亚像素Sub Pixel 评估图像处理算法时,通常会考虑是否具有亚像素精度. 亚像素概念的引出: 图像处理过程中,提高检测方法的精度一般有两种方式:一种是提高图像系统的光学放大倍数和CCD相机的分辨率能力:另一种是引入亚像素细分技术来弥补硬件的不足以提高图像系统的分辨率. 如使用亚像素细分技术将精度提到到0.01像素,就相当于提高了100倍的图像系统分辨率. [分辨率可以从显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类. 显示分辨率(屏幕分辨率)是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素有多少.由于屏幕

功能:根据计算比较两张图像Hu不变距(函数返回值代表相似度大小,完全相同的图像返回值是0,返回值最大是1) double cvMatchShapes(const void* object1, const void* object2, ); /* 第一个参数是待匹配的物体1,第二个是待匹配的物体2 第三个参数method有三种输入: CV_CONTOURS_MATCH_I1 CV_CONTOURS_MATCH_I2 CV_CONTOURS_MATCH_I3 即三种不同的判定物体相似的方法 */ 三

标定步骤 调出标定工具箱 在命令行输入stereoCameraCalibrator,出现如下界面: 勾选相应的选项 然后将上面的“Skew”.“Tangential Distortion”以及“3 Coefficients”等选项选上,将“2 Coefficients”选项去掉,如下: 载入图像 然后点击添加图像,出现如下界面: Camera1代表左摄像头,Camera2代表右摄像头,分别选择存放着左右图像的文件夹,需要特别注意的是棋盘格的边长应该根据打印的实际大小填写,单位可以选择 然后点击O

ActiveReports是一款专注于 .NET 平台的报表控件,全面满足 HTML5 / WinForms / ASP.NET / ASP.NET MVC / WPF 等平台下报表设计和开发工作需求,作为专业的报表工具为全球超过 300,000 开发人员提供了全面的报表开发服务. 在 ActiveReports12以前,RepeatToFill 属性仅限于区域报表和页面报表的表格控件中,现在最新推出的ActiveReports 12对于RepeatToFill属性进行了升级,不仅支持表格而且也

又到了一年一度,翘首期盼的ActiveReports11 即将发布,ActiveReports 10 表控件横空出世,成为中国式复杂报表的救星后,ActiveReports11 又会有哪些令人惊奇的新功能特性呢? 今天我们就来预览ActiveReports11的新特性,是否更加方便快捷的帮助您开发复合需求的报表系统 使用ActiveReports 导入Excel报表模板 在开发现代化业务系统之前,大部分企业都使用Excel作为数据管理资源,所以为了节省您将系统迁移到AR 中创建和开发报表的时间,

解剖SQLSERVER 第七篇  OrcaMDF 特性概述(译) http://improve.dk/orcamdf-feature-recap/ 时间过得真快,这已经过了大概四个月了自从我最初介绍我的宠物项目OrcaMDF. 自从项目开始到现在,OrcaMDF发生了很多变化,功能更强了,因此我想提供一个概述对目前OrcaMDF的功能的概述以及我对OrcaMDF未来的计划 页面类型 OrcaMDF 当前支持以下页面的数据完整解析:Data, Index, TextMix(lob), TextTr

转摘网址为:http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/10/14/2212227.html 虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,但是它并没有将轮廓作为一个整体.下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓. 轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配,以下包括:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 首先回忆下几个结构体: 首先是图像本身的结构体:typedef st

Oracle 在 2014 年 3 月发布了 Java 8 正式版,该版本是一个有重大改变的版本,对 JAVA 带来了诸多新特性.其中主要的新特性涵盖:函数式接口.Lambda 表达式.集合的流式操作.注解的更新.安全性的增强.IO\NIO 的改进.完善的全球化功能等.本文将对 Java 8 中几个重要新特性进行介绍. 函数式接口 Java 8 引入的一个核心概念是函数式接口(Functional Interfaces).通过在接口里面添加一个抽象方法,这些方法可以直接从接口中运行.如果一个接口

关键字篇 volatile关键字 鲜为人知的关键字之一volatile,表示变量是'易变的',之所以会有这个关键字,主要是消除编译优化带来的一些问题,看下面的代码 ; int b = a; int c = a; 编译器认为,上面的第2句代码与第三句代码之间,没有存在对a赋值的语句,所以编译出来的汇编代码在讲a的值赋给c的时候,不会再次到内存取这个变量的值,而是取cache中的值.这样虽然提高了效率,但也带来了一些问题,比如如果变量a被多个线程共享,且在a赋值给了b之后,a的值立马被另一个线程修改

版权声明:本文为HaiyuKing原创文章,转载请注明出处! 概述 了解新版本的特性还是很有必要的,为什么这么讲呢?因为可以从应用市场对发布应用的目标API版本(targetSdkVersion值)的要求说起: 从 2018 年 8 月 1 日起,所有向 Google Play 首次提交的新应用都必须针对 Android 8.0 (API 等级 26) 开发: 2018 年 11 月 1 日起,所有 Google Play 的现有应用更新同样必须针对 Android 8.0. 自2019年5月1

