展开

关键词

做电商还搞不清一元、常规购?

所以首先我们需要了解是什么? 是什么? 我们先来看如下京东、有品、拼多多的页面截。 ? ? ? 第五类维度: 间维度 把上面的维度按照运营需求组合就得到了不同的活动类型,如下: 首先,一元之类:白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+ ? 其次,购(又称常规):非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+ ? 接着,爆品抢购:非白菜价+(极少或非极少)+爆品+ ? 总结: 活动类型 营销维度 一元之类 白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+ 购(又称常规) 非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+ 爆品抢购 非白菜价+(极少或非极少)+ 爆品+ 技术方案补充 在之前的文章《什么,系统也有这么多种!》

24520

Python+OpenCV实

目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄头 4、实 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 -- -- 初学OpenCV的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄头实动态查看各类的特点,也可对各位调参、测试有一定帮助。 enhance_slider')], [sg.Button('Exit', size=(10, 1))] ] #窗口设计 window = sg.Window('OpenCV实 imencode('.png', frame)[1].tobytes() window['image'].update(data=imgbytes) window.close() 4、实 if event == 'Exit' or event is None: break 拓展学习:基于Python的人工智能美颜系统 请关注公众号,回复关键字:OpenCV实,获取项目资源

37140
  • 广告
    关闭

    什么是世界上最好的编程语言?丨云托管征文活动

    代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    1C2G云服务器 99元1年,

    腾讯云SA2云服务器特惠活动火热进行中! 现针对新用户推出SA2专场。SA2云服务器基于腾讯云星星海自研宿主机,在软硬件系统上进行了高度适配自主研发设计。 *具体规则以活动页面为准 如何参与 2020年8月20日前 每日四场 8:00/13:00/16:00/19:00 进入量特惠专场,准点参与 新用户专享,先到先得,卖完即止 传送门 ?

    1.4K42

    -去雾

    -去雾 雾模型 I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) I(x) ——待去雾的 J(x)——无雾 A——全球大气光成分 t——折射率(大气传递系数) 暗通道先验 在无雾中 总之,自然景物中到都是阴影或者彩色,这些景物的的暗原色总是很灰暗的。 首先求出每个素RGB分量中的最小值,存入一副和原始大小相同的灰度中,然后再对这幅灰度进行最小值滤波(邻域中取最小值) 验证了暗通道先验论的普遍性 计算折射率 t(x)=1-wmin(minI (y)/A) 估计大气光 1.选取暗通道暗通道最亮的0.1%的素(一般来说,这些素表示雾浓度最大的地方) 2.取输入里面这些素对应的素里面最亮的作为大气光 (暗最亮的0.1%的素对应的原最亮的为大气光 ) 注:选中的素未必是全最亮的,而且要比选取全最亮的方式鲁棒性更好。

    8320

    -增强

    增强前期知识 增强是模式识别中非常重要的过程。 增强的目的是通过对中的信息进行,使得有利于模式识别的信息得到增强,不利于模式识别的信息被抑制,扩大中不同物体特征之间的差别,为的信息提取及其识别奠定良好的基础。 一幅输入经过灰度变换后将产生一幅新的输出,由输入素点的灰度值决定相应的输出素点的灰度值。灰度变换不会改变内的空间关系。的几何变换是中的另一种基本变换。 相应地,对的低频部分进行增强可以对进行平滑,一般用于的噪声消除。 3、频域增强 的空域增强一般只是对数字进行局部增强,而的频域增强可以对进行全局增强。 增强的方法分类: |增强方法|实现方法| |-|-| |对象|灰度| ||(伪)彩色| |-|-| |策略|全局| ||局部(ROI ROI,Region of Interest

