边缘算法检测。注意事项：前提是你配置好了opencv，如何配置请看我之前发过的文章。...cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); // // 均值滤波 // blur(gray, gray, Size(3, 3)); // // 边缘检测
输入一个只包含小写英文字母和数字的字符串，按照不同字符统计个数由多到少输出统计结果，如果统计的个数相同，则按照ASCII码由小到大排序输出。...数据范围：字符串长度满足 1 \le len(str) \le 1000 \1≤len(str)≤1000 输入描述： 一个只包含小写英文字母和数字的字符串。...输出描述： 一个字符串，为不同字母出现次数的降序表示。若出现次数相同，则按ASCII码的升序输出。 思路： 首先把字符串翻转，因为是从后往前排序。...再把字段出现次数相同的字符排序，所以这里涉及两个排序，第一个是数据顺序本身，第二个按ASCII。 1.先用map统计每个字符出现的次数。 2、在通过次数来用map分组。...3、不同的字符对应map来排序。
目标检测中能检测出来的物体取决于当前任务（数据集）需要检测的物体有哪些。..., y_center, w, h) x_center, y_center:目标检测框的中心点坐标 w,h:目标检测框的宽、高 应用: 道路检测 动物检测 商品检测 车牌检测...bin/python(python版本所在位置) + test(虚拟环境名称) 进入虚拟环境 workon test 安装环境包 pip install -r requirements.txt 目标检测算法分类...R-CNN网络 Overfeat模型 Overfeat方法使用滑动窗口进行目标检测，也就是使用滑动窗口和神经网络来检测目标。...例如要检测汽车，就使用下图中红色滑动窗口进行扫描，将所有的扫描结果送入网络中进行分类和回归，得到最终的汽车的检测结果。
机器学习中的异常检测在很多场景有重要应用，本文记录 SVDD 算法。...简介 支持向量数据描述 SVDD（Support Vector Data Description，SVDD）是一种单值分类算法，能够实现目标样本和非目标样本的区分，通常应用于异常检测、入侵检测等领域。...算法原理 原始问题 假设我们有 m 个样本点，分别为 x(1),x(2),⋯,x(m) 。 我们假设这些样本点分布在一个球心为 a ，半径为 R 的球中。
YOLO检测算法不仅能够达到实时的效果，而且mAP与前面面提到的 RCNN系列相比有很大的提升。...最后就是进行 NMS算法，过滤掉那些重叠度较大的预测框。最后剩余的预测框就是检测结果了。...接着就是SSD算法的流程了，根据置信度进行降序排列保留top-k个预测框。然后进行 NMS 算法，过滤掉那些重叠度较大的预测框。最后剩余的预测框就是检测结果了。见下图。...因此， DSSD算法达到了更好的检测准确率，特别是对小目标也有较好的检测效果。...目标检测算法之SSD ssd检测算法总结 SSD算法详解 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
目录 Brute-Force算法 Knuth-Morris-Pratt算法 确定有限状态自动机 部分匹配表 Boyer-Moore算法 Rabin-Karp算法 总结 ---- 网络信息中充满大量的字符串...KMP算法的目标就是免去这些无意义的重复工作，它可以让模式串指针j回退尽可能少，因为在一次不匹配时，其前面检测过已经匹配的部分字符是有可能在下一次匹配时使用的。...Boyer-Moore算法 当可以在文本字符串中回退时，如果从右向左扫描模式字符串并将它和文本串匹配，那么就能得到一种非常快的字符串查找算法——Boyer-Moore算法。...BF算法的好处在于BF算法的每一次内循环都需要N个字符进行逐一比较，而RK算法则是采用哈希策略对其每一次内循环中的待检验字符串进行哈希运算后和模式串的哈希值进行比较。...由于这个特点，它能应用于检测抄袭（查重）。 总结 上述几种字符串匹配算法都各有特点，且在工业生产中都着应用。
