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    「 计算机视觉」帧法移动侦测

    前言 这是我大学舍友小钊在前几天培训公司内部人员顺便记录的一篇关于帧法移动侦测的文章,介绍下小钊,广西佬,我的大学舍友,特点是烟勤话少爱抠脚。是一名计算机视觉工程师,主要专注于桑拿沐足(啊?呸!)...当我们要把一幅图像中的运动区域和静止区域区分开的时候,这样的任务在计算机视觉中称为前后景分离,而帧法则是前后景分离中最简单的一种方法,单纯考虑像素值在空间上的变化而不考虑时间特性。...对于两帧帧法的计算过程可以用一句话描述:对于某个像素,如果它在前后两幅图像中的差值的绝对值超过某个设定好的阈值,则认为它属于前景,否则认为它属于背景。...具体的 Python 代码如下,使用了numpy和opencv: ''' 函数名: frame_diff 输入: img1 int类型的灰度图 img2 int类型的灰度图 thresh 帧阈值...其实帧法在我个人的工作中更多是一个预处理的手段,比如我会对掩码图中的各个连通区域做最大外接矩形把这些区域都单独标记出来,再对每个矩形区域做其他的处理,比如判断它是不是个人。

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    数值微分|向前分和向后

    中心分法详见: 数值微分|中心分法(Central Finite Difference Approximations) 求区间端点的导数时,不能用中心分法。...考虑在 个离散点 给出函数的情况,由于中心分在 的两侧使用函数的值,因此我们将无法计算导数 。显然,需要只在 的一侧求值的差分表达式。...一阶向前和向后分 由泰勒公式可得到: 由(1)可得 或者 同理,由(2)可得 (6)称为求 的一阶向前分公式。(7)称为求 的一阶向后分公式。...由(1)(3)可得求 的一阶向前分公式: 一阶向前分法的系数见下表。 一阶向后分法的系数见下表。...二阶向前和向后分 由(1)(3)消去 可得 即 或者 (10)称为求 的二阶向前分公式。二阶向前分法的系数见下表。 二阶向后分法的系数见下表。

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    图像慧

    当来自物体的光线以斜角进入镜头时,慧变得明显,导致图像离轴。 慧分类 慧分为负慧和正慧。 当外围光线产生最小图像时,慧形像差称为负慧。...在外围光线进一步聚焦在轴下方的情况下,导致更大的放大倍率,慧形像差被称为正慧。 在负慧情况下,慧尾指向远离视场中心,而在正慧情况下,慧尾指向视场。...强凹正弯月透镜会导致负慧,而双凸或平凸透镜会导致负慧为零。当通过平凸透镜或凸弯月透镜的凸面观察物体时,会出现正慧。...消除慧的方法 设计光学系统时,使用不同曲率的透镜的组合来加以矫正慧 缩小光圈 如果镜片是用作相机的镜头,存在慧的摄影镜头,将严重影响成像的清晰度。...我们在拍摄时也可以适当采用较小的光圈(孔径)来减少慧对成像的影响。 入瞳位置设置在球心处 光阑移动对球没影响,但对像散和慧有影响,但当球为零时,慧与光阑的位置无关。

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    个人博客网站背景视觉滚动特效代码

    之前一直注重模块的视觉滚动特效以至于忽略了图片背景的视觉滚动特效,今天把小清新主题更新了图片背景视觉特效,记录下代码,有喜欢的自己参考教程自己动手操作下。...这是在网络上找到的一款超级轻量级的jQuery视觉滚动特效代码,该插件使用CSS background-position属性和简单的js代码来完成页内滚动时的背景图片视觉效果,效果演示可以前往 小清新主题...教程代码如下: 首先我们需要在html中添加视觉特效的class类和data-paralasic属性,例如: ...JS代码: 复制如下代码,放在js中即可或者直接放在网页的底部(记得添加代码), jQuery(window).bind('scroll', function ()

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    个人博客网站背景视觉滚动特效代码

    之前一直注重模块的视觉滚动特效以至于忽略了图片背景的视觉滚动特效,今天把小清新主题更新了图片背景视觉特效,记录下代码,有喜欢的自己参考教程自己动手操作下。...这是在网络上找到的一款超级轻量级的jQuery视觉滚动特效代码,该插件使用CSS background-position属性和简单的js代码来完成页内滚动时的背景图片视觉效果,效果演示可以前往 小清新主题...教程代码如下: 首先我们需要在html中添加视觉特效的class类和data-paralasic属性,例如: ...JS代码: 复制如下代码,放在js中即可或者直接放在网页的底部(记得添加代码), jQuery(window).bind('scroll', function ()

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    智能车电感比和加权算法研究

    02发现与构造 1.1 算法的发现过程   电感比和加权算法是在进行电感比和加权算法调试时发现的。...C2.4 比和加权算法对比比和中间电感偏置算法的优势   未加比例系数时,比和算法会将输出误差限制在1以内,但是比和加权算法显然突破了这一限制,这也代表着比和加权算法损失了一定的赛道适应性...2.5 小结   本章从不同角度入手,用各种方式证明了电感比和算法对弯道道型有着良好的亲和度,同时也具有很高的稳定性;证明了电感比和加权算法相较于电感比和加权算法,水平电感比和偏置算法的优势...需要注意的是电感比和相较于电感比和加权算法,赛道适应性有所下降,需要对各项参数投入更多关注。...04算法调试 3.1 调节电感比和加权算法   直接调节电感比和加权算法,可能会因无法直观的了解各参数而走弯路,故建议先调出一套相对稳定的电感比和加权方案,然后将其改写为电感比和加权算法。

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