 秒 在1967年的第13届国际度量衡会议上决定以原子时定义的秒作为时间的国际标准单位...原子钟是一种时钟，它以原子共振频率标准来计算及保持时间的准确。原子钟是世界上已知最准确的时间测量和频率标准。...GMT 格林威治标准时间（Greenwich Mean Time），是指位于伦敦郊区的皇家格林威治天文台的标准时间，因为本初子午线（Prime meridian）被定义为通过那里的经线。...时区 是地球上的区域使用同一个时间定义。有关国际会议决定将地球表面按经线从南到北，划分成24个时区，并且规定相邻区域的时间相差1小时。...%c 本地相应的日期和时间表示 %x 本地相应日期 %X 本地相应时间 %y 去掉世纪的年份（00 – 99） %Y 完整的年份 %m 月份（01 – 12） %b 本地简化月份名称 %B 本地完整月份名称
，则到达终点结点的路径有多条，取其中路径权值最短的一条则为最短路径。...终点t，要求输出起点到终点的最短距离及其花费，如果最短距离有多条路线，则输出花费最少的。...4），Bellman-Ford算法(解决负权边，解决单源最短路径，前几种方法不能求含负权边的图)：：时间复杂度O(nm),空间复杂度O(m) 主要思想：对所有的边进行n-1轮松弛操作，因为在一个含有n个顶点的图中...例1：对图示中含负权的有向图，输出从结点1到各结点的最短路径，并判断有无负权回路。...//测试是否有负权回路并输出 int flag = 0; for(i = 1; i <= m; i++) if(dst[e[i]] > dst[s[i]] + w[i])
它的作用就是将画布上的当前图像（即目标图像DST）和后面需要绘制的图像（即源图像SRC）按照一定的算法进行混合。简单点说就是把源图像SRC与目标图像DST进行混合。...Sa: Src Alpha，即源图像的透明值 Sc：Src color，即源图像的色值 Da：Dst Alpha，即目标图像的透明值 Dc：Dst color，即目标图像的色值 ? ?...其次，像素混合是对两个区域进行的。官方的示例中，黄圆和蓝正方形都是画在大小和黑色边框相等的Bitmap上的，然后再将两个Bitmap的像素进行混合，此时两个Bitmap的区域是【完全重合】的。...所以得到了标准效果。而很多同学可能没注意，往往就以为两个区域大小就是两个图形的外接矩形的大小，而它们相交的地方只有1/4。所以得到了“Canvas直接绘制”图的效果。...为什么我合成出来的图像和官方示例不一样！
运算量小噪声影响大 （3）对称变换法：DST方向对称变换计算量大 （4）灰度投影法：对人脸图像进行水平和垂直方向的投影，根据波峰波谷分布信息确定眼睛的位置。...对于遮挡问题，还有一种解决方案：使用面部几何规律，使用基于等腰三角形的自适应遮挡估计： ? ? 有了这组公式，即使一面被遮挡，也可以计算出关键点的坐标信息。...共搜集了30幅左眼图像组建左眼库（该方法可能对头部转过角度有改善） 步骤流程图如下： ?...处理方法： 文中选取打哈欠及各种张嘴时的嘴部图像为正样本，选取脸部其他部分图像为负样本，正样本和负样本图像均从网上搜索得到，正样本图像250张，大小统一缩放为24×24，负样本图像550张，部分样本图片如图...由于嘴位于人脸的下半部分，所以搜索区域可缩小至人脸下半部分，节省搜索时间。检测完成得到打哈欠（或张嘴）的图片，则再用局部搜索确定二值化分割阈值，把嘴的轮廓分割出来。
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