字符串相乘 4.1 分析 4.2 代码 1. 14....最长公共前缀 1.1 分析 从第一个字符串开始两两比较，把比较相同的字符部分更新到一个存放目前相同字符的ret中，然后把ret继续向后面的字符串比较，继续更新ret就行。...利用中心扩展算法，固定完中间位置后，用两个指针一个在走左边，一个走右边，如果两个指针执行的字符是一样的，就移动，一直到指针指向的字符不同，或者一个指针越界。...二进制求和 3.1 分析 模拟的竖式计算的步骤，如果相加等于2，那么就进1，然后将这个字符取模就加到要返回的结果中，一直到两个字符串都结束。但是结果是与题目要的是相反的，所以得将得到字符串逆置。...这里得先把两个字符串逆置,再无进位相乘相加，然后处理进位，最后处理前导0。
描述 给定非空字符串s，您最多可以删除一个字符。判断是否可以成为回文。 该字符串仅包含小写字符a-z,字符串的最大长度为50000。...Given s = "abca" return true // delete c 题目分析： 如果单单是回文的话，就很简单了: s === [...s].reverse().join(""); // 翻转字符串与原字符相比...// 实际上这里做了很多步操作，字符转数组 翻转数组 再转字符串，所以这里性能也不是很好 // 如果对性能要求比较高的话，还是通过循环从两侧向中间逐一比较，会更好一点 题目中还有一个要求：删除一个字符...，也就是允许一个字符的不同。...abaacaaa'), validPalindrome('ab'), validPalindrome('abc'), validPalindrome('aabsjdbaa')) 代码地址 github 算法仓库地址
著名的KMP算法和更快的Shift-Or算法使用的就是这种方法。 基于后缀搜索方法：在搜索窗口内从后向前（沿着文本的反向）逐个读入文本字符，搜索窗口中文 本和模式串的最长公共后缀。...使用这种搜索算法可以跳过一些文本字符，从而具有亚线性的平均时 间复杂度。 最著名的 BM 算法，以及 Horspool 算法、Sunday 算法 都使用了这种方法。...Rabin-Karp 算法、BDM 算法、BNDM 算法 和 BOM 算法 使用的就是这种思想。...所以学习多模式匹配算法，重点是要掌握 「字典树」 和 「AC 自动机算法」。 单模式串朴素匹配算法 Brute Force算法：中文意思是暴力匹配算法，也可以叫做朴素匹配算法。...) ,其中n是文本串T的长度 所以KMP整个算法的时间复杂度是 O(n + m) ,相对于朴素匹配算法 O(n*m) 的时间复杂度，KMP算法的效率有了很大的提升 字符串题目一般考虑使用滑动窗，双指针
在本文中，SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。 问题描述 人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标，可能还包括姿态如倾斜角度等信息。...评价一个人脸检测算法好坏的指标是检测率和误报率。我们将检测率定义为： ? 误报率定义为： ? 算法要在检测率和误报率之间做平衡，理想的情况是有高检测率，低误报率。...在人脸识别的流程中，人脸检测是整个人脸识别算法的第一步。 早期算法 我们将整个人脸检测算法分为3个阶段，分别是早期算法，AdaBoost框架，以及深度学习时代，在接下来将分这几部分进行介绍。...我们首先来看FDDB上各种检测算法的ROC曲线，接下来的介绍将按照这些ROC曲线上的算法进行展开。 ? 在2001年Viola和Jones设计了一种人脸检测算法[10]。...在VJ算法问世之后，较好的解决了近似正面人脸的检测问题。此后出现了大量改进方案，在深度学习技术出现之前，一直是人脸检测算法的主流框架。
包括本文在内的一系列目标检测算法：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平，在github都给出了基于Caffe的源码。...思想 本文解决了目标检测中的两个关键问题。 问题一：速度 经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域。本文则预先提取一系列较可能是物体的候选区域，之后仅在这些候选区域上提取特征，进行判断。...问题二：训练集 经典的目标检测算法在区域中提取人工设定的特征（Haar，HOG）。本文则需要训练深度网络进行特征提取。...流程 RCNN算法分为4个步骤 一张图像生成1K~2K个候选区域 对每个候选区域，使用深度网络提取特征 特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类 使用回归器精细修正候选框位置 候选区域生成...重复直到整张图像合并成一个区域位置 输出所有曾经存在过的区域，所谓候选区域 候选区域生成和后续步骤相对独立，实际可以使用任意算法进行。
