** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...这个也很好理解，只要取一个适当的核的大小w，就可以在每一个局部内取得一个较好的阈值而不去考虑全局的其他像素。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...基于以上假设有很多算法都可行。由于没有关于自适应阈值的数学理论，因此，也就没有一个标准或者最优的方法来实现它。代替的是，有一些特别的方法要比另外一些更为使用的多。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。
imshow("athdMEAN",athdMEAN) cv2.imshow("athdGAUS",athdGAUS) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法...：自适应阈值处理是使用变化的阈值对图像的阈值处理。...自适应阈值处理的方式通过计算每个像素点周围临近区域的加权平均值获得阈值，并使用该阈值对当前像素点进行处理。...与普通的阈值处理方法相比，自适应阈值处理能够更好地处理明暗差异较大的图像，保留更多的图像细节信息。....THRESH_BINARY_INV blockSize表示块大小，通常设置为3，5，7等 C表示常量 注意：自适应阈值等于每个像素由参数blockSize所指定邻域的加权平均值减去常量C。
test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) h, w = src.shape[:2] # 自动阈值分割
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img_path = '...
Hash算法的有哪几种，优缺点，使用场景 Hash ，一般叫做散列算法，就是把任意长度的输入通过散列算法，变换成固定长度的输入，相当于一种压缩映射，将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。...，虽然这种算法效果并不好）； static int bernstein(String key) { int hash = 0; int i; for (i=0; i<key.length(); +...不过，因为除法太慢，这种方式几乎找不到真正的应用 • 查表Hash；查表Hash最有名的例子莫过于CRC系列算法。虽然CRC系列算法本身并不是查表，但是，查表是它的一种最快的实现方式。...查表Hash中有名的例子有：Universal Hashing和Zobrist Hashing。他们的表格都是随机生成的。 • 混合Hash；混合Hash算法利用了以上各种方式。...各种常见的Hash算法，比如MD5、Tiger都属于这个范围。
OpenCV 入门教程：自适应阈值处理 导语 自适应阈值处理是图像处理中常用的技术之一，它能够根据图像的局部特征自动调整阈值，从而提高图像的处理效果。...在 OpenCV 中，自适应阈值处理可以有效处理光照不均匀、背景复杂等情况下的图像。本文将以自适应阈值处理为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的基本步骤和实例。...❤️ ❤️ ❤️ 一、自适应阈值处理 自适应阈值处理使用不同的阈值来处理图像的不同部分，根据图像的局部特征自动调整阈值。...二、示例应用 现在，我们来看一些常见的示例应用，演示自适应阈值处理的操作： 2.1 图像二值化 使用自适应阈值处理可以将图像转换为二值图像，提取感兴趣的目标区域。...祝你在使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的过程中取得成功！
0x01：限流 限流顾名思义，提前对各个类型的请求设置最高的QPS阈值，若高于设置的阈值则对该请求直接返回，不再调用后续资源。...计数器 计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。...假设一个接口限制一分钟内的访问次数不能超过100个，维护一个计数器，每次有新的请求过来，计数器加一，这时候判断，如果计数器的值小于限流值，并且与上一次请求的时间间隔还在一分钟内，允许请求通过，否则拒绝请求...漏桶算法 漏桶(Leaky Bucket)算法思路很简单，水(请求)先进入到漏桶里,先触发出水，给漏斗腾出空间，漏桶会以一定的速度出水(接口有响应速率)，当水流入速度过大会直接溢出(访问频率超过接口响应速率...随着时间流逝，系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100，则间隔是10ms)往桶里加入Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水)，如果桶已经满了就不再加了。
simhash是google用来处理海量文本去重的算法。 1....2. simhash和传统的hash算法有什么不同？ simhash和传统的hash都可以将文档转换为一个签名值，它们有什么不同呢？...而传统的hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上相当于伪随机数产生算法。...以内的数值，根据抽屉原理，只要我们将整个64位的二进制串划分为4块，无论如何，匹配的两个simhash之间至少有一块区域是完全相同的，所以我们可以借鉴hash查找的方法，把这一区域的数值作为key，先找到哪些...因为根据抽屉原理，如果分成5个区域，则至少有两个区域是完全相同的，所以需要将这两块区域的值作为key，查找时先找到哪些simhash的key等于目标simhash的key，然后在这些simhash集合中查找那些海明距离在
