关于otsu分割方法,这个文章讲的是最好的,清晰易懂,一看就是作者认真思考过的. 因为在看这个算法的时候我就想,如果一个很大的图像上,大部分像素值都在0 - 50范围内,但是有很小一块像素值在240的范围,按照这个算法的公式应该是没法很好分类的,怎么办呢.看了网上非常多关于这个算法的文章,都是照搬教科书,无脑的写定义和堆砌公式,只有这个文章用自己的语言来描述这个算法,并且意识到这个问题,给出了自己的见解. https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/detai

灰度图像的自动阈值分割(Otsu 法) 机器视觉领域许多算法都要求先对图像进行二值化.这种二值化操作阈值的选取非常重要.阈值选取的不合适,可能得到的结果就毫无用处.今天就来讲讲一种自动计算阈值的方法.这种方法被称之为Otsu法.发明人是个日本人,叫做Nobuyuki Otsu (大津展之). 简单的说,这种算法假设一副图像由前景色和背景色组成,通过统计学的方法来选取一个阈值,使得这个阈值可以将前景色和背景色尽可能的分开.或者更准确的说是在某种判据下最优.与数理统计领域的 fisher 线性判别算

库存ABC分类,简单的说就是抓大放小,是为了让我们抓住重点,用最大精力来管理最重要的物料,而对于不太重要的物料则可以用较少的精力进行管理.它和我们平常说的八二法则有异曲同工之妙. 既然要应用库存ABC方法,那么我们首先要决定,哪些物料是最重要的A类,哪些物料是一般重要的B类,哪些物料是最不重要的C类. 最简单的办法自然就是在物料主表中直接把ABC填上去,然后在日常业务中,我们随时都可以看到这是哪一类物料,从而决定了我们对其采取的管理方式(最重要的一个不能差,最不重要的,差一点半点可以容忍).为了

插入U盘自动攻击:BadUSB原理与实现       漏洞背景 “BadUSB”是今年计算机安全领域的热门话题之一,该漏洞由Karsten Nohl和Jakob Lell共同发现,并在今年的BlackHat安全大会上公布.BadUSB号称是世界上最邪恶的USB外设. 笔者使用他们的代码做了个类似的U盘,用户插入U盘,就会自动执行预置在固件中的恶意代码,下载服务器上恶意文件,执行恶意操作.注意,这里的U盘自动运行可不是以前的autorun.inf自动运行程序哦,具体的技术细节可以参考后文内容. B

前言 这篇文章是对PHP自动加载功能的一个总结,内容涉及PHP的自动加载功能.PHP的命名空间.PHP的PSR0与PSR4标准等内容. 一.PHP自动加载功能 PHP自动加载功能的由来 在PHP开发过程中,如果希望从外部引入一个 class,通常会使用 include 和 require 方法,去把定义这个 class 的文件包含进来.这个在小规模开发的时候,没什么大问题.但在大型的开发项目中,使用这种方式会带来一些隐含的问题:如果一个 PHP 文件需要使用很多其它类,那么就需要很多的 requ

最近一个粉丝说,他面试了4个公司,有三个公司问他:"Spring Boot 中自动装配机制的原理" 他回答了,感觉没回答错误,但是怎么就没给offer呢? 对于这个问题,看看普通人和高手该如何回答. 普通人: 嗯- Spring Boot里面的自动装配,就是@EnableAutoConfiguration注解. 嗯-它可以实现Bean的自动管理,不需要我们手动再去配置. 高手: 自动装配,简单来说就是自动把第三方组件的Bean装载到Spring IOC器里面,不需要开发人员再去写Bea

http://blog.csdn.net/xiaqunfeng123/article/details/17121195Otsu法是1979年由日本大津提出的.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,即统计鉴别分析中所用的度量.Otsu方法有一个重要的特性,就是它完全以在一幅图像的直方图上执行计算为基础,而直方图是很容易得到的一维阵列. 具体的公式推理及公式细节就不说了,详见 Conzalez 那本书,我是第三版的,在P.479——P.482 上面. 给出具体步骤如下: 1.计算输入图像的直方图,并

图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异,把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合,选取一个比较合理的阈值,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像. 在skimage库中,阈值分割的功能是放在filters模块中. 我们可以手动指定一个阈值,从而来实现分割.也可以让系统自动生成一个阈值,下面几种方法就是用来自动生成阈值. 1.threshold_otsu 基于Otsu的阈值分割方法,函数调

DBSCAN算法是一种很典型的密度聚类法,它与K-means等只能对凸样本集进行聚类的算法不同,它也可以处理非凸集. 关于DBSCAN算法的原理,笔者觉得下面这篇写的甚是清楚练达,推荐大家阅读: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html DBSCAN的主要优点有: 1) 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,相对的,K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集. 2) 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感. 3) 聚类结果没有偏

