简介 特征检测 特征检测是从图像中自动提取对象特征用以表述该对象， 同时还可以利用得到的特征数据 描述在不同的图像中发现相同的对象， （一旦得到两个对象的描述子， 就可以使用它们实现特征数据的匹配与比对， 从而分辨出它们是否具有相似性） 而且特征对对象的旋转、缩放、光照等
通常OCR中，文字检测都是由目标检测继承而来，目标检测大多都是基于先验框的（anchor base)，近期出现的no-anchor模式本质上也是基于先验框的。anchor-base模式在目标检测衍生到OCR领域就有很多缺陷，比如：倾斜（或扭曲）文字检测不准、过长文字串检测不全、过短文字串容易遗漏、
原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_34474705/article/details/80045294 参考博客 物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解 目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现 一、NMS（非极大抑制）概念 NMS即non maximum suppress
图像预处理--------------------------------------------------------------------------------rgb2grayI = rgb2gray(RGB);--------------------------------------------------------------------------------im2doubleI2 = im2double(I)%图像 I 转换为双精度值;I 可以是灰度强
最近几天都在学习边缘检测，然后又学习了一些常见的算子，这里就不一一推导了，可以从前面博文中找到，也可以参考下面博文； https://blog.csdn.net/limengjuhanxin/article/details/88781774 现在主要谈谈数学知识和图像知识的总结； 上面是拉普拉斯算子的结果和模板，那为什么能得到下面公
蜜罐 蜜罐是什么蜜罐技术本质上是一种对***方进行欺骗的技术，通过布置一些作为诱饵的主机、网络服务或者信息，诱使***方对它们实施***，从而可以对***行为进行捕获和分析，了解***方所使用的工具与方法，推测***意图和动机，能够让防御方清晰地了解他们所面对的安全威胁，并通过技术和管理手段
目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；（2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其
1.说明 容器探针: kubelet 对容器执行的定期诊断 探针执行方式： LivenessProbe: 判断容器是否存活 running状态, 如果不健康kubelet就会杀掉pod，根据重启策略RestartPolicy进行相应的处理 ReadinessProbe: 判断容器是否处于可用Ready状态, 达到ready状态表示pod可以接受请求, 如果
YOLO YOLOv2 YOLOv3 YOLO 动机 人类对于物体只需要看一眼就能知道该物体是什么，在什么位置，人类的视觉系统是非常快速而准确的，因此如果能够加速算法使得计算机系统也能够快速而准确的话，就能够代替人而实现无人驾驶。 而目前的一些方法，RCNN系列的都是一套复杂的流程，首先生
一、 AH协议具有的功能是数据完整性鉴别 1.不属于IPV4中TCP/IP协议栈安全缺陷的是没有提供复杂网络环境下的端到端的可靠传输机制 2.可以为电子邮件提供数字签名和数据加密功能的是S/MIME 3.计算机系统安全评估的第一个正式标准是可信计算机评估标准。 4.强制访问控制系统通
第一个版本： 数据样本，带眼镜的图片2000 不带眼镜的2000张 开始训练模型 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Jul 10 15:39:22 2019 @author: 01 """ import cv2 import glob import os import tensorflow as tf import numpy as np i
【资讯来源】：我爱计算机视觉公众号——CVPR 2019 | 文本检测算法PSENet解读与开源实现 【论文地址】：https://arxiv.org/pdf/1806.02559.pdf （Shape Robust Text Detection with Progressive Scale Expansion Network） 【代码-原作者】：https://github.com/whai362/PSENet 【代
原文链接：http://84hiv.com/file/m2.html 本文介绍一个可以检测敏感词的小工具，在写文章的时候，会遇到以下3种情况： 1、你所编辑的图文消息可能含有敏感内容，你可以继续保存或发布该图文消息（发布等待时长约3-4小时），若保存或发布后，经核实含有敏感内容的，将可
随着AI智能的发展，各种智能热点也不断涌现，拉大了产品功能之间的距离，但是一些厂商偷换概念，打着AI智能的名头，用过时的移动侦测产品充当高级智能的人形检测产品，说的有声有色，以次充好。接下来就跟着本篇文章，为大家解析什么是真正的AI智能人形检测。 一、从理论算法看 1.雄迈AI智能人形检
视频采用VS2017 + EmguCV3.4版本录制，内容类似本人的Python和C++版本，如果需要的朋友可加我咨询，视频共40讲，从按照到读取显示图片，图形预处理，边缘检测，形态学，角点检测，轮廓提取处理，运动物体检测，WinForm界面编程等等，内容丰富，视频有问题可以一起交流或咨询Q: 3252314061 1---40讲目录如下：
图像分割可以分为很多种类：阈值分割，像素分割、深度图像分割、彩色图像分割，边缘检测和基于模糊集等等方法。 有的研究者将图像分割算法分为以下六类：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术、串行区域分割技术、结合特定理论工具的分割技术和特殊图像分割
目录 引言 目标检测算法的背景 1.两种类型 2.SSD和Yolo简单比较 SSD的算法设计思想 网络结构 参考资料 引言 最近在研究SSD算法，作为一名目标检测的新手，参考了许多优秀的博客，希望将他们的核心思想记录下来以便日后回忆学习，同时加深自己的理解，以下是我根据一些优秀的博客
浏览器提供商虽然在实现公共接口方面投入了很多精力。但结果仍然是每一种浏览器都有自己的长处和缺点。即使是跨平台的浏览器，虽然从技术上看版本相同，也照样存在不一致性问题。面对这种问题，我们程序员能怎么办呢——giao你你有脾气吗？ 那么我们能做什么呢？我们只能找办法解决嘛
公司 有两条公网线路，一条移动作为日常主用线路，一条联通作为备用线路。 为了实现主备线路自动切换，配置了浮动路由 但浮动路由只能在 主用接口为down状态时才能浮出接管默认路由。如果故障为非物理链路故障，比如光纤异常，光猫损坏等情况下，因为主用线路的接口还是up状态，所以浮动路由永远
1、图像传感器的四大用途 2、关于摄像元件 CCD 数码相机的构造与传统的胶片式相机（模拟式）基本相同。所不同的是数码相机中使用被称为 CCD 的光电转换元件代替胶片，图像则作为数字信息采入。 CCD 即相当于模拟式相机的胶片，那么它又是如何将图像转换为数字信号的呢？ CCD 是英语
内容： 记录一下内存使用的第三个错误，内存越界错误，同时使用valgrind工具简单的检测一下 代码： 检测： 注意：valgrind只能检测堆内存的越界哦！对于栈内存的越界检测不出来。 大三学生一枚，文章均非抄袭或者模仿，均为原创，仅代表个人观点，如果文章有错误的地方，欢迎在下方提出，每条评论我
Andrew Ng 机器学习笔记 ---By Orangestar Week_9 This week, we will be covering anomaly detection which is widely used in fraud detection . Given a large number of data points, we may sometimes want to figure out which ones vary significantly from the average. W
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//上升沿检测电路，打一拍后，看前后是否相反 always@(posedge clk or negedge rst_n)begin if(!rst_n) begin a_ff0 <= 1'b0; end else begin a_ff0 <= a; end end always@(posedge clk or negedge rst_n)begin if(!rst_n) begin pedge <= 1'b0; end else if(a=
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