，就想能不能做个自适应的阈值，在不影响整体效果的基础上不用手动调参，话不多说，直接开始。...从上图中可以看出，命令行窗口中min和max就是求出的高低阈值，使用Canny边缘检测时直接就按这两个高低阈值处理的。...根据中位数求高低阈值代码 //求自适应阈值的最小和最大值 void CvUtils::GetMatMinMaxThreshold(Mat& img, int& minval, int& maxval,...); //高斯滤波 GaussianBlur(gray, gray, Size(3, 3), 0.5, 0.5); //获取自适应阈值 int minthreshold...max:" << maxthreshold << endl; //Canny边缘提取 Canny(gray, gray, minthreshold, maxthreshold); 这样自适应高低阈值的
进程的调度算法是操作系统用来决定哪个进程可以执行的一种策略，常见的进程调度算法包括： 先来先服务调度（FCFS）：按照进程到达的先后顺序进行调度，先到达的进程先执行。...这种调度算法简单直观，但可能导致长作业等待时间过长的问题。 最短作业优先调度（SJF）：选择估计运行时间最短的进程优先执行，以减少平均等待时间。...这种算法适用于时间片短的场景，可以保证每个进程都有机会执行。 多级反馈队列调度：将就绪队列分成多个优先级，每个队列采用不同的调度算法，高优先级队列的进程优先执行。...这种算法可以减少平均等待时间，但需要预先知道每个进程的运行时间。 这些调度算法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。操作系统根据具体的情况选择合适的调度算法，以实现高效的进程调度。
机器学习有很多算法，不过大的方面可分为两类：一个是学习的方式，一个是算法的类似性。 学习方式： 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。...在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。...算法的主要学习方式和学习模型主要有以下几个： 监督学习：输入数据被称为训练数据，它们有已知的标签或者结果，比如垃圾邮件/非垃圾邮件或者某段时间的股票价格。...典型问题有系统和机器人控制。算法的例子包括Q-学习和时序差分学习（Temporal Difference Learning）。...分类与回归树算法(CART) 迭代二叉树3代(ID3) C4.5算法 卡方自动互动检视(CHAID) 单层决策树 随机森林 多元自适应样条回归(MARS) 梯度推进机(GBM) 贝叶斯算法 贝叶斯方法是那些明确地在分类和回归问题中应用贝叶斯定理的算法
OTSU算法又叫最大类间方差阈值分割算法，也叫大津算法，是在1980年由日本的大津展之提出，是由最小二乘法推导而来，用于一些简单的阈值确定。...在这两个峰之间肯定有一个谷，那么我们就可以将阈值设在这里，从而对图像达到一个良好的分割效果。 怎样确定这个阈值呢？OTSU算法说，我们可以求出用这个阈值分割后的两个图像的类间方差。...对于每一个可能的阈值，我们计算并取出类间方差最大的那个像素值，此时这个值就可以较好的对图像进行分割。...算法 １、将灰度值分为0-m，对于0-m的每一个灰度t，将他作为阈值将图像分割为灰度为0-t以及t+1-m这两部分。...３、计算他们的类间方差\delta^2=w_1(u_1-u)^2+w_2(u_2-u)^2=w_1w_2(u_1-u_2)^2 ４、取出类间方差最大时对应的阈值ｔ，这就可以作为我们最终所取的阈值。
移动端同样适合访客浏览，作为一些企业公司和个人，他们在网络营销方面有着更加严格的需求，既要符合网站品牌形象和访客的体验度，又要网站符合搜索引擎规则，进行网站优化等工作变得尤为重要，而作为最常用的网站形式，自适应网站和响应式网站到底有什么不同呢...（2）特点 体验好 开发需要两套UI（pc端一套，移动端一套） 03 自适应和响应式的区别 自适应是为了解决如何才能在不同大小的设备上呈现相同的网页。...04 自适应网站与响应式网站的好处和弊端 （1）自适应网站和响应式网站各自的好处 自适应网站可以独立设计，做任何自己想要的风格，还可以做到数据库同步，设计方案灵活，可独立优化符合搜索引擎的规则。...（2）自适应网站和响应式网站各自的弊端 自适应网站的手机站有时无法做到与PC站内容完全一致，且工作量大，自适应手机站往往使用不同的子域名或目录跳转，对于优化来讲权重分散，访客浏览体验仍有缺陷。...（3）如何选择使用自适应网站还是响应式网站 一般使用自适应网站的手机站主要因为自己在建设手机站之前已经有了PC站，PC站不能做到小屏幕设备适中浏览，又不能进行大改版影响网站优化，故此建设自适应的手机站跳转来实现手机
geohash-feature 当今年代，每个人都有智能手机，出门在外，自然离不开使用手机地图了，查找附近的餐馆，附近的地铁站，非常方便，可是在这项技术背后又隐藏着什么算法呢？...这篇博客将会讲述这个技术背后的GeoHash算法以及基本的实现。...首先既然算法名字叫做GeoHash了那么对单词比较敏感的人可能已经猜出来了，差不多就是对当前的位置生成一个Hash值，然后再比较相似吧，是的，大概就是这个样子。...ProximityChat 接下来将会讨论这个算法的具体细节： 计算纬度 比如我们需要计算 坐标 121.443469, 31.22246 的GeoHash值 首先将纬度范围(-90, 90)平分成两个区间...测试 为了看一下这个算法的可行性，我写了一个爬虫来访问高德地图来不断检索地址并且算出Geohash（文章最后会给出整个爬虫和算法的代码） ?
