14.1  Access 1. get_region_chain 功能:一个对象的轮廓(contour)作为链式码. 2. get_region_contour 功能:查询一个目标的轮廓(contour). 3. get_region_convex 功能:查询突起的外表作为轮廓(contour). 4. get_region_points 功能:查询一个区域的像素数. 5. get_region_polygon 功能:用一个多边形近似获取区域. 6. get_region_runs 功能:查询一…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量…

例程:classify_halogen_bulbs.hdev 在Halcon中模式匹配最成熟最常用的方式该署支持向量机了,在本例程中展示了使用支持向量机对卤素灯的质量检测方法.通过这个案例,相信大家可以对支持向量机的使用有一个更加清晰的了解.在相当多的检测和识别的应用中,都可以使用相同的方法来解决分类问题. 图1. 卤素灯图像 大致原理: 一.准备阶段:描述样本 1. 准备好两组卤素灯图像样本,好坏的各若干张图像: 2. 对样本图像进行分割,获取卤素灯关键部位区域: 3. 选择合适的对图像的描述…

摘要 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证.首先常见缺陷:凹凸.污点瑕疵.划痕.裂缝.探伤等. 缺陷检测算法不同于尺寸.二维码.OCR等算法.后者应用场景比较单一,基本都是套用一些成熟的算子,所以门槛较低,比较容易做成标准化的工具.而缺陷检测极具行业特点,不同行业的缺陷算法迥然不同.随着缺陷检测要求的提高,机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点. 总的来说,机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hde…

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-26833883-id-3222794.html 1.fork() ,vfork() 创建进程 2‘ exec()类 在进程中执行其他的程序 3‘wait(),waitpid(),获取子进程结束的状态和处理僵尸进程 僵尸进程:如果子进程先于父进程结束,子进程就变成僵尸进程,(在父进程结束前一直都是),其进程号和栈等资源都没有回收. 如果父进程先于子进程结束,子进程的父进程变为init进程 一.进程的创建fork()函数  由 fo…

功能 Vitamio 是一款 Android 与 iOS 平台上的全能多媒体开发框架,全面支持硬件解码与 GPU 渲染.Vitamio 凭借其简洁易用的 API 接口赢得了全球众多开发者的青睐.到目前,全球已经有超过 一万 种应用在使用 Vitamio,覆盖用户超过 5亿 . Vitamio 能够流畅播放720P甚至1080P高清MKV,FLV,MP4,MOV,TS,RMVB等常见格式的视频,还可以在 Android 与 iOS 上跨平台支持 MMS, RTSP, RTMP, HLS(m3u8)…

一.进程的创建fork()函数  由fork创建的新进程被称为子进程(child process).该函数被调用一次,但返回两次.两次返回的区别是子进程的返回值是0,而父进程的返回值则是 新子进程的进程ID.将子进程ID返回给父进程的理由是:因为一个进程的子进程可以多于一个,所有没有一个函数使一个进程可以获得其所有子进程的进程ID.fork使子进程得到返回值0的理由是:一个进程只会有一个父进程,所以子进程总是可以调用getppid以获得其父进程的进程ID(进程 ID  0总是由交换进程使用,所以…

很多同学因为对MongoDB不熟悉,加之应用的不是很多,有时候会认为MongoDB数据库对一些功能不支持,或者认为支持不好.今天我们 演示一下 MongoDB对“加减乘除”的使用. 在MongoDB数据库中“加减乘除”运算,又称为 数学表达式(mathematical expression:或算术表达式),主要用于操作数值. 1.$add操作符(+) 1.1 语法及功能介绍 $add 操作符主要用于将一组数字相加:也可以用于在指定时间上添加一定的时间间隔.时间间隔单位为milliseconds(…

定义: 回归是统计学的核心,它其实是一个广义的概念,通常指那些用一个或多个预测变量来预测响应变量.既:从一堆数据中获取最优模型参数 1.线性回归 1.1简单线性回归 案例:女性预测身高和体重的关系 结论:身高和体重成正比关系 fit <- lm(weight ~ height,data = women) summary(fit) plot(women$height,women$weight,xlab = 'Height inches',ylab = 'Weight pounds') abline…

目的: 1.描述性统计分析 2.频数表和;列连表 3.相关系数和协方差 4.t检验 5.非参数统计 在上一节中使用了图形来探索数据,下一步就是给出具体的数据来描述每个变量的分布和关系 1.描述性统计分析 探究案例:各类车型的油耗如何?对车型的调查中,每加仑汽油行驶的英里数分布是什么形式(均值,标准差,中位数,值域等) 1.1使用内置的summary函数来获取最小值,最大值,四分位数和数值型变量的均值 myvals <- c('mpg','hp','wt') head(mtcars[myvals]…

