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Android OpenCV(三十):图像

图像腐蚀、是基于高亮部分(白色)操作的,是对高亮部分进行似“领域扩张”,腐蚀是高亮部分被腐蚀,似“领域蚕食”。 图像图像的作用是将目标图像扩大,运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。图像操作可以用来填补目标区域中某些空洞以及消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。 , Scalar borderValue) 参数一:src,输入的待图像,图像的通道数可以是任意的,但是图像的数据型必须是CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F或CV_64F参数二: dst,后的输出图像,与输入图像src具有相同的尺寸和数据型参数三:kernel,用于操作的结构元素,可以自己定义,也可以用getStructuringElement()函数生成参数四:anchor 效果

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OpenCV与图像处理(三)

对二值图像来说,白色被腐蚀即为黑色的,白色的就是黑色被腐蚀。要注意的是,和腐蚀都是不可逆的,即两者不能完全的相互抵消。 :结构元素的白点与要处理的图形对应像素点只要有一个相同,则该点设为白色,否则仍然为黑色。可以看成是最大值滤波,即用最大值替换中心像素点。 开操作:先腐蚀后的过程称为开运算,具有消除细小物体,来去除噪声,在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用。 闭操作:先后腐蚀的过程称为闭运算,具有填充前景物体内细小空洞或者前景物体上的小黑点,连接邻近物体和平滑边界的作用。 ?腐蚀?开操作?闭操作?形态学梯度?顶帽操作?黑帽操作?以上内容如有或者需要补充的,请留言!

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    论文Express | 德国本届世界杯胜算最大?帕绍大学基于ELO评级预测

    具有对角的二维泊松回归我们以概率p对角线元素,通过向量(θ0,θ1,θ2)给定来描述比赛结果0:0,1:1,2:2的概率,我们比较了前5支队伍的对角模型和非对角模型的AIC值,如下表所示 从表中可以看出,尽管对角的ACI值降低了,我们也不认为模型改善了预测结果。 评分函数下面我们想比较前两届世界杯的预测值和真实值的结果,为了这个目的,我们首先引进了下面的公式,对于队伍T:下面的评分函数测量和比较预测结果和真实结果:1.极大似然分数:队伍T的定义如下,总的分数由累加所有参赛队伍的给出 :2.加权差异:队伍T的定义如下,总的分数由累加所有参赛队伍的给出:3.布莱尔分数:队伍T的定义如下,总的分数由累加所有参赛队伍的给出:4.RPS:队伍T的定义如下,总的分数由累加所有参赛队伍的给出 2018年世界杯预测结果:独立回归模型预测结果嵌套回归模型预测结果二维泊松回归模型预测结果对角泊松回归模型预测结果桑基图我们用桑基图展示了嵌套泊松分布的预测结果,如下图所示。

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    【编程基础】C++异常处理简介

    遗憾的是,在实践中人们通常会忽略出情况,就好像程序处在一个无的状态下进行工作的。毫无疑问,导致上述问题的一个原因就是,检测是一个乏味的工作并且导致代码的。 单单代码激增一项就足以令人厌恶,更不用说代码将不可避免地增加程序阅读的困难了。 程序员只需编写希望产生的代码,然后再后面的某个单独的区段里编写处理的代码。如果要多次调用同一个函数,则只需在某个地方编写一次处理代码。2)不能被忽略。 如果一个函数必须向调用者发送一条消息,它将“抛出”一个描述的对象。 如果调用者没有“捕获”并处理它,对象将进入上一层封装的动态范围,并且一直继续下去,直到该被捕获或者因为程序中没有异常处理器捕获这种型的异常而导致程序终止。

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    对象发现

    包含了几乎所有的图片处理方法,例如常见的找边界、、腐蚀、画矩形、画圆等。本次实践过程我使用到了三种方法,用来识别图像中的液滴。 第一种是常规的处理方法,先对图片进行边界确定,然后、腐蚀,最后寻找液滴;第二种方法是由于第一中方法会将边缘勿识别为液滴,故在第一种方法的基础上加上边缘界定,想借此消除边界差;第三种是用多个液滴模板 常规方法--+腐蚀 2. 先界定边缘然后+腐蚀 3. 遮罩匹配 常规方法常规方法中,关键在与图片处理的流程。 首先,使用cv2.cvtColor方法将图片转化为灰度图,使用cv2.Canny 方法找出对象的边界;然后,使用cv2.dilate 方法进行操作;紧接着,使用cv2.erode 方法进行腐蚀操作; 内部边界也有似的情况。由于边界识别出现差,导致在和腐蚀时边界会出现不规则的形状。甚至将正常点分化为噪点。