参考:Java8新特性之Collectors 在第二天,你已经学习了Stream API能够让你以声明式的方式帮助你处理集合.我们看到collect是一个将管道流的结果集到一个list中的结束操作.collect是一个将数据流缩减为一个值的归约操作.这个值可以是集合.映射,或者一个值对象.你可以使用collect达到以下目的: 将数据流缩减为一个单一值:一个流执行后的结果能够被缩减为一个单一的值.单一的值可以是一个Collection,或者像int.double等的数值,再或者是一个用户自定义的

上一篇文章<从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数?>以小白和师兄的对话展开,受到了很多读者的好评.本文继续采用对话的方式来学习一下相机成像模型,这个是SLAM中极其重要的内容,必须得掌握哦~ 小白:师兄,上次听你讲了李群李代数,有种“听君一席话胜读十年书”的赶脚~后来看书感觉容易理解多了呢!师兄:是吗?那太好啦,给你讲的过程也加深了我的理解呢小白:那师兄今天要不要继续加深理解一下相机成像模型 的部分呢?师兄:额..好啊(感觉被套路了,不过想想上次小白师妹请客吃了烧烤呢)小白:讲完

ActiveReports是一款专注于 .NET 平台的报表控件,全面满足 HTML5 / WinForms / ASP.NET / ASP.NET MVC / WPF 等平台下报表设计和开发工作需求,作为专业的报表工具为全球超过 300,000 开发人员提供了全面的报表开发服务. ActiveReports 报表控件V12版本已于近日正式发布了,为帮助广大报表开发人员更加深入的了解V12版本的新特性,我们将推出<ActiveReports V12新特性>系列文章.本文是系列的第一篇文章 --

中国式复杂报表的布局,因为数据的动态性和结构性,导致其布局往往是无规律,且在设计时无法预测的,如单元格合并,通常不仅希望在每一列的数据展现中,能够根据需要自动将相同的单元格合并,且每个单元格之间该属性的设置都是相互独立的没有任何的关联性. 而大部分的报表工具只能进行从左到右的相似单元格合并,且会将相同单元格的内容进行自动汇总,导致用户无法获取所有的明细.中国式复杂报表对于单元格合并,往往只要求从样式进行合并,不需要进行相应数据的汇总和分析.葡萄城报表 SP2 为了解决此类需求推出了单元格智能合并

一.矩表(Tablix)定义 Tablix 即表(Table)+矩阵(Matrix)+列表(List),它是报表中展示数据的一种工具,由表.矩阵.列表这三个具有相似性的报表项组成. 二.矩表(Tablix)模板 表 表是一个可以展示分组和聚合后数据的简单对象.如果数据包含的列是固定的,则可以使用表项.每一个表只能从一个数据集中抓取数据,你可以从属性窗格中->DataSetName 属性的下拉列表中选择数据集. 我们可以使用数据集中的字段来涉及表,主要通过如下几种方式在表中插入字段: 从报表数据窗

Atitit opencv3.0  3.1 3.2 新特性attilax总结 1. 3.0OpenCV 3 的改动在哪?1 1.1. 模块构成该看哪些模块?2 2. 3.1新特性 2015-12-213 2.1.1. Changes3 3. 3.2 新特性 2016年12月24日 - OpenCV 3.2.0 发布5 3.1. version:3.25 1. 3.0OpenCV 3 的改动在哪? · C 风格的API很快将会消失,完全被C++的API替代,代码更加简洁.不易出错.读者如果想借助o

http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/09/HowToUseContour.html 作者:王先荣 前言    轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.前面讲了如何根据色彩及色彩的分布(直方图对比和模板匹配)来进行匹配,现在我们来看看如何利用物体的轮廓.包括以下内容:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 查找轮廓    首先我们面对的问题是如何在图像中找到轮廓,OpenCv(EmguCv)为我们做了很多工作,我们的任务只是调用现成

这篇博文ASP.NET MVC Core的TagHelper(基础篇)介绍了TagHelper的基本概念和创建自定义TagHelper的方式,接着继续介绍一些新的看起来比较高级的特性.(示例代码紧接着上一遍博文) 一.使用自定义的标记元素 之前基础篇介绍的TagHelper的功能是给已有的HTML元素提供一个自定义的属性标记,然后服务器认出这个标记后,将标记转化成最终的HTML.这里将要介绍的功能是,定义个全新的Tag,看起来跟普通的HTML元素一样.是不是觉得很熟悉呢(前提是你用过Angula

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今天给大家介绍提升方法(Boosting), 提升算法是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法. 面对的问题是迈可·肯斯(Michael Kearns)提出的:一组"弱学习者"的集合能否生成一个"强学习者"? 弱学习者一般是指一个分类器,它的结果只比随机分类好一点点.强学习者指分类器的结果非常接近真值. 大多数提升算法包括由迭代使用弱学习分类器组成,并将其结果加入一个最终的成强学习分类器.加入的过程中,通常根据它们的分类准确率给予不同的权重.加和弱学习者之后