SIGSEGV 由以下代码表示： 在 Unix/Linux 中，SIGSEGV 是操作系统信号 11 在 Docker 容器中，当 Docker 容器由于 SIGSEGV 错误而终止时，它会抛出退出码...退出码 139 和 134 与 Docker 容器中的 SIGSEGV 和 SIGABRT 并行： Docker 退出码 139：表示容器由于内存冲突而收到底层操作系统的 SIGSEGV Docker...SIGSEGV 故障排除 在对分段错误进行故障排除或测试程序以避免这些错误时，可能需要故意引发分段违规以调查其影响。...排查 Kubernetes 中常见的分段故障 SIGSEGV 故障与 Kubernetes 用户和管理员高度相关。容器由于分段违规而失败是很常见的。...当 Docker 容器被 SIGSEGV 信号终止时，它会抛出退出码 139。
之间的整数） 134 异常终止 (SIGABRT) 容器使用 abort() 函数自行中止 137 立即终止 (SIGKILL) 容器被操作系统通过 SIGKILL 信号终止 139 分段错误 (SIGSEGV...Kubernetes 中对失败的容器进行故障排除，并提供有关上面列出的所有退出代码的更多详细信息。...退出码 139：分段错误 (SIGSEGV) 退出码 139 表示容器收到了来自操作系统的 SIGSEGV 信号。这表示分段错误 —— 内存违规，由容器试图访问它无权访问的内存位置引起。...然后，尝试故意造成分段错误并调试导致问题的库； 如果您无法复现问题，请检查主机上的内存子系统并排除内存配置故障。...请参阅上面的相关部分，了解如何对每个退出代码的容器进行故障排除。
)容器使用 abort() 函数自行中止137立即终止 (SIGKILL)容器被操作系统通过 SIGKILL 信号终止139分段错误 (SIGSEGV)容器试图访问未分配给它的内存并被终止143优雅终止...(SIGTERM)容器收到即将终止的警告，然后终止255退出状态超出范围容器退出，返回可接受范围之外的退出代码，表示错误原因未知 下面我们将解释如何在宿主机和 Kubernetes 中对失败的容器进行故障排除...退出码 139：分段错误 (SIGSEGV) 退出码 139 表示容器收到了来自操作系统的 SIGSEGV 信号。这表示分段错误 —— 内存违规，由容器试图访问它无权访问的内存位置引起。...例如，容器可以收集和报告堆栈跟踪； 如果您需要对 SIGSEGV 进行进一步的故障排除，您可能需要将操作系统设置为即使在发生分段错误后也允许程序运行，以便进行调查和调试。...然后，尝试故意造成分段错误并调试导致问题的库； 如果您无法复现问题，请检查主机上的内存子系统并排除内存配置故障。
本文将通过代码级细节剖析和工业级实践案例，系统讲解OpenCV核心功能，并深入解读参数配置原理。....imshow('Demo', img) # waitKey参数为等待时间(ms)，0表示无限等待 key = cv2.waitKey(0) # 按ESC键退出(ASCII...形态学优化 kernel = np.ones((3,3), np.uint8) opened = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel...(result, contours, -1, (0,0,255), 2) return result 三、高级特征工程 3.1 多尺度特征提取 # SIFT特征检测器配置 sift = cv2....中心裁剪 ) # 前向推理 net.setInput(blob) outputs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames()) # 后处理（示例代码
= cv2.cvtColor(im2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() #调用SIFT算法 keypoints1...张为同一个人相同手指的指纹，139张为不同人相同手指的指纹。...+ [0]*139 #制作图像标签 labels = np.array(labels).astype('float32') #标签类型转换 print(type(labels))...其中模型示意图如图15所示： 图15 多尺度空洞卷积神经网络 其模型代码如下所示，其中卷积层里的dilation_rate表示的是空洞卷积的扩张率，经过不断的前向传播...accuracy: 0.9820 从CASIA数据集中随机准备四张非训练集的图像用于测试，其中两张图像为同一个人相同手指的指纹，其余两张图像为不同人不同手指或相同人不同手指的指纹，并将它们统一放至到代码的当前目录下
四、 visual studio 编译 然后点击 Open Project ，会使用之前选择的特定版本visual studio打开。...环境变量在“此电脑”->“属性”->“高级系统设置”->“环境变量”，在用户变量里面的 Path 变量后面添加之前CMake设置的build目录\install\x64\vc16\bin，确定，退出。...opencv_xfeatures2d410.lib opencv_ximgproc410.lib opencv_xobjdetect410.lib opencv_xphoto410.lib 六、测试 配置完成之后使用以下代码测试...cv::Ptrcv::xfeatures2d::SIFT> sift = cv::xfeatures2d::SIFT::create(); //ORB //cv::Ptrcv::ORB> orb...); //特征点匹配 cv::Mat despL, despR; //提取特征点并计算特征描述子 sift->detectAndCompute(imageL, cv::Mat(), keyPointL
2.构建高斯差分金字塔 创建好图像高斯金字塔后，每一组内的相邻层相减可以得到高斯差分金字塔(DoG, Difference of Gaussian)，如下图所示。...) # sift实例化对象 sift = cv2.SIFT_create() # 关键点检测 keypoint = sift.detect(img_gray) # 关键点信息查看 # print(...response:响应强度 运行之后，结果如下图所示： 配准拼接 示例代码 下面是一个两幅图像配准拼接的示例，先放代码[1]： import time import cv2 import numpy....cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 建立SIFT生成器 descriptor = cv2.SIFT_create()...下面从代码运行的角度进行过程分析： 首先读取两张图片，将彩色图片转换为灰度图 检测A、B图片的SIFT关键特征点，并计算特征描述子。