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    微信 Android 模块化架构重构实践(上)

    然而随着代码继续,一些问题开始突显出来。首先出问题的是基础工程libnetscene和libplugin。基础工程一直处于不断的状态,同时主工程也在不断变大。 虽然紧接着开发了工具来限制模块间的依赖,但这段时间里的影响已经产生。在上面各种问题之下,许多模块已经称不上“独立”了。所以当我们重新审视代码架构时,以前良好模块化的架构设计已经逐渐变了样。 问题出在哪 先寻找代码的原因。 翻开基础工程的代码,我们看到除了符合设计初衷的存储、网络等支持组件外,还有相当多的业务相关代码。这些代码是的来源。但代码怎么来的,非要放这? 我们再看看主工程,它的原因不一样。分析一下基本能确定的是,首先作为主干业务一直还有需求在开发,在所难免,缺少适当的内部重构但暂时不是问题的核心。 其实想想,用协议的方式在终端内作为通信手段,开发效率低,也容易出。因此可能会诞生各种框架和工具来提升这里损失的效率。到头来,是不是大家都实现了一套似RPC这样的封装。

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    当我们使用 MVVM 模式时,我们究竟在每一层里做些什么?

    其中 M 和 V 的中文词语和英文单词是很好理解的,但是 VM 就不是个日常用词;于是各种不知道应该放在哪里的代码便一窝蜂全放进了 VM 中,最终导致了 VM 的无限,成百上千行也是司空见惯啊! 可是,若 VM 不,那让 M 或者 V 吗?当然不是,谁都不要!于是那么多的代码写到哪里呢?答案:MVVM 之外。 MVVM 模式按此理解后,我们将更能够将代码放到合适的位置,避免 VM 代码的:公共的控件或者辅助代码应该抽出来放到别处,比如形成公共组件一些非 UI 的业务功能单独做,独立于 MVVM 模式,对 UI 的状态,这样才可以在据此 ViewModel 创建多个 View 的时候,这些 View 能够完全一致而不用把此前逻辑再跑一边无论如何都不能引用 View,就算是接口也不行注意不要去调用一些单例或者带状态的静态 SuterMVVM standardization - W3Cgeek 本文会经常更新,请阅读原文: https:walterlv.compostmvvm-do-and-dont.html ,以避免陈旧知识的

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    CVPR 2020丨ADSCNet: 自纠正自适应率计数网络解读

    它由自适应卷积网络和自校正监督组成。 混合系数的波动有效地反映了漏检和检。下面展示了密度图估计中的四种常见情况(抖动,方差增加和高斯核的变化)自纠正的对比。?2. 自适应率网络结构我们从两个角度设计了自适应卷积从尺度变化方面,我们使用连续的感受野也来匹配连续的尺度变化。为了学习空间感知,不同的位置回采用不同的率来进行采样。 下图为我们的自适应卷积的过程:步骤1:以相同特征为输入,通过标准3×3卷积层得到一张与原图相同大小的单通道的率图。特别地,我们添加了一个ReLU层来保证率图上值都为非负数。 而自适应卷积方面,我对比了不同的固定率和多列网络组合以及形变卷积的效果。相比较固定的率,我们只增加了有限的运算,却取得了明显的提升。?

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    次世代的老罗,真的“胖”了,但是……

    今天看相声发布会,第一眼看到老罗的时候,龙哥是真的胖了,胖了,为了迎接这个他口中所谓的革命性产品,老罗不仅体胖了,而且在微博上高度(也是胖的一种),其实他在微博上高调的,目的再简单不过了,就是为了营销 有网友说:这不就是 Android 版本的 KTV 点歌机吗?还有网友说:这就是一个大尺寸的 Android 平板电脑。 当然,以上他们说的是玩笑,但是也不仅仅是个简单的玩笑,毕竟确实是 Android 系统。 我想说:老罗的工作站想法不,把手机跟电脑一连,手机的所有功能全部都在电脑屏幕上操作,这样我们就可以不用随时被手机困扰,而且手机和电脑是一体的,这将极大提升人的效率。 语音的率目前来讲确实很低,可是一旦出,修改起来,其实挺浪费效率的。而且,我们办公的时候,不是每个人都有单独办公室的,基于语音来提升效率导致没有隐私。

