序 本主要研究一下Garbage Collector的SATB CMS、G1、Shenandoah在进行concurrent marking的都采用了SATB的技术 Shenandoah Shenandoah面向low-pause-time的垃圾收集器，它的GC cycle主要有 Snapshot-at-the-beginning concurrent mark包括Init Mark(Pause
1. 背景 直方图均衡化在图像增强方面有着很重要的应用。一些拍摄得到的图片，我们从其直方图可以看出，它的分布是集中于某些灰度区间，这导致人在视觉上感觉这张图的对比度不高。所以，对于这类图像，我们可以通过直方图均衡技术，将图像的灰度分布变得较为均匀，从而使得图像对比度增大，视觉效
# 光流估计 # 1. 光流估计 import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/videos/02_Foreground.avi') # 角点检测所需参数 # 如果不限制角点最大数量，速度就会有些慢，达不到实时的效果 # 品质因子会筛选角点，品质因子设置的
# 角点检测 # 1. 角点检测原理 # 2. harris角点检测 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/photo/17_Chessboard.jpg') print('img.shape:',img.shape) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #gray =
# 灰度图处理与图片保存 # 1. 读取BGR图(默认读取) import cv2 # opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 img = cv2.imread('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/photo/01_cat.j
1 CascadeClassifier 级联分类器人脸识别 有两种：haar级联和lbp级联，我用brew安装的，级联文件在/opt/homebrew/Cellar/opencv/4.5.5_2/share/opencv4/haarcascades里面，haar级联文件大小是900kb左右，lbp级联文件大小是50kb左右。 检测前需要将图像转化成灰度图，并做直方图均衡化处理。 l
引用网址：https://blog.csdn.net/Mr_Nobody17/article/details/119995281 0.边缘和轮廓 边缘检测能够检测出边缘，但是边缘是不连续的。 将边缘连接成一个整体，构成轮廓。 1.图像轮廓检测中注意的问题 对象是二值图像，所以需要进行闽值分割。 在Opencv中，背
1、 def unevenLightCompensate(gray, blockSize): #gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) average = np.mean(gray) rows_new = int(np.ceil(gray.shape[0] / blockSize)) cols_new = int(np.ceil(gray.shape[1] / blockSize)) blockImage = np
分享文章： Google在2004年上市招股书中创始人给股东的一封信。 虽然年代比较就远了，还是值得一读。 博客推荐： Lex Fridman 虽然在MIT认知教授AI课程，但是他的podcast采访更加有影响力，包括Elon Musk, Stephen Wolfram, Bjarne Stroustrup, Donald Knuth等计算机，信息，高科技领域诸多
import cv2 def Image_gray(image):#灰度化函数 h, w, ch = image.shape for row in range(h): for col in range(w): b = image[row, col, 0] g = image[row, col, 1] r = image[row, col, 2] k = int(max(b,
格雷码与二进制码 格雷码 格雷码是一种循环二进制码或者叫作反射二进制码。 格雷码的特点是从一个数变为相邻的一个数时，只有一个数据位发生跳变（或者说相邻的两个格雷码之间只有一位不同）。 从图上可以看出，相邻的二进制数会出现多位的变化（比如从15变到0就会有4位的变化），但对于格雷码
在经历了基础部分的恶补后，这一篇可以算是进入一个新阶段的学习的起点，前段的从流水灯开始一直到SDRAM的串口传图，传图硬 件电路搭建完成以后，可以做一些简单的图像变换处理展示。同时，从这一段开始，也会同步开始zynq的学习。 经参考过一系列的资料（包括小梅哥，正点原子，fpga开源工作
