Bonferroni校正:如果在同一数据集上同时检验n个独立的假设,那么用于每一假设的统计显著水平,应为仅检验一个假设时的显著水平的1/n http://baike.baidu.com/view/1217813.htm?fr=aladdin Bonferroni校正法: 此方法是在进行两两比较时对检验水准进行调整的办法,但是该方法在比较的次数较多时,就不太适合,因为校正后的检验水准会过小.此时可采用sidark法进行多重比较(仍然是对检验水准进行调整). 统计学中一般以小概率作为判断差异是否显著

之前帮助Script.net做了一部分网站的汉化工作,不过我对ScriptCase自己做的网站不满意,对其汉化网站更是不满意. ScriptCase7出来之后,比较让人头疼的就是汉化的问题,较之v6,汉化确实是退步了,估计有可能是内部有人员变动,或者是版本保存上出了点问题. 有些翻译简直是令人发指,难道是从Google Translate上直接弄的?搞到我现在只想使用英文版,不想使用中文界面打开了. 和技术人员联系了,近期会协助他们做些翻译的矫正工作. 希望下一个版本会更好些.

电面中被问到了做的LPR,简单的介绍了下后又问到了关于如何矫正倾斜角的问题.答得比较含糊,所以今天来补充一下. 倾斜矫正的方法有很多种,包括基于Hough变换的矫正,基于字符投影的倾角矫正,常规线性角度检测等等.这里因为前段时间刚刚写过关于Hough变换的东西,所以实践一下. 其基本思想是找出边缘直线,并根据直线找出倾角后进行旋转. 对于噪声较少的一些图像,做二值化处理后噪声也较少,利用合适的膨胀处理后文字自然连接成长条状以便于进行边缘的检测.找到最长的边缘线,并计算出倾角. 这是一种比较简单的

我处理圆角的版本是由内置的绝对定位的四个div组成,每个div都有唯一的圆角图片作CSS Sprite操作.我们将会这样做:  是什么方式导致这项技术表现得这么了不起呢(What makes this technique cool)? 通过可变的宽度和高度处理毗邻的元素的能力.没有极限.(The ability to make rounded-bordered elements with fluid width and height. No limits whatsoever.)这项技术,正如我

2年前在学习图像算法的时候看到一个文档倾斜矫正的算法. 也就是说能将一些文档图像进行旋转矫正, 当然这个算法一般用于一些文档扫描软件做后处理 或者用于ocr 文字识别做前处理. 相关的关键词: 抗倾斜 反倾斜  Deskew 等等. 最简单算法实现思路,采用 霍夫变换(Hough Transform)进行直线检测, 当然也可以用霍夫变换检测圆. 在倾斜矫正算法中,自然就是检测直线. 通过对检测出来的直线进行角度判断, 一般取 认可度最高的几条直线进行计算, 最后求取均衡后的角度值. 进行图像角度

很多时候我们拍摄的照片都会产生一点畸变的,就像下面的这张图 虽然不是很明显,但还是有一点畸变的,而我们要做的就是把它变成下面的这张图 效果看起来并不是很好,主要是四个顶点找的不准确,会有一些偏差,而且矫正后产生的目标图是倒着的,哪位好心人给说说为啥 因为我也没有测试畸变很大的图像,也不能保证方法适用于每个图像,这里仅提供我的思路供大家参考. 思路: 我们最重要的就是找到图像的四个顶点,有利用hough直线,求直线交点确定四个顶点,有采用寻找轮廓确定四个顶点等等:今天我提供的思路,也是采用寻找轮廓

更多的时候,我们得到的图像不可能是正的,多少都会有一定的倾斜,就比如下面的 我们要做的就是把它们变成下面这样的 我们采用的是寻找轮廓的思路,来矫正图片:只要有明显的轮廓都可以采用这种思路 具体思路: 1.先用opencv提供的canny函数,进行一次边缘检测 2.再用opencv提供的findContours函数,寻找图像的轮廓,从中间结果种,找到最大的轮廓,就是我们图像的最外面的轮廓 3.得到最终轮廓后,计算矩形轮廓与水平的夹角,然后旋转图像 4.最后我们在从旋转后的图像中,把我们感兴趣的切割

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi

最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来. 一. 标定 首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论.算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

标签: EmguCV摄像头标定C# 2015-05-03 14:55 501人阅读 评论(6) 收藏 举报  分类: C# 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   前言 之前用OpenCV做过摄像机标定及矫正,现在平台换了,改用C#,就用EmguCV做一下,其实就是OpenCV的C#版. 在EmguCV中有两类摄像机标定的类,一个是CvInvoke类,一个是CameraCalibration类,两种标定效果差不多,只不过CvInvoke涉及的函数大多都是指

算了半天一直在思考如何快速把矩阵算出来,网上基本都是在说边长为1的正方形的变换方式=.=   不怎么用得上…… 公式推导推半天,计算还麻烦.... ++++++++++++++++++++++++++++++ 对于透视变换: 其中我们在使用的时候最重要的是算出系数……………………  这里我们按照i=1计算 找了半天找到了这一篇论文:http://www.ixueshu.com/document/027c165d22e18077318947a18e7f9386.html 里面提到我们可以将公式 改

