作者:邓聪聪 主要目录: Weathermap主目录:/var/www/html/plugins/weathermap 图片目录(包含背景图标文件):/var/www/html/plugins/weathermap/images 模板及页面文件:/var/www/html/plugins/weathermap/configs 1):默认配置 /var/www/html/plugins/weathermap/configs [root@CactiEZ configs]# cat wenchuang

一.概述 菜单通过存放按照一般主题分组的命令将功能公开给用户. MenuStrip 控件是此版本的 Visual Studio 和 .NET Framework 中的新功能.使用该控件,可以轻松创建 Microsoft Office 中那样的菜单. MenuStrip 控件支持多文档界面 (MDI) 和菜单合并.工具提示和溢出.您可以通过添加访问键.快捷键.选中标记.图像和分隔条,来增强菜单的可用性和可读性. MenuStrip 控件取代了 MainMenu 控件并向其中添加了功能:但是也可选择

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20

转载地址:https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/72942209 1 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 2 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 发布时间:2016年11月13日 22:09:30    浏览数:5380次    来自:微信 该算法以单目为主,但同样适用于双目和RGB-D摄像头.ORB-SLAM算法和PTAM具有相同的算法框架,采用多线程构架,四

1:代码如下: #include "stdafx.h" #include "cxcore.h" #include "cvcam.h" #include "windows.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "iostream" using namespace std; CvMat* RankPoint(Cv

领导让我每天手工录入BI系统中的数据并判断数据是否存在异常,若有异常点,则检测是系统问题还是业务问题.为了解放双手,我决定写个程序完成每天录入管理驾驶舱数据的任务.首先用按键精灵录了一套脚本把系统中的数据都截图保存下来,然后就是图像识别的事了. 图像文本识别的步骤一般为图像预处理,图片切割,特征提取.文本分类和图像文本输出几个步骤,我们也可以按这个步骤来识别图像中的数字. 一.图像预处理 在图像预处理中,验证码识别还要对图像进行去燥,文字还原等比较复杂的处理,由于我的图像没什么干扰因素,所以直接

前段日子有朋友咨询了下分析图像主颜色的算法,我对这一块也没有什么深入的研究,参考了一些小代码,然后自己写了一个很简单的小工具,现共享给大家. 界面截图如下: 算法的原理很简单,就是统计出图像中各种颜色的分布情况,然后取前N个颜色作为主成分. 当然,实际上如果直接对图像的各通道256个色阶进行统计,得到的结果可能是没有意义的,所以一般都需要先把256个色阶线性的隐射到更少的色阶范围. 主要的代码如下: static unsafe class Statistics {  //'***********

根据OpenCV中Mat类型的结构和内存中存储方式,此处给出三种对图像进行遍历的方法.首先给出基础的读取图片代码,在中间替换三种遍历方法即可,本文中,程序将遍历图像并将所有像素点置为255,所有运行结果中命令行里的数字为程序执行时间. #include "stdafx.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include "highgui.h" #include <iostream> using names

滤波实际上是信号处理里的一个概念,而图像本身也可以看成是一个二维的信号.其中像素点灰度值的高低代表信号的强弱. 高频:图像中灰度变化剧烈的点. 低频:图像中平坦的,灰度变化不大的点. 根据图像的高频与低频的特征,我们可以设计相应的高通与低通滤波器,高通滤波可以检测图像中尖锐.变化明显的地方:低通滤波可以让图像变得光滑,滤除图像中的噪声. 下面我们来看一下OpenCV中的一些滤波函数: 一.低通滤波 1,blur函数 这个函数是一个平滑图像的函数,它用一个点邻域内像素的平均灰度值来代替该点的灰度.

当前图像视觉各个领域文献资料的索引,包含计算机视觉.图像处理.文本(图像)分析.视频分析.模式识别等主题.如果对哪个方向比较感兴趣,可以查看这个方向的比较重要的Paper,每一个大的目录后面都对应一些更细的研究方向,选择某个研究方向就能获得该领域从经典到最新的文献资料索引. 1:帮助和FAQ 版权声明,怎样找到文章.介绍等. 2:期刊会议组织 期刊列表,会议名称列表,研究组织 3:综合信息         书籍,合集,回顾,综述,概述 4:理念.基础.传感 计算机视觉,正则化,连接主义,形态学,

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     OpenCV学习笔记大集锦 整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http:/