1:数据同步的原理: 当Primary节点完成数据操作后,Secondary会做出一系列的动作保证数据的同步: 1:检查自己local库的oplog.rs集合找出最近的时间戳. 2:检查Primary节点local库oplog.rs集合,找出大于此时间戳的记录. 3:将找到的记录插入到自己的oplog.rs集合中,并执行这些操作. 2:查看副本集的信息 gechongrepl:PRIMARY> rs.status() { "set" : "gechongrepl&quo

EmbeddedServletContainerAutoConfiguration:嵌入式的Servlet容器自动配置 @AutoConfigureOrder(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE) @Configuration @ConditionalOnWebApplication @Import(BeanPostProcessorsRegistrar.class) //导入BeanPostProcessorsRegistrar:Spring注解版:给容器中导入一些组件 //

EmbeddedServletContainerAutoConfiguration:嵌入式的Servlet容器自动配置? @AutoConfigureOrder(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE) @Configuration @ConditionalOnWebApplication @Import(BeanPostProcessorsRegistrar.class) //导入BeanPostProcessorsRegistrar:Spring注解版:给容器中导入一些组件 /

之前一直在用SpringBoot框架,一直感觉SpringBoot框架自动配置的功能很强大,但是并没有明白它是怎么实现自动配置的,现在有空研究了一下,大概明白了SpringBoot框架是怎么实现自动配置的功能,我们编写一个最简单的自动配置功能,大概的总结一下. 一,配置属性类 其实就是值对象注入的方式去配置一些Spring常用的配置,我们编写一个最简单的配置对象. @ConfigurationProperties(prefix = "hello") //@Component //如果这

参考原理博客地址https://blog.csdn.net/u013713294/article/details/53407087 一.基本原理 在信息论中,熵是对不确定性的一种度量.信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大. 根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(权重)越大,其熵值越小. 二.熵值法步骤 1. 选取n个国家,m个指标,则为第i个国家的第j

在前面的分析中,Spring Framework一直在致力于解决一个问题,就是如何让bean的管理变得更简单,如何让开发者尽可能的少关注一些基础化的bean的配置,从而实现自动装配.所以,所谓的自动装配,实际上就是如何自动将bean装载到Ioc容器中来. 实际上在spring 3.x版本中,Enable模块驱动注解的出现,已经有了一定的自动装配的雏形,而真正能够实现这一机制,还是在spirng 4.x版本中,conditional条件注解的出现.ok,我们来看一下spring boot的自动装配

转载自:http://blog.csdn.net/lycb_gz/article/details/8499559 DHCP在提供服务时,DHCP客户端是以UDP 68号端口进行数据传输的,而DHCP服务器是以UDP 67号端口进行数据传输的.DHCP服务不仅体现在为DHCP客户端提供IP地址自动分配过程中,还体现在后面的IP地址续约和释放过程中.DHCP客户端初次分配IP地址的过程如下: 在整个DHCP服务器为DHCP客户端初次提供IP地址自动分配过程中,一共经过了以下四个阶段:发现阶段(DHC

冒泡排序原理 冒泡排序对一个数组里的数字进行排序,把数组里两个相邻的数比较大小,将值小的数放在前面,把大的数往后面放,当然这种排序是升序,即从小到大.举例说明$array = [64, 56, 31, 68, 6];数组中有五个元素,按照原理说法,再详细说一下做几轮比较和比较的细节.第一轮[64, 56, 31, 68, 6]: 第一次比较是拿64和56比较,也就是$array[0] 和 $array [1] 比较,因为64比56大,那么56放在前面,64放在后面,结果为 [56, 64, 31

(1) 在SAP CRM里创建一个Lead后,会观察到有一个Opportunity自动生成,这是通过什么后台逻辑实现的呢? 检查前台日志或者后台事务码SLG1,发现有很多属于用户WF-BATCH的日志. Who is WF-BATCH? WF-BACTH is a Workflow administrator user to identify and handle all the workflow related jobs (BACKGROUND), it has "SAP_ALL"

直接插入排序法就像我们打扑克牌时整理牌面一样,先让我们脑补一下我们打牌的过程. 首先摸了一张6, 接着摸到一张4,比6小,插到6的前面: 又摸到一张7,比6大,插到6的后面: 又摸到一张5,比6小,比4大,插到4和6中间: .... 以上的过程,其实就是典型的直接插入排序,每次将一个新数据插入到有序队列中的合适位置里. 步骤: 1.首先将数组第1个数看成是一个有序序列. 2.将数组的第2个数按照关键字大小插入到这个有序序列中,插入后得到了一包含两个数的有序序列. 3.接下来再重复上面的步骤将第3

[原] E.J.Hoffman; J.C.Loessi; R.C.Moore The Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory *[译]* EXP 2017-12-29 注意 由于原文使用了"m皇后"进行描述,所以本文从现在开始也使用"m皇后"进行描述. 我这里就不调整为大多数人习惯的"n皇后"了,避免某些数学公式参数混淆. *[写在前面]* 这是现在网上流传的一套关于M皇后问题的构造