进入正题 1. PC端调用摄像头拍照上传base64格式到后台,这个没什么花里胡哨的骚操作,直接看代码 (canvas + video) <template> <div> <!--开启摄像头--> <img @click="callCamera" :src="headImgSrc" alt="摄像头"> <!--canvas截取流--> <canvas "><

第三章 假设检验 区间估计与假设检验的基本区别? 上一章中讨论了置信区间的估计方法.它是利用样本数据,以抽样总体的分布为理论基础,用一定的概率保证来计算出原总体中未知参数的区间范围.特别值得注意的是:在作区间估计之前,我们对所要估计的参数是一无所知的. § 而在这一章中,我们所要做的工作是,先对要研究的参数作一个假设,然后去检验这个假设是否正确.因此假设检验对于所研究的参数总是先有一个假设的值. § 这也是这两种方法最基本的区别. 显著水平(significance level)或概率水平(pr

参考链接 [ 基于opencv 识别.定位二维码 (c++版) ](https://www.cnblogs.com/yuanchenhui/p/opencv_qr.html) OpenCV4.0.0二维码识别代码简析 1.使用Qrdetector实现二维码检测 opencv中的QRCodeDetector类可以实现二维码的定位,识别功能,由于本项目使用的是自己设计的二维码,因此暂时只使用到QRCodeDetector的检测功能 函数接口 bool detect (InputArray img,

主题公园类,或大型广场led屏幕,直角幕,三维影片如何制作,和最终画面如何矫正还原. 前两天,一朋友做的项目,大概就是一个柱状的led屏幕,可能是立在广场街角等处,如果这样子,那个柱状体的有颜色的两面就是led屏幕,要做成裸眼3d效果. 那,要解决两个事儿,一个是渲染相机怎么打,二个就是最终画面得是什么样,才能拿到正常的播放器去播放. 一.渲染相机 渲染相机当然是要模拟人的视角,于是就在人的正常高度看向led屏幕,打一个渲染相机,渲染相机的透视和角度,要尽量涵盖整个屏幕,避免画面浪费, 当然还可

ISP_DPC坏点矫正 1. 坏点介绍 图像坏点(Bad pixel) : 图像传感器上光线采集点(像素点)所形成的阵列存在工艺上的缺陷,或光信号进行转化为电信号的过程中出现错误,从而会造成图像上像素信息错误,导致图像中的像素值不准确,这些有缺陷的像素即为图像坏点. 由于来自不同工艺技术和传感器制造商,尤其对一些低成本.消费品的sensor来说,坏点数会有很多.另外,sensor在长时间.高温环境下坏点也会越来越多,从而破坏了图像的清晰度和完整性.坏点校正的目的就是修复这类问题,通常坏点分为一下

前两周,同事和我说检测时间超时,其中对图像做畸变矫正和投影变换就要花费25ms(3000×3000的图).而此时我们已经用上了文章opencv图像畸变矫正加速.透视变换加速方法总结中的方法.突然我想到了我去年笔记OpenCV笔记(10) 相机模型与标定中的一个函数cv::undistortPoints(),对感兴趣点进行畸变矫正.在应用之前,需要测试下两种方法计算出来的点的差值,即remap和undistortPoints的不同.结论:对全图进行畸变矫正,再找点 VS 找点后,对点进行畸变矫正,

做注册审核就像前面讲的注册登录一样,也是要连接数据库 首先在数据库内要做这样一张表: 表名为users表 里面的列名分别为用户名,密码,姓名,性别,生日,账户的状态,照片 然后就可以写代码了,要注册的话,先来做一个简单注册页面: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd&qu

前几天看了<Code Review 程序员的寄望与哀伤>,想到我们团队开展Code Review也有2年了,结果还算比较满意,有些经验应该可以和大家一起分享.探讨.我们为什么要推行Code Review呢?我们当时面临着代码混乱.Bug频出的状况.当时我觉得要有所改变,希望能提高产品的代码质量,改善开发团队面临的困境.并且我个人在开发上有很多经验,也希望这些知识能够在团队内传播.各种考虑后,我们最后认为推行Code Review能改善或解决我们面临的很多问题. 这篇文章的目的不是告诉大家怎么在

引子 今天在博客园看到施瓦小辛格的文章我们搞开发的为什么会感觉到累,顿时有感而发.自己本来不擅长写文章,更不擅长写这种非技术性的文章,但是在思绪喷薄之际,还是止不住有很多话要说.针对从客观上说"搞开发的很累"这种说法,我也来发表一下我的看法. 我们的累 我们搞开发的为什么会感觉到累,文中已经说了很多,简单的讲,主要是担心和紧张感以及加班的劳累. 明天项目上线,通宵改BUG,好累. 需求变来变去,这个项目什么时候是个头,好累 现有的技术将要过时,面临淘汰,一堆的新技术要学,好累 每天上下