前言 上篇《C++ OpenCV自适应阈值Canny边缘检测》中，使用的求中值的方式来获取自适应阈值，有小伙伴留言说一般用大津法OTSU来求自适应阈值，所以这篇就来说说大津法，及两个效果的对比。...被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响。 大津法是按图像的灰度特征，把图像分成前景和背景两部分。...> calcMax) { calcMax = calctmp; calcval = i; } } return calcval; } 调用方法 为了做一下两个自适应阈值的对比...//求自适应阈值的最小和最大值 void CvUtils::GetMatMinMaxThreshold(Mat& img, int& minval, int& maxval, int calctype,...上图中可以看出，还是上一篇中那几个图，倒数第二张求的结果是一致的，有个别差异还挺大，总结来说，保留边缘的完整性上大津法的效果要好很多，中值里面过滤掉的会更多一些。 完 ?
nginx 负载均衡算法 1：轮询（默认） 每个请求按照时间顺序逐一分配到下游的服务节点，如果其中某一节点故障，nginx 会自动剔除故障系统使用户使用不受影响。...4.least_conn (最少连接调度算法) 最少连接调度算法，对下游服务中连接情况，优先选择连接数最少的服务分配。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
1、先来先服务调度算法 先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。...2、短作业(进程)优先调度算法 短作业(进程)优先调度算法，是指对短作业或短进程优先调度的算法。它们可以分别用于作业调度和进程调度。...多级反馈队列调度算法即能使高优先级的作业得到响应又能使短作业（进程）迅速完成。但是它还是存在某些方面的不足，当不断有新进程到来时，则长进程可能饥饿。...实时操作系统（Real-time operating system, RTOS）最大的特点是对响应时间有严格的要求，linux尚且不能称为完全的实时操作系统，USA的宇宙飞船常用的操作系统是VxWorks...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。...简介 大津法（OTSU）是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。...应用：是求图像全局阈值的最佳方法，应用不言而喻，适用于大部分需要求图像全局阈值的场合。 优点：计算简单快速，不受图像亮度和对比度的影响。...Opencv 官方文档 Otsu 原理 核心思想：最大化被阈值分隔的像素类间方差 假设存在图像I，色阶为 0-L ，阈值 TH=k 将图像所有像素分为两类 C1(小于TH) 和 C2(大于TH) ，...image.png 类间方差表达式为： \sigma^{2}=p_1(m_1-m_ G)^{2}+p_ 2(m_ 2-m _G)^{2} \tag{4} \label{3} 根据(1,2，4)式，有：
完成 因此就学习了下Gradient Boosting算法，在这里分享下我的理解 Boosting 算法简介 Boosting算法，我理解的就是两个思想： 1）“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，一堆弱分类器的组合就可以成为一个强分类器...； 2）“知错能改，善莫大焉”，不断地在错误中学习，迭代来降低犯错概率 当然，要理解好Boosting的思想，首先还是从弱学习算法和强学习算法来引入： 1）强学习算法：存在一个多项式时间的学习算法以识别一组概念...，且识别的正确率很高； 2）弱学习算法：识别一组概念的正确率仅比随机猜测略好； Kearns & Valiant证明了弱学习算法与强学习算法的等价问题，如果两者等价，只需找到一个比随机猜测略好的学习算法...，就可以将其提升为强学习算法。...Boosting算法，通过一系列的迭代来优化分类结果，每迭代一次引入一个弱分类器，来克服现在已经存在的弱分类器组合的shortcomings 在Adaboost算法中，这个shortcomings的表征就是权值高的样本点
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