在折腾中成长,在折腾中永生. 接着玩模板匹配,最近主要研究了3个课题. 1.创建模型的Optimization选项模拟(2022.5.16日) 这两天又遇到一个做模板匹配隐藏的高手,切磋起来后面就还是和halcon比,于是有看了下create_shape_model这个函数,前面一直忙实现细节,对halcon的Optimization这个参数真的没怎么在意,几天一看,原来这里面还隐藏了比较深的细节.halcon原始的英文描述如下: For particularly large models, i…

愿意写代码的人一般都不太愿意去写文章,因为代码方面的艺术和文字中的美学往往很难兼得,两者都兼得的人通常都已经被西方极乐世界所收罗,我也是只喜欢写代码,让那些字母组成美妙的歌曲,然后自我沉浸在其中自得其乐.而今天,在清明之际,在踏青时节,我还是忍不住停下来歇歇脚,稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配. 模板匹配,这是一个几十年来一直为业界所重点研究和处理的算法,存在于各种不同的机器视觉库中,如果哪一个没有提供这个功能,那么他将无法获取大家的认可,也就失去了…

1 理论介绍 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一,这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否“相似”,当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标.OpenCV提供了6种模板匹配算法: 平方差匹配法CV_TM_SQDIFF 归一化平方差匹配法CV_TM_SQDIFF_NORMED 相关匹配法CV_TM_CCORR 归一化相关匹配法CV_TM_CCORR_NORMED 相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF 归一化相关系数匹配法CV_TM_CCOEFF_NO…

Solon Web 开发 一.开始 二.开发知识准备 三.打包与运行 四.请求上下文 五.数据访问.事务与缓存应用 六.过滤器.处理.拦截器 七.视图模板与Mvc注解 八.校验.及定制与扩展 九.跨域处理 十.签权 十一.国际化 十二.统一的渲染控制 十三.WebSocket 十四.与Spring.Jsr330的常用注解对比 1.Solon的MVC注解 主要注解: 注解 说明 @Controller 控制器注解(只有一个注解,会自动通过不同的返回值做不同的处理) @Param 请求参数注解(一般…

研究这个前前后后也有快两三个月了,因为之前也一直在弄模板匹配方面的东西,所以偶尔还是有不少朋友咨询或者问你有没有研究过linemod这个算法啊,那个效率啥的还不错啊,有段时间一直不以为然,觉得我现在用的那个匹配因该很不错的,没必要深究了.后来呢,还是忍不住手痒,把论文打出来看了看,又找了点资料研究了下,结果没想到一弄又是两个月过去了,中间也折腾了很久,浪费了不少时间.总算还是有点收获,稍微整理下做个交流. 至于linemod的具体数学原理,我也不需要详谈,毕竟论文和opencv的代码就摆在那里,…

模板引擎可以让程序实现界面与数据分离,业务代码与逻辑代码的分离,这就提升了开发效率,良好的设计也使得代码复用变得更加容易.一般的模板引擎都包含一个模板解析器和一套标记语言,好的模板引擎有简洁的语法规则.强大的功能.高效的渲染效率.详尽的帮助说明与不断的更新与维护.常见的前端模板引擎有: 常用的java后台模板引擎:jsp.FreeMarker.Velocity等. 请不要迷恋速度,为了推广的测试可能是片面的,好的模板引擎经得起时间考验,建议大家选择成熟的.常用的模板引擎.另外不管前后端的模板引擎…

简介: 本文主要介绍几种基于灰度的图像匹配算法:平均绝对差算法(MAD).绝对误差和算法(SAD).误差平方和算法(SSD).平均误差平方和算法(MSD).归一化积相关算法(NCC).序贯相似性检测算法(SSDA).hadamard变换算法(SATD).下面依次对其进行讲解. MAD算法 介绍 平均绝对差算法(Mean Absolute Differences,简称MAD算法),它是Leese在1971年提出的一种匹配算法.是模式识别中常用方法,该算法的思想简单,具有较高的匹配精度,广泛用于图像…

# from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChainsimport timedriver = webdriver.Firefox()url = "https://www.baidu.com"driver.get(url)time.sleep(3) 1.下拉框mouse = driver.find_element("link text&quo…

Project name :Flask_Plan templates:templates static:static 继续前面的代码 修改Flask_Plan.py @app.route('/') def hello_world(): plan = [ { ', 'train':'T198', ' } , { ', 'train':'T199', ' } , { ', 'train':'T197', ' } , { ', 'train':'T196', ' } ] return render_t…

题面 传送门 前置芝士 优化后的\(MTT\)(四次\(FFT\)) 题解 这里有多点求值的做法然而被\(shadowice\)巨巨吊起来打了一顿,所以来学一下倍增 成功同时拿到本题最优解和最劣解-- \(Min_{25}\)牛逼!(据说这是原文然而我看不懂就是了) 真的快的不要不要的-- 和多点求值一样,我们还是设\(s=\sqrt{n}\),并设多项式 \[g_s(x)=\sum_{i=1}^s(x+i)\] 求出\(g_s(0),g_s(s),g_s(2s),..,g_s((s-1)s)\…