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dojo英文_dojo教程

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opencv+Recorder︱OpenCV 中的 Canny 边界检测+轮廓、拉普拉斯变换

图像边缘检测能够大幅减少数据量,在保留重要的结构属性的同时,剔除弱相关信息。 在深度学习出现之前,传统的Sobel滤波器,Canny检测器具有广泛的应用,但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化,特别是颜色、亮度等的急剧变化,通过这些特征来找边缘。 这些特征很难模拟较为复杂的场景,如伯克利的分割数据集(Berkeley segmentation Dataset),仅通过亮度、颜色变化并不足以把边缘检测做好。2013年,开始有人使用数据驱动的方法来学习怎样联合颜色、亮度、梯度这些特征来做边缘检测。 为了更好地评测边缘检测算法,伯克利研究组建立了一个国际公认的评测集,叫做Berkeley Segmentation Benchmark。从图中的结果可以看出,即使可以学习颜色、亮度、梯度等low-level特征,但是在特殊场景下,仅凭这样的特征很难做到鲁棒的检测。比如上图的动物图像,我们需要用一些high-level 比如 object-level的信息才能够把中间的细节纹理去掉,使其更加符合人的认知过程(举个形象的例子,就好像画家在画这个物体的时候,更倾向于只画外面这些轮廓,而把里面的细节给忽略掉)。 .

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【可视化】“新年快乐”在全球传播的轨迹

(一)可视化展示人体情绪波动图,如上图所示 紧张过度会让人胃口翻腾,尴尬难堪会使人脸颊红润,很显然,情绪对我们的身体具有直接的生理作用。最近,芬兰的一组研究人员对这一过程进行了确切分析,将情绪波动进行了可视化的展现。   为了构造情绪展示图,研究人员向773位参与者传达了不同的文字、故事、电影和表情,并让他们在一张人体轮廓图上标记出情绪反应活跃异常的身体部位。增加活跃度的区域从黑色到红色再到黄色的颜色进行标记,而减少活跃度的区域则由越来越明亮的蓝色表示。 这一项研究成果发表在《美国国家科学院院刊》上,其

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