检测图片是否模糊有很多方法(这篇文章review了36种),比如FFT和variation of Laplacian等,前者在操作到时候需要定义高频的量有多低和多高来区分图片是模糊的,操作起来比较麻烦:而后者可以输出一个浮点数来代表图片的模糊程度. 这里我们用的方法为Pech-Pacheco在2000年提出的Laplacian方法(具体可以查看这篇文章).Laplacian方法能够进行这项工作的原因是Laplacian算子是用来衡量图片的二阶导,能够强调图片中密度快速变化的区域,也就是边界,故常…
利用的私有库检测正在安装的app 分为两步:第一,通过placeholderApplications获得所有的正在安装的app的信息 第二,遍历正在安装的app的信息,根据名称获得你想检测的app是否正在安装 一旦使用了私有的接口你的app便不能再上架了 利用私有的库MobileCoreServices检测正在安装的应用 NSMutableArray *app = [NSMutableArray array]; //获得私有的类 Class LSApplicationWorkspace_clas…
利用RGB-D数据进行人体检测 LucianoSpinello, Kai O. Arras 摘要 人体检测是机器人和智能系统中的重要问题.之前的研究工作使用摄像机和2D或3D测距器.本文中我们提出一种新的使用RGB-D的人体检测方法.我们从HOG( Histogram of OrientedGradients)描述子获得灵感,设计了一个在稠密深度数据中检测人体的方法,叫做深度方向直方图HOD(Histogram of Oriented Depths).HOD对局部深度变化的方向进行编码,依靠在预…
利用HOG+SVM实现行人检测 很久以前做的行人检测,现在稍加温习,上传记录一下. 首先解析视频,提取视频的每一帧形成图片存到磁盘.代码如下 import os import cv2 videos_src_path = 'D:\\test1' videos_save_path = 'D:\\test2' videos = os.listdir(videos_src_path) videos = filter(lambda x: x.endswith('avi'), videos) for eac…
利用 ICMP 隧道穿透防火墙 转自:http://xiaix.me/li-yong-icmp-sui-dao-chuan-tou-fang-huo-qiang/ 以前穿透防火墙总是使用 SSH 隧道.DNS 隧道或 HTTP 隧道等等,今天来说一个利用 SNMP 隧道进行穿透工具--icmptunnel. 简介 icmptunnel 可以将 IP 流量封装进 IMCP 的 ping 数据包中,旨在利用 ping 穿透防火墙的检测,因为通常防火墙是不会屏蔽 ping 数据包的.但是现在市面上已经…
一.nc命令检测端口的用法 # nc -v -w 10 %IP% -z %PORT% -v 显示指令执行过程. -w <超时秒数> 设置等待连线的时间. -u 表示使用UDP协议 -z 使用0输入/输出模式,只在扫描通信端口时使用. 例如:检测192.168.0.180(这里的IP地址也可以换成域名A记录形式,如换成www.baidu.com)这台服务器的80端口和81端口 如果开放,则结果为succeeded,如下: [root@localhost ~]# nc -v -w 10 -z 19…
引入 近期看到2015年数学建模A题太阳影子定位中的第四问,需要根据附件中视频里的直杆的太阳影子的变化确定拍摄地点.其实确定拍摄地点这个问题并不是十分困难,因为有前三问的铺垫,我们已经得出了太阳影子长度和观测地点的经纬度.时间.直杆高度四个参数之间的关系:所以我们只要知道了直杆太阳影子的长度就可以通过问题2中的优化模型求解出拍摄地点的经纬度了.但是本题难就难在,如何确定视频中直杆的太阳影子的长度? ---- 求解 首先想到的是:将视频处理后,能否通过手动标示像素点来确定直杆的太阳影子的长度,因为…
本文为博主翻译自:Jinwon的Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability,如侵立删 http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要 我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检测方法.重建概率是一种考虑变量分布变异性的概率度量.重建概率具有一定的理论背景,使其比重建误差更具有原则性和客观性,而重建误差是自…
软件安全课程的一次实验,整理之后发出来共享. 什么是KD树 要说KD树,我们得先说一下什么是KNN算法. KNN是k-NearestNeighbor的简称,原理很简单:当你有一堆已经标注好的数据时,你知道哪些是正类,哪些是负类.当新拿到一个没有标注的数据时,你想知道它是哪一类的.只要找到它的邻居(离它距离短)的点是什么类别的,所谓近朱者赤近墨者黑,KNN就是采用了类似的方法. 如上图,当有新的点不知道是哪一类时,只要看看离它最近的几个点是什么类别,我们就判断它是什么类别. 举个例子:我们将k取3…
(I)直线篇 1 直线是如何表示的?对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,常见的有点斜式,两点式两种表示方法.然而在hough变换中,考虑的是另外一种表示方式:使用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如下图所示. 2 如果坐标系中有多个点,又怎样识别出哪些点在一条直线上呢?使用hough变换来检测直线的思想就是:为每一个点假设n个方向的直线,通常n=180,此时检测的直线的角度精度为1°,分别计算这n条直线的(r,theta)坐标…