import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv.imread('E:/tuxiangku/cat.jpg')# 读入图片并灰度化 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) gray_f=np.float32(gray) ##float类型 h,w=gray.shape #获得长宽 a=int(h/2)# 计算图片中心位
特征选择（从原始特征中挑选）：从n个度量值集合{x1, x2,…, xn}中，按某一准则选取出供分类用的子集，作为降维（m维，m<n）的分类特征。 特征提取（把原始特征变换为较少的特征）：使(x1, x2,…, xn)通过某种变换，产生m个特征(y1, y2,…, ym) (m<n) ，作为新的分类特征（或称
概述 本文是信号与系统相关内容，描述了 \(z\) 变换相关的一些内容 阅读本文之前，需要阅读 ： 《信号与系统-上册》（高等教育出版社，第三版，郑君里，应启珩(héng)，杨为理） 《信号与系统-下册》第七到八章 \(z\) 变换的推荐教程：谁都看得懂的数字信号处理教程（第13讲z变换） 本文仅做回忆笔记用，不
7.1 软开关基本概念 硬开关的缺点 开通延时和关断延时造成开关损耗 尖峰电压和尖峰电流造成电磁干扰甚至是电路的损坏 减小开通关断损耗的方法 开通过程 先使电压降至0——零电压开通 再使电流增加——零电流开通 关断过程 先使电流降至0——零电流关断 再使电压增加
原文请点击。 需求描述: 现有坐标系统，父级坐标系统 world,下有两子级系统 son1，son2，son1 相对于 world，以及 son2 相对于 world 的关系是已知的，求 son1原点在 son2中的坐标，又已知在 son1中一点的坐标，要求求出该点在 son2 中的坐标 实现分析: 首先，需要发布 son1 相对于 world，以及
一、三维观察流水线 概念：将建立的三维场景显示在二维视口的过程称为三维观察流水线。 在三维观察流水线中，也就是在将三维场景显示在二维视口的过程中，需要在不同坐标系下进行不同的操作，这些坐标系包括： 建模坐标系需要建立几何模型，通常将坐标系原点与几何模型的特殊点相对应，如
最近在学习轨迹优化和制导方向的相关内容，先从轨迹优化开始入手，阅读了一些文献，就把这些文献进行一个简单的整理和总结。 题目Minimum-Fuel Low-Thrust Transfers for Spacecraft: A Convex Approach期刊IEEE TRANSACTION ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS作者 &时间Wang Z
CRT 令 R R R是基环 (base ring)，那么 R [ x ]
最近因为种种工作的要求，需要我在视觉领域找一个题目做一做。我决定重操旧业，把我硕士阶段曾经研究过一小段时间的图像颜色迁移方法重新拾起来，看一下有什么可以做的东西。本篇博客就是我最近做算法调研时候的一些思路的分享，希望给那些做类似研究的同学提供一点帮助。 1. 简介 我们
经过图像变换后，一方面能够更有效地反映图像自身的特征，另一方面也可使能量集中在少量数据上，更有利于图像的存储、传输和处理。 8.1 图像Radon变换 从检测器获取投影数据的过程，就是图像中的Radon变换。 8.1.1 Radon正变换 1 %对图像进行0°和45°方向上的Radon变换 2 clear all;
1 引言 随着人们生活水平的提高, 科技的不断进步, 智能驾驶技术逐渐受到了研究者们的广泛研究和关注。先进驾驶辅助系统 (Advanced Driver Assistance System, 简称ADAS) 是智能驾驶技术的一个分支, 即通过某种形式的传感器了解周围的环境, 以协助驾驶员操作 (辅助司机) 或完
1.html 1 <div class="translate">1</div> 2 <div class="scale">2</div> 3 <div class="rotate">3</div> 4 <div class="skew">4</div> 2.css和介绍 1 <style> 2
1.1 背景 a. background-size 设置背景图片大小 案例：多图背景 1.多背景使用时，如果背景图片后面还需要接着背景颜色，需要将背景颜色写在后面，以防被层叠，什么都不显示 2.在多背景的使用时，一定要注意背景图片位置的错开，才能达到多背景图片的效果 3.在使用多背景完成一定的转换动画时，
目录 一、算法原理 二、主要函数 三、代码实现 四、结果展示 一、算法原理 见：欧拉角与旋转矩阵的转换关系 二、主要函数 PCL中提供了两个调用函数实现从变换矩阵到欧拉角的转换。欧拉角表示的旋转一共12种表述形式，PCL中采用的XYZ欧拉角(Row,Pitch,Yaw)。 调用
上图可知：python中的切片操作都是深拷贝。 那么，下面图中问题也知道了，因为b是深拷贝，所以b变化了，a不变换，很正常。
人工智能大火的今天，如果还是自己玩俄罗斯方块未免显得太LOW，为什么不对游戏升级，让机器自己去玩俄罗斯方块呢？有了这个想法之后利用周六周日两天的时间去搜集了大量的资料，在电脑死机好多次之后终于将AI俄罗斯方块实现了。 程序介绍 所谓让机器自己去玩俄罗斯方块，就是让机器计算
目录快速傅里叶变换FFT用途前置知识系数表示法点值表示法单位负根定义性质快速傅里叶变换FFT快速傅里叶逆变换作用方法与推导 快速傅里叶变换FFT 用途 \(\operatorname{FFT}\)算法支持在\(O(n log n)\)时间内计算两个\(n\)度的多项式的乘法。也可以用来加速大整数乘法运算。 前置
Python+OpenCV图像处理之直线检测_天为我蓝的博客-CSDN博客霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。python实现import cv2import numpy as np# 使用霍夫直线变换做
package main import ( "fmt" "strings" ) /* 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/zigzag-conversion 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 1. 题目描述（N字形变换） 将一个给定字符串 s 根据给定的行数 numRow
1 简介 本文提出了一种新的基于霍夫变换的复杂情况下车道线检测的算法,这个算法能够成功在夜晚,白天,有阴影,车道线磨损不太严重等复杂情况下检测出车道线.传统的车道线检测算法主要为直接在图像中进行霍夫变换,这种算法实时性差,计算量大.本文提出的算法将先对原图像进行处理,
1 简介 本文提出了一种新的基于霍夫变换的复杂情况下车道线检测的算法,这个算法能够成功在夜晚,白天,有阴影,车道线磨损不太严重等复杂情况下检测出车道线.传统的车道线检测算法主要为直接在图像中进行霍夫变换,这种算法实时性差,计算量大.本文提出的算法将先对原图像进行处理,
目录4 线性时不变滤波器与系统4.1 线性时不变系统及其时间响应函数4.2 线性时不变系统的因果性和稳定性4.3 系统的组合——串联、并联及反馈4.4 有理系统及其时间响应函数4.5 差分方程的单边$Z$变换解法习题 4 线性时不变滤波器与系统 4.1 线性时不变系统及其时间响应函数 Q: 如
一个模型所能提供的信息一般来源于2个方面，一是训练数据中蕴含的信息，二是在模型的形成过程中（包括构造，学习，推理等），人们提供的先验信息。当训练数据不足时，说明模型从原始数据中获取的信息比较少，这种情况下要保证模型的效果，就需要更多的先验信息。先验信息可以作用在模型上，例如让模