目录 背景介绍 效果演示 开源代码 背景介绍 有一张目标图片，想从一堆图片里找到这张目标图片或者说相似度最高的图片。...效果演示 开源代码 最新代码会更新到Github上，推荐收藏： GitHub - 1061700625/image_searcher: 使用传统方法和深度学习的图片检索器 对于tkinter：...": model = cv2.SIFT_create(nfeatures=max_keypoints) if model_name !....SIFT): img = cv2.imdecode(np.fromfile(img_path, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) # 解决中文路径问题...gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) keypoints, descriptors = model.detectAndCompute
三、SIFT特征描述步骤 以下是使用 OpenCV 进行 SIFT 特征描述的基本步骤： 1 读取图像文件并将其转换为灰度图像。 2 创建 SIFT 对象。...以下是一个使用 SIFT 特征描述的示例代码： import cv2 # 读取图像文件 image = cv2.imread('image.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray_image...= cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 创建SIFT对象 sift = cv2.SIFT_create() # 检测关键点和计算描述子 keypoints...以下是一个使用 SURF 特征描述的示例代码： import cv2 # 读取图像文件 image = cv2.imread('image.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray_image...你学会了创建 SIFT 和 SURF 对象，检测关键点并计算描述子，以及绘制关键点并显示图像的方法。
OpenCV代码的效果： ?...: cv2.destroyAllWindows() 测试OpenCV，numpy模块的代码： #test cv2 and numpy package print cv2....sift的OpenCV代码比较简单： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jun 11 20:22:51 2016 @author: season "...) sift = cv2.SIFT() kp = sift.detect(gray,None) img=cv2.drawKeypoints(gray,kp) cv2.imwrite('sift_keypoints.jpg...',img) cv2.imshow("sift_keypoint",img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 3.SURF特征点 In 2006, three
基本介绍 图像的全景拼接，即“缝合”两张具有重叠区域的图来创建一张全景图。...H对右图进行扭曲变换； （4）将左图(右图)加入到变换后的图像的左侧(右侧)获得最终图像； 代码： import cv2 as cv # 导入opencv包 import numpy as...，通常直接将图像转换为灰度图 gray_image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 获取图像特征sift-SIFT特征点,实例化对象...sift sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() # keypoints:特征点向量,向量内的每一个元素是一个KeyPoint...get_feature_point_ensemble(features_right, features_left): # 创建BFMatcher对象解决匹配 bf = cv.BFMatcher
首先需要创建一个SIFT检测器对象，通过调用 通过detect方法提取对象关键点 用drawKeypoints绘制关键点 通过compute提取描述子， 通过暴力匹配根据描述子匹配 代码演示如下 import...cv2 as cv box = cv.imread("D:/images/box.png"); box_in_sence = cv.imread("D:/images/box_in_scene.png..."); cv.imshow("box", box) cv.imshow("box_in_sence", box_in_sence) # 创建SIFT特征检测器 sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create...,None) # 暴力匹配 bf = cv.DescriptorMatcher_create(cv.DescriptorMatcher_BRUTEFORCE) matches = bf.match(des1..., box_in_sence, kp2, matches[:15], None) cv.imshow("-match", result) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows
Daisy Features（面向稠密特征提取的可快速计算的局部图像特征描述子） 升级版的HOG特征 创建一个不适合可视化的稠密特征向量 步骤 T块->计算梯度或梯度直方图 S块->使用高斯加权加法（轮廓...from skimage.featureimport greycomatrix, greycoprops from skimageimport data PATCH_SIZE = 21 # open...生成最终的SIFT特征—为缩放和旋转不变性生成一个新的表示。 使用OpenCV实现SIFT ''' NOTE: Patented work....= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() keypoints, descriptors...图像拼接 图像拼接或照片拼接是将多个摄影图像中重叠的视野相结合，产生一个分段的全景图或高分辨率图像的过程。 ?