SingleTask启动模式探究 GitHub如题:首先从MainActivity启动案例入口AActivity,并在A中启动BActivity,从B启动CActivity,再从C中又启动AActivity, 最后在A中启动B,现在按两次back键,然后回到的是哪个Activity?简单点:Main->A->B->C->A->B->double back->which activity?(MainActivity).答案是,回到MainActivity.启动流程:…

一个喷码识别的案例 1 read_image (Image, 'D:/用户目录/Desktop/2.png') 2 3 rgb1_to_gray(Image, Image) 4 5 get_image_size (Image, Width, Height) 6 7 * 获取喷码区域的方法很多 比如可以用mean+dyn的动态阈值 8 dots_image (Image, DotImage, 5, 'dark', 2) 9 threshold (DotImage, Region, 30, 255)…

由前文可得知, Spring Framework的自动装配有两种方式:xml配置和注解配置: 自动装配的类型有: (1)xml配置中的byType根据类型查找(@Autowired注解是默认根据类型查找,类型查找不到会使用名称查找): (2)xml配置中的byName根据名称查找,它是xml配置中根据setter方法来查找(@Resource注解也是根据名称查找,但它是根据属性名称来查找,跟setter方法无关,所以setter方法可以不用写,可以使用type指定类): 如果没有上面的在xml中…

二维仿射变换,顾名思义就是在二维平面内,对对象进行平移.旋转.缩放等变换的行为(当然还有其他的变换,这里仅论述这三种最常见的). Halcon中进行仿射变换的常见步骤如下: ① 通过hom_mat2d_identity算子创建一个初始化矩阵(即[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0]): ② 在初始化矩阵的基础上,使用hom_mat2d_translate(平移).hom_mat2d_rotate(旋转).hom_mat2d_scale(缩放)等生成仿射变换矩阵:(这几个算子…

例图: 完整算法: read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/1.png') threshold (Image, Regions, , ) skeleton(Regions,TriangleSkeleton) gen_contours_skeleton_xld(TriangleSkeleton,TriangleContours,1,'filter') segment_contours_xld(TriangleContours,Conto…

下面的例子简要介绍了如何使用HALCON的一维测量工具.最长的部分是预处理和后处理:测量本身只包括两个操作符调用. 测量保险丝-fuse 预处理主要是测量线的生成.在示例程序中,这个步骤是通过将测量对象的参数分配给变量来完成的. read_image (Fuse, 'fuse') Row := 297 Column := 545 Length1 := 80 Length2 := 10 Angle := rad(90) gen_rectangle2 (ROI, Row, Column, Angle…

*cbm_label_simple 程序说明:*这个示例程序展示了如何使用基于组件的匹配来定位复合对象.在这种情况下,应该在图像中找到一个标签,用户既不知道其中的组件,也不知道它们之间的关系.因此,创建组件模型需要三个操作符:* 1) gen_initial_components* 2) train_model_components* 3) create_trained_component_model*最后,使用* 4) find_component_model dev_update_off (…

接业务需求,有一个MongoDB的简单查询,太耗时了,执行了 70S 左右,严重影响用户的体验.. 查询代码主要如下: db.duoduologmodel.find({"Tags.SN": "QZ435698245"}) .projection({}) .}) .limit(20) 此集合在字段OPTime上有索引idx_OPTime:在"Tags"数组中的内嵌字段"SN"有索引idx_TSN:两者都是独立的索引.此集合存放的…

<循序渐进DB2(第2版)——DBA系统管理.运维与应用案例> 基本信息 作者: 牛新庄    出版社:清华大学出版社 ISBN:9787302323013 上架时间:2013-7-3 出版日期:2013 年7月 开本:16开 页码:612 版次:2-1 所属分类:计算机 > 数据库 > DB2 更多关于 >>>< 循序渐进DB2(第2版)——DBA系统管理.运维与应用案例> 内容简介     计算机书籍 DB2数据库是IBM公司关系型数据库核心产品,…

什么是转场动画: 转场动画说的直接点就是你常见的界面跳转的时候看到的动画效果,我们比较常见的就是控制器之间的Push和Pop,还有Present和Dismiss的时候设置一下系统给我们的modalTransitionStyle,以及通过手势的左滑或者是右滑的转场等等,这些就是我们比较常见的,当然很大部分APP转场的方式也是我们上面说的常见的.我自己的建议和理解,转场动画能帮你加深理解.总结你对动画的学习,但不要轻易在你的项目中大量的去尝试,还是觉得动画用的好就有点睛之笔的感觉,但若是大量的使用,…

