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通用系统设计之优惠卷

但最近有一个需求 -> 优惠卷,之前很多朋友让我出一篇优惠卷相关的文章。这不,本章应了大伙的愿。开始我自己的表演 ?? 更别提interface在框架中的使用了,感觉好无用处的举爪~ 策略模式 优惠卷的存在到消亡至少要经历三个步骤(创建->使用->失效),以下为优惠卷完整生命周期图, ? 优惠卷有几百种几千种的优惠(骗人)方式(姿势),结合PHP代码来解决优惠卷应如何创建更合适,首先先创建一个类作为优惠卷的模版 class UserCouponTem { } 这个模版则是一个树根,未来所有优惠卷都要通过这个根去扩展 ,接下来创建一系列的优惠卷参数,例如与设计数据表一样,如下所示,通过成员变量的方式,束缚了优惠卷的具体字段。 这样做可能有以下几点好处 可扩展性强,能够应对各种优惠卷的表达方式 可维护性强,如果有新类型的业务可直接通过服务容器注入 代码优雅,便于阅读,无论是新入职员工还是他人都很容易读写优惠卷的代码(比较优惠卷的业务实际很复杂

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二值图像分析之轮廓分析

图像的二值化 在先前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)中已经介绍过,什么是图像的二值化以及二值化的作用。 这次,我们借助cv4j来实现简单的基于内容的图像分析。 轮廓分析(Contour Analysis) 轮廓(Contours),指的是有相同颜色或者密度,连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。 轮廓分析一.jpeg 第三步,进行轮廓分析。 矩是描述图像特征的算子,主要应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等。 一阶矩和零阶矩用来计算某个形状的重心。 ? 该系列先前的文章: 基于边缘保留滤波实现人脸磨皮的算法 二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数) Java实现高斯模糊和图像的空间卷积 Java实现图片滤镜的高级玩法 Java实现图片的滤镜效果

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    细粒度图像分析_图像分类研究现状

    细粒度图像分析任务相对通用图像(General/Generic Images)任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。 细粒度图像分类的挑战 由于分类的粒度很小,细粒度图像分类非常困难,在某些类别上甚至专家都难以区分。 将不同的部位图像进行弯曲,并且使用不同的DCNN(AlexNet)提取其特征。最后拼接各个部位及整张图像的特征训练分类器。 最终,还是将不同级别特征级联作为整张图像的表示。 使用FCN得到conv5中M个关键点的位置之后,将定位结果输入到分类网络,使用两级架构分析图像物体级及部件级的特征。 部件级网络首先通过共享层提取特征,之后分别计算关键点周围的部件特征。 四、高阶特征编码 双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述 【AAAI2020系列解读 01】新角度看双线性池化,冗余、突发性问题本质源于哪里?

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    GPUImage图像滤镜分析01

    ![Uploading IMG_1365_522863.PNG . . .]

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    图像分析及简单算法

    所以图像分析实际上是对这些数据的分析及计算” 01 — 图片:3维数据矩阵 图1是一张彩色图片。读取该图片的数据后,会得到三个20✖️30的矩阵(如图2,图3,图4)。 ? 图7 图像分析,是对R,G,B矩阵某一行、某一列或某一区域数据的分析。 02 — 算例:停车位边界判断 图8是一张停车位的照片。 图17 03 — 算例总结 以上仅是个图像识别的简单算例,计算思路及步骤如下: 1)寻找RGB矩阵中图像特征明显的矩阵,或是处理灰度矩阵:Z=0.299R+0.587G+0.114B, (计算后需要对Z 2)对矩阵的某行,某列,或某区域进行信号分析。 3)通过各种计算得到特征位置或特征数值。 04 — 应用展望 图像识别已被广泛使用,本篇只是简单介绍一下最简单的算例及原理,真正的应用远比本例要复杂。 图片特性稳定,则程序简单,计算速度较快;图像特性变化大,则要求程序具有更强的容错能力,程序就越复杂,计算越慢。 目前比较流行的机器学习等算法在图像识别中已广泛应用,使用者不需要对图像特征进行深入了解。

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    OpenCV 图像分析之 —— Canny

    Canny 是1986年提出的图像边缘检测经典算法,本文记录相关内容与 OpenCV 实现。 简介 通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下,显著减少图像的数据规模。 图像中的任意边缘应该只被标记一次,同时图像噪声不应产生伪边缘。 任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地工作,所以第一步是对原始数据与高斯 mask 作卷积,得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊(blurred)。 找寻图像的强度梯度(intensity gradients) 图像的边缘可以指向不同方向,因此经典Canny算法用了四个梯度算子来分别计算水平,垂直和对角线方向的梯度。 edges 输出边缘图; 单通道8位图像,与图像大小相同。