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    新理论指出宇宙永恒,时间毫无意义

    根据2015年普朗克卫星所得到的最佳观测结果,宇宙大爆炸距今137.99 ± 0.21亿年,并经过不断的到达今天的状态。? 我们关于宇宙及其速度的假设大部分都是基于他的观点。? △ 1933年,勒梅特(中)在加州理工演讲结束后与诺贝尔物理学奖得主罗伯特·密立根和爱因斯坦合影2019年,学界出现了很多质疑,对于这个日后被称为「哈勃常数」的数值,很多团队认为要么率计算,要么宇宙出现了严重的问题 最近,新罕布什尔大学的物理学家Chanda Prescod-Weinstein发文表示,假设宇宙一直在不断更有意义:宇宙可能没有一个开始的时刻,我们可能生活在一个所谓的「永恒」的宇宙中。 一个甚至在我们所说的大爆炸之前就在以指数形式的宇宙。在数学上,这似乎是最有可能的情况——假设是正确的。

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    【从零学习OpenCV 4】图像

    ,图像的通道数可以是任意的,但是图像的数据型必须是CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F或CV_64F之一。 dst:后的输出图像,与输入图像src具有相同的尺寸和数据型。kernel:用于操作的结构元素,可以自己定义,也可以用getStructuringElement()函数生成。 该函数根据结构元素对输入图像进行,在多通道图像时每个通道独立进行运算。 函数的第一个参数为待的图像,图像通道数可以是任意的,但是图像的数据型必须是CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F或CV_64F之一。 函数第二个参数为后的输出图像,与输入图像具有相同的尺寸和数据型。

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    Elasticsearch 字段不要怕,Flattened 型解千愁!

    我们把这种非预期字段激增的现象或结果称为:字段。拿自己线上环境示例,说一下 dynamic 的副作用。 举例如下:2.2 解决字段方案二:dynamic 设置为 strictdynamic 一旦设置为:strict,会“阻止一切来犯之敌”,一切索引创建阶段指定的 Mapping 字段之外的字段名称都将会报 strict 过于严谨会导致新字段数据拒绝写入,dynamic 过于松散会字段。另一方面:不期望索引字段。这就导致同时满足上述两个方面的 Flattend 字段的诞生。 6、小结Flattened 型的出现,解决了字段引起的 Mapping 爆炸问题,如果您的生产环境高于7.3版本,有文章开头似问题,可以小心求证、大胆尝试这种新型。 您生产环境使用 Flattened 型了吗?您有没有遇到过字段或“Mapping 爆炸”问题,是如何解决的?欢迎留言说一下您的实战思考!ps:文章标题灵感起源于球友微信交流,对球友表示感谢!

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    R语言宏基因组学统计分析学习笔记(第三章-3)

    ANCOM是一个统计框架,它的开发是为了解释在生态系统水平上检测微生物平均群丰度差异时的成分限制,以减少发现。它是以成分对数比为基础的。 通常,为了解决分学丰度计数数据的过度分散和零特征,选择了NB或零NB分布来模拟具有随机效应的每个系统型的计数数据,以解决纵向数据设置下的相关性 。 3.5.2 新开发的过分散和零纵向模型零高斯混合模型为了解决零和过度分散的问题,同时识别与协变量相关的细菌分群,已经提出了几个统计模型。 基于零负二项模型的微分分布分析Chen等提出了基于ZINB(零负二项)回归模型的微生物组数据差异分布分析的一般框架。首先,基于计数的ZINB模型已被测试为最适合于零和过度分散的数据。 如果您聚合OTU或物种,从而获得的微生物群谱,则时间信息可能会丢失。3.5.4 因果关系:微生物组数据的因果推断与中介分析首先,微生物群可能对寄主有因果影响。

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    Gson与List对象间的相亲之旅

    地下恋情Google回到家就将此事告诉了Gson,通知他明天就去Android Studio匆匆那年餐厅见面。 回去之后,Gson在Android Studio微信平台与Java中的好哥们泛型T打探Object的特性。 回想结束,拉回到现实,对于明天的相亲,Gson打算先用之前的方法试一下,毕竟Gson经过前面的成功实例,还是有点小,初次见面早上9点,Gson整装待发,开着自己的兰博基尼向Android Studio Gson的心再一次暴涨。Gson于是大胆起来,套用之前泛型T的思想。于是有了下面的第一次T尝试发现不行,不支持这种泛型T解析。 于是一小时之后,Gson双手已经挂满了商品,额头也满头大汗,但List还有意未尽的样子,Gson万万没想到最后居然败在购物上,果然带女孩来商城就是个的选择…这次的相亲也算完美结束,只不过Gson心中又有了心的疑虑

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    actionscript DES 加密 解密 (AES,其他加密)

    http:www.iteye.comtopic422575但貌似他自己都说加密大的明文会出,所以我就不敢试用了。另外,在天地会下载了一个,发现功能还是能达到的,貌似是把js版转过来的。 const IP_1:Array = ; PC_1变换 private const PC_1:Array = ; PC_2变换 private const PC_2:Array = ; E变换,将32位为 48位 private const E:Array = ; P变换,将后的压缩回32位 private static var P:Array = ; private const sbox:Array = 8){ throw new Error(key ); }else{ var keyArray:Array = new Array(); for(var i:int = 0;i

