题目:窗口 描述: [问题描述] 给你一个长度为N的数组,一个长为K的滑动的窗体从最左移至最右端,你只能见到窗口的K个数,每次窗体向右移动一位,如下表: Window position Min value Max value [1 3 -1] -3 5 3 6 7 -1 3 1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 -3 3 1 3 [-1 -3 5]3 6 7 -3 5 1 3 -1 [-3 5 3] 6 7 -3 5 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 3 6 1 3 -1 -3 5 [3…

package cn.stat.p1.file; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.Pr…

两年前,苹果为现代的使用者完全改变了设计语言.对于设计者来说,这使得他们更容易关注动画和功能而不是其他的细枝末节. 我已经被问过很多次怎样开始设计或者是有什么捷径可以成为更好的设计师.虽然没有银弹,然而有很多的技巧和规则设计将影响您普遍设计的方式. 即使你设计一个完全不同的平台上,如果您已经了解了在网络上和打印相同的设计观念依然存在,您可以应用相同的技术.iOS是一个平台,设计是回到它的根源.感觉就像一个现代的杂志,有漂亮的文字版式和简单的布局.在这本书中你将学习的东西会有利于你设计最好的产品.…

开发工具:VS2017 语言:C DotNet版本:.Net FrameWork 4.0及以上 使用的DLL工具名称:GemBox.Spreadsheet.dll (版本:37.3.30.1185) 一.GemBox.Spreadsheet工具: 该DLL是由GemBox公司开发的基于Excel功能的开发工具,该DLL很轻量,且使用起来很方便,在这里推荐下来来使用. 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1slcBUqh 本文就是使用该工具进行Excel的写入操作. 二.创…

使用STM32W108无线开发板及节点完毕大规模网络的自组建,网络模型选择树型,网络组建完毕之后,使用基于接收信号强度指示RSSI(ReceivedSignal Strength Indication)的N次三边质心加权定位法进行节点定位及智能车导航. 节点自组织及移动智能体导航实际场景 程序设计与实现 基于SimpleMac协议栈sample实例及第15章给出的N次三边质心加权定位算法程序,进行本章程序的设计,对于本章使用的N次三边质心加权定位算法及三边质心定位算法的实如今此就不再说明.主要给…

Python内存管理机制 Python 内存管理分层架构 /* An object allocator for Python. Here is an introduction to the layers of the Python memory architecture, showing where the object allocator is actually used (layer +2), It is called for every object allocation and deal…

<SIFT原理与源码分析>系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 由前一步<DoG尺度空间构造>,我们得到了DoG高斯差分金字塔: 如上图的金字塔,高斯尺度空间金字塔中每组有五层不同尺度图像,相邻两层相减得到四层DoG结果.关键点搜索就在这四层DoG图像上寻找局部极值点. DoG局部极值点 寻找DoG极值点时,每一个像素点和它所有的相邻点比较,当其大于(或小于)它的图像域和尺度域的所有相邻点时,即为极值点.如下图所…

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> SIFT四步骤和特征匹配及筛选: 步骤一:建立尺度空间,即建立高斯差分(DoG)金字塔dog_pyr 步骤二:在尺度空间中检测极值点,并进行精确定位和筛选创建默认大小的内存存储器 步骤三:特征点方向赋值,完成此步骤后,每个特征点有三个信息:位置.尺度.方向…

一．实验内容: 利用sift算法,实现全景拼接算法,将给定的两幅图片拼接为一幅. 二．实验环境: 主机配置: CPU :intel core i5-7300 2.50GHZ RAM :8.0GB 运行环境:win10 64位操作系统 开发环境:python3.7   三．核心算法原理: 1.SIFT算法 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述.这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点…

先贴上我对Opencv3.1中sift源码的注释吧,虽然还有很多没看懂.先从detectAndCompute看起 void SIFT_Impl::detectAndCompute(InputArray _image, InputArray _mask, std::vector<KeyPoint>& keypoints, OutputArray _descriptors, bool useProvidedKeypoints) { , actualNOctaves = , actualNL…

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in…

转载自: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度…

22.1 注入的一个例子(跨进程子类化窗口) ①子类化窗口可以改变窗口的行为,让发往该窗口的消息重新发到我们指定的过程来处理.但这种行为只能在本进程中(如A),对于从一个进程(如B)去子类化另一个进程(如A)时,会遇到无法跨越进程地址空间的边界问题. ②上图,进程B试图调用SetWindowLongPtr将进程A中的hWnd窗口过程,重新指定为MySubClassProc来处理(注意,MySubClassProc在进程B的地址空间中),而不是hWnd窗口的标准窗口处理过程.但因该行为是跨进程的,…

SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果.整个算法分为以下几个部分: 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作,尺度空间…

理解SIFT.tab{font-size:12px; margin-bottom: 10px;}.tab a{cursor:pointer;cursor:pointer;display:inline-block;margin-right:10px;color:#000}#tab-html{color:#ccc}.content-container .content-html{visibility: hidden;}.content-container.html .content-markdown…

因为在前两天的学习中发现.在opencv环境中跑动sift特征点提取还是比较困难的. 所以在此,进行记述. 遇到的问题分别有,csdn不愿意花费积分.配置gtk困难.教程海量然而能跑者鲜.描述不详尽等. [然后我却是发现这个borwhess实在是不知道叫先生何名为好.] 话归正题. 以下跑动具体过程: 首先去: http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/9246493 发现main.cpp 也就是:检测sift的部分. 这个回头慢慢凿.先跑起来:…