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    OpenCV 图像分析之 —— 分割

    图像被“填满”时,所有有标记的区域就被分割开了。这样一来,连通到标记点的盆地就属于这个标记点了,然后就把相应的标记区域从图像中分割出来。 分水岭算法然后通过让标记区域“获取”梯度图中与片段连接的边界确定的峡谷来分割图像。 cv2.watershed 使用分水岭算法执行基于标记的图像分割。 官方文档 在将图像传递给函数之前,您必须用正 (>0) 索引粗略地勾勒出图像标记中所需的区域。因此,每个区域都表示为一个或多个具有像素值 1、2、3 等的连通分量。 函数使用 cv2.watershed( image, # 输入 uint8 三通道图像 markers # 输入/输出标记的 32 位单通道图像。 dst[, # 与源图像格式和大小相同的目标图像。 maxLevel[, # 用于分割的金字塔的最大级别。

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    OpenCV 图像分析之 —— 距离变换

    函数 cv2.distanceTransform() 用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离(Distance Transform, DT算法),本文记录OpenCV 距离变换相关内容 距离变换 OpenCV中,函数cv2.distanceTransform()用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离,输出的是保存每一个非零点与最近零点的距离信息;图像上越亮的点,代表了离零点的距离越远 图像的距离变换定义为一幅新图像,其中每个输出像素的值被设为输入图像中与最近的零像素的距离一当然得根据某个特定的距离度量。不难看出,距离变换生成的是某种边缘图像。 原始 DT 算法 参考论文: 《Distance Transformations in Digital Images》 计算二维图像中非特征点距离最近特征点的距离,例如: 其中 * 为特征点, 之后每个被覆盖到的未定义点从距离和中选择最小的作为自己的距离定义 对定义过的像素遍历完成后即可开启下一轮遍历,表示为: image.png 其中v_{i,j}^m为第 m 轮迭代时图像

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    二值图像分析案例精选

    点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 面向CV技术爱好者征稿,点击底部【合作交流】即可 最近一直有人在知识星球上向我提问很多二值图像分析相关的问题,特别选择了两个典型的轮廓分析问题。 进行分析与编码实现与演示,废话不多说,先看第一个问题。 问题一 描述如下: 想找到工具盘中间缺少的几个点,统计出可以看到的工件数目 ? 仔细分析图像发现,中间都毫无另外的有个白色很亮的圆圈,这个给了我两个思路 可以通过霍夫变换检测圆来提取到 可以通过二值图像分析来提取 + 轮廓分析来提取到这些点 得到这些轮廓点之后通过分析整个轮廓区域得到倾斜角度 代码实现是基于轮廓分析的思路,因为这个方法,用的阈值比较少,有利于算法稳定性检测。演示各部输出。二值化处理之后(形态学处理): ? 轮廓发现与校正角度之后 ? 投影分析与统计结果如下: ? 看到这个图像之后,个人觉得解决十分简单,基于最外层轮廓发现即可,无需树形结构与层次分析,集合图像形态学分析或者距离变换就可以得到,最终代码的运行结果如下: ?

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    OpenCV 图像分析之 —— 频域变换

    图像可以转换到其他空间进行分析和处理,本文记录 OpenCV 分析算子中的频域变换相关内容。 离散余弦变换 定义 image.png 用于实信号的频域分析 DCT 变换的由来 cv2.dct() 计算矩阵的离散余弦变换 函数使用 该函数根据flags参数的值执行离散余弦变换或离散余弦逆变换

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    OpenCV 图像分析之 —— 积分图

    积分图是一种允许子区域快速求和的数据结构,本文记录 OpenCV 图像分析中的 积分图 相关内容。 积分图 使用积分图是数字图像处理中常用的一种方法,通常能够很大程度的加速计算过程,比如均值滤波,非局部均值滤波,以及Harr计算等。 从直观来说,一张图像就是一个矩形,这个矩形中每个像素点的积分值,就是以图像左上角像素点为左上角顶点,以该像素点为右下角顶点的矩形中包含的所有元素之和。 每种情况的结果图像图像的每个方向上都加1之后,与原始图像的大小相同。 {image}\left(x^{\prime}, y^{\prime}\right) 平方和图像 平方和图像是平方的和: $$ \operatorname{sum}_{\text {square

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    医学图像分析的深度学习

    探索数据集 试着看看每个类别中的图像数量和图像的大小。 验证数据集中只有9个图像(极少数) 我们有大约37k的火车图像CNV,26k NORMAL 和11k以及8k DME和DRUSEN 图像预处理 要为网络准备图像,必须将它们调整为224 x 224,并通过减去平均值并除以标准偏差来标准化每个颜色通道 这些操作是使用图像完成的,图像transforms为神经网络准备数据。 当在预先训练的网络中使用图像时,必须将它们重塑为224 x 224.这是图像的大小,因此是模型所期望的。大于此的图像将被截断,而较小的图像将被插值。 数据扩充 由于图像数量有限,可以使用图像增强来人为地增加网络“看到”的图像数量。这意味着,对于训练,会随机调整大小并裁剪图像,并将其水平翻转。

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    数字图像处理学习笔记(十四)——频域图像增强(图像的频域分析