以下是我在2018年7月份找工作时，根据个人所学总结出的目标检测 (Detection) 算法综述。 其中，仅仅挑出我认为比较重要的一系列算法，按照时间顺序进行简要概述。...R-CNN 时间 2013 意义 鼻祖级CNN detector; 真正实现了“将检测任务转换为分类任务”; 检测算法的主流由传统模型转为CNN模型; CVPR2014。...创新点 通过将三个任务(特征抽取、分类、回归)整合到一个CNN里，检测算法从4-stage进入了2-stage时代； RoIPooling：简化和修正了SPP layer的设计，更好地保留了位置信息；...优点 FPN开销小，又能检测出小物体，因此成为了检测算法的标准组件。 缺点 顶层的feature map并没有享受到多少FPN的利好，依然是多语义信息但缺少位置信息，依然对检测大物体不利。...思考 Faster R-CNN将检测算法从4-stage进化到了2-stage，而Cascade R-CNN又将2-stage发展回了4-stage，可以算是一种螺旋式上升吧； 第一个将级联思想引入目标检测
按照实现原理，我们可以将这些算法可以分为基于运动检测的算法和基于机器学习的算法两大类，接下来分别进行介绍。...基于运动检测的算法 如果摄像机静止不动，则可以利用背景建模算法提取出运动的前景目标，然后利用分类器对运动目标进行分类，判断是否包含行人。...由于是检测问题，因此一般采用滑动窗口的技术，这在SIGAI之前的公众号文章“人脸检测算法综述”，“基于深度学习的目标检测算法综述”中已经介绍过了。...针对密集和遮挡场景下的行人检测算法可以阅读文献[15]。 DPM（Deformable Parts Models）算法在SIGAI在之前的文章“基于深度学习的目标检测算法综述”已经提到过。...这是是一种基于组件的检测算法，DPM检测中使用的特征是HOG，针对目标物不同部位的组建进行独立建模。
工人未按要求穿戴安全衣物识别算法基于Trinity算法引擎，通过深度学习技术对人员是否按规定穿戴安全衣物进行识别。...主要算法类别：①反光衣识别：支持对反光衣进行识别，能够识别到橙、绿色马甲、工服套装等，在摄像头检测区域内对工人是否穿戴反光衣进行检测，并生成告警信息；②安全帽识别：对各种颜色的安全帽进行识别检测，在区域内检测到人员后对其是否佩戴安全帽进行识别...能对未按规定佩戴安全帽的人员进行识别并发出预警信息，及时通知管理人员责令其整改；③口罩识别：对于食品厂、粉尘较大的生产厂来讲，在生产的过程中工人必须进行戴口罩作业，然而由于工人数量大、较分散等现实原因，监管的难度会比较大，口罩识别算法可以及时对现场人员佩戴口罩情况进行检测分析...口罩识别算法能够自动检测现场人员是否戴口罩，生成告警信息并推送至安全管理人员，对现场信息及时了解。④食品厂：食品厂对于工人的穿戴有严格的标准。工人不仅要按照要求穿戴衣物，而且要严格佩戴口罩。...工人着装检测识别算法系统通过接入智能监控摄像头对区域内的情况进行监控，将区域内画面推送至AI智能分析平台，经过对画面的分析后将信息推送至上层平台产生告警信息，后台管理人员可以随时查看告警信息，及时掌握异常情况
DPM算法由Felzenszwalb于2008年提出，是一种基于部件的检测方法，对目标的形变具有很强的鲁棒性。...目前DPM已成为众多分类、分割、姿态估计等算法的核心部分，Felzenszwalb本人也因此被VOC授予"终身成就奖"。...DPM算法采用了改进后的HOG特征，SVM分类器和滑动窗口（Sliding Windows）检测思想，针对目标的多视角问题，采用了多组件（Component）的策略，针对目标本身的形变问题，采用了基于图结构...而DMP就是先检测整个人，再检测四肢，然后综合两者的信息去判断。DPM算法的步骤：首先要有根模型（root filter）和若干部件模型(part filter)和部件模型的偏离损失。...DPM算法优点：方法直观简单；运算速度块；适应动物变形；DPM算法缺点：1、性能一般，无法适应大幅度的旋转，稳定性很差；2、激励特征人为设计，工作量大； 这种方法不具有普适性，因为用来检测人的激励模板不能拿去检测小猫或者小狗