C++实现数字媒体三维图像渲染 必备环境 glut.h 头文件 glut32.lib 对象文件库 glut32.dll 动态连接库 程序说明 C++实现了用glut画物体对象的功能.并附带放大缩小,旋转,平移和在不同视角观察的功能.渲染方式的选择是Gouraud的渲染方法.程序开始的宏定义可以设置是否输出矩阵信息,用于调试,调试完毕后可以关闭输出信息,大大提高程序的运行速度. 操作说明 重要说明 define MAX_MODEL 20 程序最多支持创建20个对象,如需要创建更多的对象,请调高这个

图像.帧.片.NALU 是学习 H.264 的人常常感到困惑的一些概念,我在这里对自己的理解做一些阐述,欢迎大家讨论: H.264 是一次概念的革新,它打破常规,完全没有 I 帧.P帧.B 帧的概念,也没有 IDR 帧的概念.对于 H.264 中出现的一些概念从大到小排序依次是:序列.图像.片组.片.NALU.宏块.亚宏块.块.像素.这里有几点值得说明:(1).在 H.264 协议中图像是个集合概念,顶场.底场.帧都可以称为图像(本文图像概念时都是集合概念).因此我们可以知道,对于 H.264

卷积定义 矩阵的掩码操作即对图像进行卷积.对图像卷积操作的意义为:邻近像素对(包括该像素自身)对新像素的影响:影响大小取决于卷积核对应位置值得大小. 例如:图像增强可以使用 \[ I(i,j)=5*I(i,j)-[I(i-1,j) + I(i+1,j) + I(i, j-1) + I(i, j+1)] \] 用代码实现 void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result) { CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); /

1.参考图像列表(reference picture list) 一般来说,h.264会把需要编码的图像分为三种类型:I.P.B,其中的B.P类型的图像由于采用了帧间编码的这种编码方式,而帧间编码又是以参考图像为基础进行的,因此需要有个参考图像列表来管理之前生成的参考图像,方便用于对当前图像进行编码. 2.解码图像缓存(decoded picture buffer) 随着图像编码的进行,(解码阶段)会不断有新的图像生成(重建图像),已解码图像会被放到解码图像缓存区中(或直接输出,这个在下面DPB

tips: 形象化演示排序算法可以让初学者快速理解,比较好的例子:jun-lu的SortAnimate,旧金山大学的David Galles教授的算法演示课件.最近在看canvas,试着用js+canvas自己做了一个. 实现思路 获取输入字符串 存入数组S[]中 新建一个对象数组Rect[]{ x , y , target_x , target_y , text:S[i]}(注:x , y 是当前坐标,target_x , target_y 是目的坐标,text 记录字符) 排序 使用插入排序

图像.帧.片.NALU 是学习 H.264 的人常常感到困惑的一些概念. H.264 是一次概念的革新,它打破常规,完全没有 I 帧.P帧.B 帧的概念,也没有 IDR 帧的概念.对于 H.264 中出现的一些概念从大到小排序依次是:序列.图像.片组.片.NALU.宏块.亚宏块.块.像素.这里有几点值得说明: (1).在 H.264 协议中图像是个集合概念,顶场.底场.帧都可以称为图像(本文图像概念时都是集合概念).因此我们可以知道,对于 H.264 协议来说,我们平常所熟悉的那些称呼,例如:I

在这篇文章中.我会向大家展示一些排序算法的可视化过程.我还写了一个工具.大家可对照查看某两种排序算法. 下载源代码 – 75.7 KB 下载演示样例 – 27.1 KB 引言 首先,我觉得是最重要的是要理解什么是"排序算法".依据维基百科.排序算法(Sorting algorithm)是一种能将一串数据按照特定排序方式进行排列的一种算法. 最经常使用到的排序方式是数值顺序以及字典顺序.有效的排序算法在一些算法(比如搜索算法与合并算法)中是重要的,如此这些算法才干得到正确解答.排序算法也

摘自网络地址:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/cc337984.aspx ListView 基础 ListView 是模板驱动的控件,这意味着它默认情况下不会呈现任何数据——您必须以模板的形式完全指定希望它呈现的 HTML.与大多数模板控件类似,ItemTemplate 将成为您工作的重点,您需要将绑定数据集中每一行不断重复的 HTML 内容放在 ItemTemplate 里. ListView 中的新功能,也是它与其它控件的真正不同之处在于引进

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394138 OpenCV成长之路:图像滤波 2014-04-11 14:28:44 标签:opencv 边缘检测 sobel 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394138 滤波实际上是信号处理里的一个概念,而图像本身也可以看成是一个二维的信号.其中像素点灰度值的高低代表信号的强