    9010

    -滤波

    和平滑程度的关系是非常简单的.σ越大,高斯滤波器的频带就越宽,平滑程度就越好.通过调节平滑程度参数σ 高斯分布:h(x,y)=e^-(\frac{x^2+y^2}{2a^2}) 双边滤波 一种非线性的滤波方法,是结合的空间邻近度和素相似度的的一种折中 中心素的距离和灰度差值的增大,邻域素的权系数逐渐减小 优点:保持边缘性能良好,对低频信息滤波良好 缺点:不能高频信息 假设高斯函数表达式如下: W_ij=\frac{1}{K_i}e^-\frac 其中: f:待滤波 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为: (1) 边界项:遍历边界元素,需要提前在边界周围补充元素 参数:`X`--表示具体的数字,默认用 `0`补充 `symmetric`--镜边界元素 `replicate`--重复边界素 `circular`--周期性填充边界内容 (2) 尺寸项:前扩充了边界,比原大一圈,此项输出大小 ,首先把通过傅里叶变换将从空间域转换到频率域,频域,反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char

    7620

    -插值

    插值 比较常用的插值算法有这么几种:最邻近插值,双线性二次插值,三次插值,Lanczos插值等等 1,最邻近插值 最邻近插值算法也叫做零阶插值算法,主要原是让输出素的素值等于邻域内 离它距离最近的素值 2,双线性二次插值 3、三次内插法 内插值,外插值 两张混合通过内插与外插值方法可以实现亮度、对比度、饱和度、填色、锐化等常见的操作。 外插值方法:可以用来生成跟内插值效果相反的。 比如内插值模糊,通过外插值可以去模糊,外插值可以调节饱和度,可以实现一些列的比如亮度、饱和度、对比度、锐化调整。 自适应的方法可以根据插值的内容来改变(尖锐的边缘或者是平滑的纹),非自适应的方法对所有的素点都进行同样的。 双三次产生的比前两次的尖锐,有想的间和输出质量。因此,在很多编辑程序中是标准算法 (包括 Adobe Photoshop), 打印机和相机插值。

    7210

    -噪声

    椒盐噪声 定义:椒盐噪声又称为双极脉冲噪声,这种噪声表现的特点是噪声素的灰度值与邻域素有着明显差异,而其余素的灰度值保持不变,因此在中造成过亮或过暗的素点。 椒盐噪声严重影响的视觉质量,给的边缘检测、纹或者特征点提取等造成困难。 Based algorithm for removal of high density impulse noises) 一般会选择先检测再滤波的思路,通过开关机制抑制噪声,上述方法对低噪声水平的椒盐噪声效果良好 因为基于中值的滤波方法仅考虑局部区域素点的顺序阶信息,没有充分利用素点之间的相关性或相似性。噪声素点的估计值可能与真实值有较大偏差,很难保持的细节信息。 高斯噪声可以由大量独立的脉冲产生,从而在任何有间间隔内,这些脉冲中的每一个脉冲值与所有脉冲值的总和相比都可以忽略不计

    5210

    -融合

    一般情况下,我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程,例如间的配准,边缘增强,平滑,抑制背景杂波等;然后我们要做的是对于融合层和融合算法的选取,不同的算法方式和提取特征信息的方法不同 2、对于同一目标的多源信号的采集。通过传感器进行目标信号采集,采集过程虽然简单,却可也不能轻视,好的采集方法可以获得更优质的信号信息,为后续的信号过程打下基础。 3、对于采集信号的预融合过程的流程框如下: 不同的层次所进行数据的要求和融合算法是不一样的,需要具体问题具体分析,通常我们将数据分为三层,融合过程流程如下: 融合层简介: 1、基于素级的融合属于最基本的融合技术 这一层主要是直接的单素,因为素级是由源场景的最大化描述的。素级融合需要对进行预,包括配准、滤波和增强。 如果是实性的特征融合对于传感器的数据能力和数据压缩能力都有很大的要求。

    8420

    Python-OpenCV (七):灰度化

    为了加快速度,在算法中,往往需要把彩色转换为灰度。 0x00. 灰度 灰度数字是每个素只有一个采样颜色的,这类通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。 灰度与黑白不同,在计算机领域中黑白只有黑白两种颜色,灰度在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。 在RGB模型中,如果R=G=B,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值。 0x01. 灰度化的方法 1. 分量法 将彩色中的三分量的亮度作为三个灰度的灰度值,可根据应用需要选取一种灰度。 由于人眼对绿色的敏感最高,对蓝色敏感最低,因此,按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合的灰度