何为框架 你对微信小程序的技术框架了解多少? 对wepy 框架进行一系列的深入了解 微信小程序框架解析和探究 小程序组件化框架WePY 在性能调优上做出的探究 开发者培训班上海专场PPT分享:小程序框架深度解析 干货众多!微信小程序官方公开课:框架解析,官方小程序案例解析等等 干货:微信小程序框架全解脑图,一张图看清组件构造,学习必备! 微信小程序框架解析PPT--渠宏伟 微信小程序框架详解(直播分享) 小程序底层框架实现原理解析 微信小程序框架解析 微信小程序开发框架MINA分析 扩展微信小程…

当我们使用@DiscoveryClient注解的时候,会不会有如下疑问:它为什么会进行注册服务的操作,它不是应该用作服务发现的吗?下面我们就来深入的来探究一下其源码. 一.Springframework的LifeCycle接口 要搞明白这个问题我们需要了解一下这个重要的接口: /* * Copyright 2002-2015 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (th…

Odoo用户概要 关于Odoo全球的用户,我们来看一些数据: Odoo目前全球有300万使用者 Odoo系统上每天新创建的数据库超过1000个 Odoo和Word.Excel.PowerPoint一样,是法国学士学位的必修课程 Odoo在世界各地有800多个官方认证的合作伙伴,其中中国有20多个 Odoo的翻译语言包覆盖100多个国家和地区 Odoo开源社区有1800多名活跃的技术开发人员 Odoo的应用商店有一万多个App模块,还在以每个月300多个的速度新增 Odoo全球知名的用户,包括法国…

旋转.平移.镜像.缩放.斜切,可参考https://blog.csdn.net/machaoyu86/article/details/51182473 仿射变换前,需要获得仿射变换矩阵. 关于shape_trans(Region : RegionTrans : Type : ),内.外接圆.矩形,凸包.可参考https://blog.csdn.net/u012551485/article/details/75136664 以halcon自带案例check_blister.hdev为例,部分代码且…

腐蚀.膨胀.开运算(先腐蚀后膨胀).闭运算(先膨胀后腐蚀) 以halcon自带案例ball.hdev为例(开运算),注意代码有所缩减.关于sort_region函数,参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_13849dbbc0102xhts.html dev_update_window ('off') //停止更新窗体 dev_close_window () //关闭窗体 dev_open_window (, , , , 'black', WindowID) //创建窗…

<玩转Django2.0>读书笔记-探究视图 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 视图(View)是Django的MTV架构模式的V部分,主要负责处理用户请求和生成相应的响应内容,然后在页面或其他类型文档中显示.也可以理解为视图是MVC架构里面的C部分(控制器),主要处理功能和业务上的逻辑. 一.构建网页内容 1>.视图函数的retrurn的多种响应类型 在上一个篇博客里我们看到视图函数都是通过return方式返回数据内容的,然后生成响应的网页内容呈现在浏览…

Markdown版本笔记 我的GitHub首页 我的博客 我的微信 我的邮箱 MyAndroidBlogs baiqiantao baiqiantao bqt20094 baiqiantao@sina.com WebView JS交互 JSBridge 案例 原理 MD 目录 目录简介gradle配置Java端:注册提供给JS端调用的接口JS端:注册提供给Java端调用的接口JS 端注意事项源码解析BridgeWebViewjava 调用 js 中注册的方法调用过程回调过程一个疑惑js 调用 j…

英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”,一边经历股价跳水20多美元,到今天发稿时间也没恢复过来.无数同学在后台问文摘菌,要不要抄一波底嘞? 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果,尤其是在对冲基金中.股价数据是典型的时间序列数据. 什么是序列数据呢?语音.文字等这些前后关联.存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据. 将序列模型应用于语音和文字,深度学习在语音识别.阅读理解.机器翻译等任务上取得了惊人的成就. 具体怎么操作?效果又如何呢?来看文摘菌今天带来的这篇深度学习炒股指南. 对…

在这个案例中: 1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式 2. pd.get_dummies(features)  # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式,增加了特征的列数 3. rf.feature_importances 探究了随机森林样本特征的重要性,对其进行排序后条形图 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60)  # 对图中的X轴标签进行60的翻转 代码: 第一步:数…

双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法.双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像,或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像,并基于视差原理恢复出物体   的三维几何信息,重建物体三维轮廓及位置.双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景. HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件.它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库.HALCON也包含Blob分析.形态学.模式识别.测量.三…