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    ANCOM:找出微生物群落中的差异物种

    ANCOM可很好地比较具有数千个分单元的样本。 作者将ANCOM的性能与t检验和零高斯方法(Zero Inflated Gaussian,ZIG)进行了比较,ZIG方法用于推断两个或多个种群的平均分群丰度。 而t检验和ZIG则会使得FDR,在某些情况下t检验的可高达68%,ZIG的可高达60%。作者还使用人肠道中两个公开的微生物数据集验证了ANCOM的性能,证明了它的普遍适用性。 然而,利用一个群在样本中的相对丰度来推断该群在生态系统中的相对丰度是合理的。假设样本是随机采集的,那么有理由假设样本中一个分单元的期望相对丰度与它在生态系统中的期望相对丰度是相同的。 因此,不可能区分真正的负相关关系和由统计方法引起的负相关关系,这可能导致对分单元对之间关系的结论。且这些标准方法并没有假设数据中每列和为1这样的限制。

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    greenplum 检测表shell脚本

    greenplum-table-percentage此项目主要检测greenplum集群中的表,经过检测会生成一个csv文件,以便技术人员分析原因及解决问题项目结构介绍greenplum-table-percentage.sh 修改需要检测的schema_inspect,添加时请以英文逗号分割,例如:main,history 3、运行完改脚本会在log20190603table-percentage下生成一个csv文件,该文件是以率都排序 存放脚本生产的临时文件 table-percentage-sql all-table.sql-ori 查看制定schema下的所有的表 table-percentage.sql-ori 查看制定表的率运行项目输出详细日志如下 greenplum-table-percentagelog20190603table-percentage20190603-finish.csv csv文件,以便分析结果......遇到警告信息如下当出现以下时说明有的表没有收集相关的统计信息

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    greenplum 检测表倾斜率高的shell脚本

    greenplum-table-percentage此项目主要检测greenplum集群中的表,经过检测会生成一个csv文件,以便技术人员分析原因及解决问题项目结构介绍greenplum-table-percentage.sh 修改需要检测的schema_inspect,添加时请以英文逗号分割,例如:main,history 3、运行完改脚本会在log20190603table-percentage下生成一个csv文件,该文件是以率都排序 存放脚本生产的临时文件 table-percentage-sql all-table.sql-ori 查看制定schema下的所有的表 table-percentage.sql-ori 查看制定表的率运行项目输出详细日志如下 greenplum-table-percentagelog20190603table-percentage20190603-finish.csv csv文件,以便分析结果......遇到警告信息如下当出现以下时说明有的表没有收集相关的统计信息

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    C++ OpenCV基于颜色分割实现源视频上物体追踪

    实现效果视频https:v.qq.comxpagea13585r8ph8.html实现思路对源视频用InRange进行颜色分割对分割出来的图像进行形态学操作(开操作去燥)然后再进行N闪的(N为整数, 需要自己把握)对后的形态进行查找轮廓生成轮廓的外接矩形在源图上把外接矩形绘制出来代码实现我们还是用上次的那个项目opencv--video2,按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在原来的基础上增加一个矩形的定义 对分割出来的图像进行开操作(先腐蚀后)? 再进行4次的操作,这一步的作用是因为视频中部门蓝色由于反光的问题会认为是白色,所以在颜色提取的时候会变成好几个色块,这样我们通过的操作把分散的色块融合到一起,具体的次数可以自己测试一下。 我是直接填的4效果还不。?根据后的开关获取最小外接矩形?上面我们用到了一个DealRect的函数,我们重点看一下这个函数,首先在文件最上面定义了DealRect的函数?

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    android打包方法超过65k

    如果你是一名幸运的Android应用开发者,正在开发一个前景广阔的应用,不断地加入新功能、添加新的库,那么终有一天,你会不幸遇到这个: Conversion to Dalvik format failed : Unable to execute dex: method ID not in : 65536 这个Android应用的方法总数限制造成的。 通常APK包含一个classes.dex文件,因此Android应用的方法总数不能超过这个数量,这包括Android框架、库和你自己开发的代码。 Facebook介绍了为Android应用开发的Dalvik补丁;Android Developers博客介绍了通过自定义加载过程的方法来解决此问题。但这些方法有些复杂而且并不优雅。 通常开发者自己的代码很难达到这样的方法数量限制,但随着第三方库的加入,方法数就会迅速。因此选择合适的库对Android开发者来说尤为重要。

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