下一步是计算局部图像区域的描述符，该描述符具有高度独特性，对剩余变化（例如照明或 3D 视点的变化）尽可能保持不变 代码原理 为实现SIFT特征检测，主要使用到了以下的两个工具包：OpenCV，numpy...代码的具体实现逻辑如下： （1）首先先读入待拼接的图像，例如下述代码示例中的’hanying1.jpg’和’hanying2.jpg’，然后使用opencv自带的cv2.SIFT_create()创建...代码部署 需要导入的核心类库为opencv和numpy import cv2 import numpy as np 核心代码 首先使用cv2.SIFT_create()创建SIFT特征检测器对象，然后就需要将图片输入到特征描述对象中...: gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) kp, des = sift.detectAndCompute(gray, None)...如果不愿添加路径信息，仅需将自己的图片放置在代码工程下，修改为图片的名称即可。 例如我重新对如下两幅图进行拼接： 只需将其放入代码工程后，在下图相应位置改为图片名即可。
OpenCV OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library（开源计算机视觉库），其可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。...',cv.IMREAD_GRAYSCALE) # 创建SITF对象 sift = cv.SIFT_create() # 使用SITF找到关键点和特征描述 kp1, des1 = sift.detectAndCompute...cv.imshow('SIFT key points',img) cv.imwrite('sift_keypoint.jpg',img) cv.waitKey() 运行之后可以看到绘制的特征点详情如下图所示...(src_path,cv.IMREAD_GRAYSCALE) dst_img = cv.imread(dst_path,cv.IMREAD_GRAYSCALE) # 创建SITF对象...sift = cv.SIFT_create() # 使用SITF找到关键点和特征描述 kp1, des1 = sift.detectAndCompute(src_img,None
「SIFT」则是一种与图像比例无关的角点检测方法，尺度不变特征变换。 采用DoG和SIFT来检测关键点并提取关键点周围的特征。...代码如下。...import cv2 good = [] # 原始图片 queryImage = cv2.imread('wb1.jpg', 0) # 目标图片 trainingImage = cv2.imread(...'wb2.jpg', 0) # 创建SIFT对象(特征检测器),并计算灰度图像(描述符) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute...# 设置显示窗口 cv2.namedWindow('img', 0) cv2.resizeWindow('img', 840, 480) cv2.imshow('img', resultImage) while
// 创建一个窗口并显示图像 cv::namedWindow("Display window", cv::WINDOW_AUTOSIZE); cv::imshow("Display...然后检查图像是否成功读取，如果读取失败则输出错误信息并退出程序。接着创建一个名为 “Display window” 的窗口，并使用 cv::imshow 函数在该窗口中显示图像。...// 创建一个窗口并显示原始图像和滤波后的图像 cv::namedWindow("Original Image", cv::WINDOW_AUTOSIZE); cv::namedWindow...常见的特征描述子包括 SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。...，然后创建 ORB 特征检测器和描述符提取器。
使用正确的命名空间在代码中使用正确的OpenCV命名空间，以便编译器能够识别所需的成员。检查代码中是否正确使用了cv命名空间。...清除缓存并重新编译有时候如果之前已经编译过代码，缓存可能会导致出现奇怪的问题。尝试清除缓存，然后重新编译代码，看看问题是否解决。5. 检查拼写错误和语法错误检查代码中是否存在拼写错误或语法错误。...，如果图像加载失败，将会返回错误信息并退出程序。...OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个在计算机视觉和图像处理领域广泛使用的开源库。...特征提取和描述子：cv::SIFT和cv::SURF：用于图像的尺度不变特征变换。cv::ORB和cv::BRISK：用于快速角点检测和描述子提取。
但是很多人还以为必须要编译源码才能使用SIFT特征检测的函数！如果还不知道SIFT特征是什么，就看这里的这篇文章就好啦。...OpenCV SIFT特征算法详解与使用 01 创建SIFT特征提取器 下面就来验证一下是否真的可以了，请看步骤与过程，首先创建SIFT特征提取器，实现特征点跟描述子的提取，代码实现如下： // 创建...SIFT特征提取 auto detector = SIFT::create(); vector keypoints_obj, keypoints_sence; Mat descriptors_box...OpenCV中支持两种特征匹配方法，分别是暴力匹配与FLANN匹配，对浮点数的特征描述子，FLANN匹配比暴力会明显加快运算，创建FLANN实现匹配，并根据相似度排序，寻找最佳匹配得的代码如下： // ...scene_corners, H); 04 BOX矩形框绘制 求得最终的位置信息，根据得到四个点坐标通过多边形绘制函数，完成绘制，这个其中有必要重点解释一下多边形绘制函数 void cv
特征提取的算法有很多，最常用的有：SURF、ORB、SIFT、BRIEF等。这些算法大多是基于图像梯度的。...下面是特征提取器的实现代码： import cv2 import numpy as np import scipy from scipy.misc import imread import cPickle...特征，只需要用SIFT_create替换KAZE_create就行。...class Matcher(object): def __init__(self, pickled_db_path="features.pck"): with open...tolist() return nearest_img_paths, img_distances[nearest_ids].tolist() 这里要加载前一步得到的特征向量，并从它们中创建一个大矩阵
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