在opencv的阈值处理中，有个截断阈值的参数 THRESH_TRUNC 让我有些疑惑。因为从官方资料解释来看，是大于阈值会被设为阈值，小于阈值的保持不变 （DSTI = (SRCI > thresh) ? THRESH : SRCI），且官方解释截图也是如此： Python版代码如下： import cv2 img_gray = cv2.imread("cat.jpg", c
在HDevelop中 dev_update_off() read_image (Image, 'D:/bb/tu/1.jpg') rgb1_to_gray(Image,Image1) *将RGB图像转换为灰度图像 gray_dilation_rect (Image1, ImageMax, 5, 5) *图像膨胀-->效果：增加亮部，减少暗 *参数1：灰度值图像 *参数2：输出图像 *参数3和参数4：结构元的
ma.jpg 在HDevelop中 dev_update_off() read_image (Image, 'D:/bb/tu/ma.jpg') rgb1_to_gray(Image,Image1) *将RGB图像转换为灰度图像 get_image_size (Image1, Width, Height) dev_open_window(10,10,Width, Height,'black',WindowHandle) get_domain (Im
前言 阿里云-达摩院-云小蜜对话机器人产品基于深度机器学习技术、自然语言理解技术和对话管理技术，为企业提供多引擎、多渠道、多模态的对话机器人服务。17 年云小蜜对话机器人在公共云开始公测，同期在混合云场景也不断拓展。为了同时保证公共云、混合云发版效率和稳定性，权衡再三我
一、概述 案例：输入一张图片将其凸包绘制出来 概念：最大外接多边形 convexHull( InputArray points,// 输入候选点，来自findContours OutputArray hull,// 凸包 bool clockwise,// default true, 顺时针方向 bool returnPoints）// true 表示返回点个数，如果第二个参数是
一、概述 案例：使用OpenCV的findContours发现轮廓并根据轮廓的面积过滤轮廓。 发现轮廓函数： 发现轮廓：findContours( InputOutputArray binImg, // 输入图像，非0的像素被看成1,0的像素值保持不变，8-bit OutputArrayOfArrays contours,// 全部发现的轮廓对象 OutputArray,
简介：本文将以上次介绍过的《如何用 20 分钟就能获得同款企业级全链路灰度能力？》中的场景为基础，来进一步介绍消息场景的全链路灰度。 作者：亦盏 之前的系列文章中，我们已经通过全链路金丝雀发布这个功能来介绍了 MSE 对于全链路流量控制的场景，我们已经了解了 Spring Cloud 和 Dubbo
目录 1.1 图片的读写和显示 1.2 彩色图、灰度图和二值化 RGB分离与合并 彩色图转灰度图 rgb2gray 对灰度图进行二值化 (0或1) imbinarize 1.3 MATLAB 中图像处理相关函数 调整图像大小 imresize 旋转图像 imrotate 图像的加减乘除 %960*960*3 : 像素点的个数，对应矩阵大小 % 矩
前言： jetson nano前一篇给大家介绍了学习的一些思路和资料，今天继续给大家分享一篇在jetson nano使用opencv的文章。 OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域
C++ OpenCV基本操作 图像读取与显示 图像保存 imwrite(out_dir, src); 图像色彩空间转换 空间色彩转换函数cvtColor RGB RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝
图像二值化 简介 图像二值化就是将图像像素的灰度值设置成只有最大值和最小值两种取值，使整个图像呈现出 “非黑即白” 的效果，是最简单的图像分割的方法 应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于
两个idea： 1、霍夫变换找圆在复杂环境并不理想，可以找轮廓，然后限制外接矩形w和h来排除 2、坐标排序时，可能同一行的x有些许误差，则可以这样排序(分两次排序)：假设一行5个， 先从上向下排序，则每5个即为一道题的选项，虽然是乱序的，但只要再对每5个从左向右排序即可 主要判断论述： impo
1 简介 随着信息技术的不断成熟和网络应用的持续发展，人们的日常生活与工作越来越趋于数字化和网络化。近年来，由于我国工业化的不断发展和人们生活水平的不断提高，汽车这一主要交通工具充斥了我们生活的方方面面；所以，利用相关信息技术采集汽车信息并进行管理，具有至关重要的意义，同时