    3.7K10

    Java岗大厂面试百日冲刺【Day49】— 十个面试九个1 (日积月累,每日三题)

    面试题1:你是怎么系统的?   相信对你来说,这个词肯定不陌生;从双十一购物到春节抢红包,再到 12306 抢火车票,“”的场景可见。 如果你看过系统的流量监控的话,你会发现就是那种瞬间流量很高,但是平又没有流量的场景。就在开始那一是一个很高的峰,这是因为请求在间上高度集中于某一特定的间点。 服务端流,好是可以根据服务端的性能设置合的阈值,缺点是被制的请求都是无效的请求,这些无效请求本身也会消耗服务器资源。    流会影响用户的正常请求,也必然会导致一部分用户请求失败,因此在系统这种异常一定要设置超间,防止因被流的请求不能fast fail(快速失败)而拖垮系统。 ---- 面试题3:你根据解给我画一下的流程吧 流程同上: 流程简述: 在前和结束后,用户请求到CDN的静态缓存,返回同一套静态页面数据; 开始后用户请求第一批打到Nginx

    5910

    淘宝大系统设计详解

    ,所以增加的答题来器。 增加答题后,下单的间基本控制在2s后,器的下单比例也下降到5%以下。新的答题页面如2。 ? 2 答题页面 其实增加答题还有一个重要的功能,就是把峰值的下单请求给拉长了,从以前的1s之内延长到2~10s左右,请求峰值基于间分片了,这个间的分片对服务端并发非常重要,会减轻很大压力,另外由于请求的先后 热点发现要做到实(3s内)。 关键技术优化点 前面介绍了一些如何设计大流量读系统中用到的原则,但是当这些手段都用了,还是有大流量涌入该如何呢?系统要解决几个关键问题。 也分动态和静态: 商品中的标题和描述这些本身不变的会在开始之前全量推送到机器上并一直缓存直到结束。

    31630

    Java编程解析—淘宝大系统设计

    ,所以增加的答题来器。 增加答题后,下单的间基本控制在2s后,器的下单比例也下降到5%以下。新的答题页面如2。 ? 2 答题页面 其实增加答题还有一个重要的功能,就是把峰值的下单请求给拉长了,从以前的1s之内延长到2~10s左右,请求峰值基于间分片了,这个间的分片对服务端并发非常重要,会减轻很大压力,另外由于请求的先后 热点发现要做到实(3s内)。 关键技术优化点 前面介绍了一些如何设计大流量读系统中用到的原则,但是当这些手段都用了,还是有大流量涌入该如何呢?系统要解决几个关键问题。 也分动态和静态: 商品中的标题和描述这些本身不变的会在开始之前全量推送到机器上并一直缓存直到结束。

    63540

    -Retinex增强

    _Retinex增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) S(x,y)分解为两个不同的:反射R(x,y),入射L(x,y) 可以看做是入射和反射构成 {x^2+y^2}{c^2}} 其中C是高斯环绕尺度,λ是一个尺度,满足∫∫F(x,y)dxdy=1 SSR算法中的卷积是对入射的计算,其物意义是通过计算素点与周围区域在加权平均的作用下,估计中照度的变化 多尺度MSR (Multi-Scale Retinex) MSR是在SSR基础上发展来的,优点是可以同保持高保真度与对的动态范围进行压缩的同,MSR也可实现色彩增强、颜色恒常性、局部动态范围压缩 当K=1,MSR退化为SSR,K取值通常为3 w1=w2=w3=\frac13 缺点:边缘锐化不足,阴影边界突兀,部分颜色发生扭曲,纹不清晰,高光区域细节没有得到明显改善,对高光区域敏感度小 带颜色恢复的 后的局部对比度提高,亮度与真实场景相似,在人们视觉感知下,显得更加逼真。 参考文章

    17010

    相关产品

    • 图像分析

      图像分析

      腾讯云图像分析基于深度学习等人工智能技术,提供综合性图像理解、图像处理、图像质量评估等服务,包含图像标签、logo识别、动漫人物识别、植物识别等,可以用于智能相册、视频理解、AI营销等场景…..

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券