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.找寻 2.定位 3.优化 1 KeyPoint找寻 极值的检测是在DoG空间进行的,检测是以前点为中心,3pixel*3pixel*3pixel的立方体为邻域,判断当前点是否为局部最大或最小.如下图所示,橘黄色为当前检测点,绿色点为其邻域.因为要比较当前点的上下层图像,所以极值检测从DoG每层的第2幅图像开始,终止于每层的倒数第2幅图像(第1幅…

字体大小的设置单位,常用的有2种:px.pt.这两个有什么区别呢?先搞清基本概念:px就是表示pixel,像素,是屏幕上显示数据的最基本的点:pt就是point,是印刷行业常用单位,等于1/72英寸.这样很明白,px是一个点,它不是自然界的长度单位,谁能说出一个“点”有多长多大么?可以画的很小,也可以很大.如果点很小,那画面就清晰,我们称它为“分辨率高”,反之,就是“分辨率低”.所以,“点”的大小是会“变”的,也称为“相对长度”.pt全称为point,但中文不叫“点”,查金山词霸可以看到,确切的…

一.基本概念: 作用:特征点提取在"目标识别.图像拼接.运动跟踪.图像检索.自动定位"等研究中起着重要作用: 主要算法: •FAST ,Machine Learning forHigh-speed Corner Detection, 2006 •SIFT,DistinctiveImageFeatures from Scale-Invariant Keypoints,2004,invariant to image translation, scaling, and rotation, p…

最近微博上有人发起投票那篇论文是自己最受益匪浅的论文,不少人说是lowe的这篇介绍SIFT的论文.确实,在图像特征识别领域,SIFT的出现是具有重大意义的,SIFT特征以其稳定的存在,较高的区分度推进了诸多领域的发展,比如识别和配准.上一篇文章,解析了SIFT特征提取的第一步高斯金字塔的构建,并详细分析了高斯金字塔以及差分高斯金字塔如何完成一个连续的尺度空间的构建.构建高斯金字塔不是目的,目的是如何利用高斯金字塔找到极值点. lowe在论文中阐述了为什么使用差分高斯金字塔: 1)差分高斯图像可以…

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征转换)在目标识别.图像配准领域具有广泛的应用,下面按照SIFT特征的算法流程对其进行简要介绍对SIFT特征做简要介绍. 高斯金字塔是SIFT特征提取的第一步,之后特征空间中极值点的确定,都是基于高斯金字塔,因此SIFT特征学习的第一步是如何建立的高斯金字塔. 明白几个定义: 高斯金字塔 对于高斯金字塔,很容易直观地理解为对同一尺寸的图像,然后进行不同程度的高斯平滑,这些图像构成高斯金字塔,这种是不对的,这描…

pt-table-checksum和pt-table-sync分别检验master-slave的数据不一致并修复. 1.本次测试环境 [root@172-16-3-190 we_ops_admin]# cat /etc/redhat-release CentOS release 6.8 (Final) [root@172-16-3-190 we_ops_admin]# /opt/app/mysql_3309/bin/mysqladmin --version -68.0, for Linux on…

pt和px区别 pt是逻辑像素,px是物理像素字体大小的设置单位,常用的有2种:px.pt.这两个有什么区别呢?先搞清基本概念:px就是表示pixel,像素,是屏幕上显示数据的最基本的点:pt就是point,是印刷行业常用单位,等于1/72英寸. 以iPhone8为基础750做的设计pt单位的,再网页中用px做单位要在pt基础上乘以2了 以iPhone8为基础750做的设计pt单位的,再网页中用px做单位要在pt基础上乘以2了 逻辑像素和物理像素:逻辑像素(logic point):逻辑像素的单…

一.特征匹配简介 二.暴力匹配 1.nth_element筛选 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>//SIFT #include <opencv2/legacy/legacy.hpp>//BFMatch暴力匹配 #include <vector> #include<iostream> using namespace std; using…

字体大小的设置单位,常用的有2种:px.pt.这两个有什么区别呢? 先搞清基本概念:px就是表示pixel,像素,是屏幕上显示数据的最基本的点: pt就是point,是印刷行业常用单位,等于1/72英寸. 这样很明白,px是一个点,它不是自然界的长度单位,谁能说出一个“点”有多长多大么?可以画的很小,也可以很大.如果点很小,那画面就清晰,我们称它为“分辨率高”,反之,就是“分辨率低”.所以,“点”的大小是会“变”的,也称为“相对长度”. pt全称为point,但中文不叫“点”,查金山词霸可以看到…

上一节中,我们介绍了Harris角点检测.角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变.这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)可以解决这个问题.我们使用一个变换来进行特征变换,并且该变换会对不同的图像尺度输出相同的结果. 到底什么是SIFT算法?通俗一点说,SIFT算法利用DoG(差分高斯)来提取关键…

转自 http://blog.csdn.net/likika2012/article/details/39619687 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时候,稍许感受到受人信任也是一种压力,愿我不辜负大家对我的信任…

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 参考博客:https://www.cnblogs.com/cql/archive/2013/05/23/3095749.html 区别:VS2015,opencv2.4.11, gtk_-bundle_2.24.10_win32版本不同,稍有差别 一.OPENSIFT编译运行 区别:Visual Studio 2015专业版的项目中稍作改动并编译通过. 1.1…

1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of computer vision(IJCV).截止2014年8月,该论文单篇被引次数达25000余次.---来自百科 本打算对04年的论文进行翻译,结果.居然搜到完整翻译版,虽然翻译的不太好,不过有聊胜于无.本文的讲解大部分主要还是借鉴了…