    数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 由于噪声主要集中在高频部分,为去除噪声改善图像质量,滤波器采用低通滤波器 ? 来抑制高频成分,通过低频成分,然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像,就可达到平滑图像的目的。 因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时,图像边缘的模糊程度大大减小,没有振铃效应产生。 图像描述 ? 可用于平滑处理,如图像由于量化不足产生虚假轮廓时,常可用低通滤波进行平滑以改进图像质量。 低通滤波通过消除不重要的特征来简化感兴趣特征的分析 ? 2 频率域锐化(高通)滤波器 图像的边缘、细节主要位于高频部分,而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的。 钝化模板(锐化或高通图像): 从一幅图像减去其自身模糊图像从而生成锐化图像。 在频率域,即从图像本身减去低通滤波(模糊)后的图像而得到高通滤波(锐化)的图像。 ?

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    【专栏】图像分析那些事︱AI来了

    腾讯云高级研究员讲述,从成像到图像分析如何入门 文︱冀永楠 “AI来了”邀请到我们腾讯云的高级研究员冀永楠讲述图像分析的那些事儿。 尽管识别和检测问题是图像分析中难度最高的一部分,在实际应用中,图像问题都是多个问题的组合,而并非单一的识别或者检测问题。 冀永楠表示,本文是简单介绍一下成像和图像分析的基本内容,希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。 传统的图像分析算法中,各种滤波器的设计占有很大的一部分比例。理解滤波器的原理和使用的场景是做图像分析工作中很大的一块,也是比较痛苦的一块。因为滤波器的种类繁多,原理不一。 这本书是图像处理的数目的经典之作。对于希望理解成像和图像分析基本原理以及方法的同学,是必修之作。

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    Flutter图像绘制原理深入分析

    [Flutter图像绘制原理] Header1 Header2 CSDN 网易云课堂教程 掘金 EDU学院教程 知乎 Flutter系列文章 本文章将讲述 CPU、GPU和显示器 显示图像的协作原理 1 图形绘制原理 [在这里插入图片描述] 显示器(屏幕)是由一个个物理显示单元(像素点)组成,而每一个像素点可以发出多种颜色,显示器成相的原理就是在不同的物理像素点上显示不同的颜色,最终构成完整的图像 图形处理器一般由三部分组件: 1、显示主芯片显卡的核心,俗称GPU,它的主要任务是对系统输入的图像信息进行构建和渲染。 在 Flutter 的 Engine 层向 Dart 层的暴露了 Canvas, PictureRecorder 等接口,利用这些接口可以绘制自己想要的图像。 通过直接调用 API 绘制图像,这种更像指令式操作。

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    图像直线分析和拟合工具——opencv

    图像处理过程中我们有时候要对摄像头采集的图像进行直线分析,如果利用opencv分析的话,我们常常要自己建个工程,然后利用一些检测直线的算法,比如霍夫变换等,然而这样比较耗时。 这个工具就可以即时的对图像直线进行分析。接下来给出这个工具函数的原型。名字我也取为drawRake。 ,须为3通道或者单通道图像。 如下图:是摄像头实时采集的一帧图像数据,然后我们现在要分析下图黑色箭头所示的直线。 ? 效果如下图所示,因为是相机的实时帧,所以他会实时分析该直线,可以调节gap,searchLength,threshValue,isJudgeByGreatThan来分析最适合的直线。

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    医学图像分析最新综述:走向深度

    Medical Image Analysis: Concepts, Methods, Challenges and Future Directions》,来自澳大利亚埃迪斯科文大学的研究人员综述了深度学习在医学图像分析领域应用的概念 技术分类与文献索引 作者按照医学图像分析的技术方向和应用场景(使用的数据集)归纳成下图。 ? 医学图像分析主要包含的模式识别任务是检测/定位、分割、配准、分类。 面临挑战 作者简述了深度学习用于医学图像分析面临的挑战,主要有: 1.缺少精确的标注数据。医学领域对标注的要求更高。 2.样本不平衡。正负样本往往数量差异较大。 3.预测结果置信度信息缺失。 医学领域往往不仅仅依靠图像来诊断,结合病历资料的多模态学习也值得关注。 3.关注其他领域的工作。关注能对医学图像分析带来启发的其他计算机视觉、机器学习领域的新工作。

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    文档布局分析 & 扭曲文档图像恢复

    对文本进行OCR前,必须分析和定义文档的逻辑结构。例如文本块、段落、行的位置;是否有应该重建的表格;是否有“图像”“条形码等”。 文档布局分析 (Document Layout Analysis) 是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域(RoI, Regions of Interest) 的过程。 文档布局分析是几何和逻辑标签的结合。它通常在将文档图像发送到OCR引擎之前执行,但也可用于检测大型存档中同一文档的重复副本,或者通过其结构或图示内容索引文档。 ? (某些噪声消除滤波器可能会将逗号和句号视为噪声,因此必须小心谨慎) B 将图像二值化 B 将图像分割为黑色像素的连通分量(下文称 Symbol)。 如果不是,旋转图像以消除歪斜并返回步骤3。

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