· 基于颜⾊空间的⽪肤检测算法 · 基于⾼斯模型的肤⾊（⽪肤）概率计算⽅法 基于颜色空间的皮肤检测 ?...对于基于颜⾊空间的肤⾊检测算法，常⽤的颜⾊空间有 RGB、HSⅤ、YCbCr、YCgCr、YUⅤ 和 Lab 等。...我们使⽤上述肤⾊判断条件来检测⽪肤区域，效果举例如图3.34所 ⽰ ? 基于HSⅤ颜⾊空间的肤⾊检测算法 （1）统计肤⾊像素样本分布，得到 HSⅤ颜⾊空间中 Hue分量的统计分布 ?...基于YCgCr颜⾊空间的肤⾊检测算法[20-21]，以参考资料[21]为 例，算法如下 （1） YCgCr颜⾊空间与RGB颜⾊空间的转换如下： ?...我们使⽤上述 YCgCr颜⾊空间的肤⾊判断条件来检测⽪肤区域，效果举例如图 3.38 所⽰。 ? 基于高斯模型的肤色概率计算方法 算法流程如下所述。
人员闯入检测告警算法通过yolov5网络模型识别检测算法，人员闯入检测告警算法对未经许可或非法进入的人员进行及时识别告警，确保对危险区域的安全管理和保护。...人员闯入检测告警算法中使用到的YOLO系列框架模型是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。...虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是人员闯入检测告警算法在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。...在我看来，人员闯入检测告警算法YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方，虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足，但是它们确定可以提升检测算法的性能。...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，人员闯入检测告警算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。
SSD是Single Shot MultiBox Detector的缩写，速度比Faster RCNN更快，mAP优于YOLO v1，SSD为单阶段目标检测算法，所谓单阶段目标检测指的是同时进行分类与定位...，一气呵成，目前使用比较火爆的目标检测网络有 Yolo v1，v2 ,v3,SSD,Faster-rcnn的目标检测，以及各种模型的改造版本，今天主要介绍SSD网络与DSSD网络的检测原理，以及DSSD...SSD的特点： 多尺度的目标检测，可以进行大目标检测，小目标检测同时进行检测，但是仔细想一想，低层的feature map由于卷积运算减少，滤波器的滤波效果较差，因此进行小型目标检测效果远远不如对大目标检测...针对SSD的对小目标检测的缺陷，改进出来了DSSD的目标检测算法，以下是DSSD的网络结构: DSSD网络在SSD网络上增加了反卷积模块: 图像经过卷积层后的输出维度如下,卷积核为k*k*1的尺寸，步长为...，在其最深的底层进行反卷积运算，同时进行目标的检测与锚框的回归预测，同时进行IOU的限定，进行物体的检测。
shell中很多情况下需要对字符串是否为空进行检查，检查方式有如下几种 ["$name"=""] [-z"$name"] [!"
经典的BIRCH和DBSCAN算法都可以在聚类的同时，来识别异常点。DNSCAN算法中异常点示例如下 ? 3....专用的异常点检测算法 对于异常点检测而言，其本质是一个分类问题，将所有样本划分为正常样本和异常样本两类，但是不同于监督学习中的分类算法，这里的输入数据是没有标签的，所以是一种无监督学习的策略。...isolation Forest, 属于随机森林家族，称之为孤立森林算法，算法过程示意如下 ?...离根节点越远，高度越大； 第三步判断是否为异常点，根据高度值构建一个打分系统，取值范围0-1，靠近1被认为是异常点； sickit-learn中提供了多种异常点检测算法，上述两种异常点检测算法的用法如下...，适用于大样本量的数据，但是对于特别高维的数据，算法可靠性会降低，此时可以考虑使用one class SVM。
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