摘要 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证.首先常见缺陷:凹凸.污点瑕疵.划痕.裂缝.探伤等. 缺陷检测算法不同于尺寸.二维码.OCR等算法.后者应用场景比较单一,基本都是套用一些成熟的算子,所以门槛较低,比较容易做成标准化的工具.而缺陷检测极具行业特点,不同行业的缺陷算法迥然不同.随着缺陷检测要求的提高,机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点. 总的来说,机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hde

选择排序是外面循环的array[i]与内循环的array[j]比较.冒泡排序是内循环的相邻两个值做比较修改

在 Halcon 中,或许大部分人都知道如何通过 get_grayval 获取图像的灰度值,这条算子在获取单个像素时是比较好用的.但是当你想获取一幅大尺寸图像的一行甚至所有的灰度数据时,它就会变得很吃力.这一点在该算子的介绍文档中也有提及. 这里要介绍的是通过 get_image_ponter1 或 get_image_pointer3 获取图像数据,这样的方法也是 Halcon 文档中所推荐的方式,遗憾的是 Halcon 文档中并没有继续这个话题,甚至百度和谷歌都找不到任何一条关于如何使用它来

源码下载地址:https://github.com/lizhiqiang0204/ImageGray.git Halcon代码如下: *读取图片,转换成灰度图片 read_image (Image1, 'C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-17.12-Progress/examples/images/cable1.png') rgb1_to_gray (Image1, Image) *选择测量的区域 draw_rectangle1 (, Row1, Co

CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是-1024-3071.用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu. 在DICOM图像读取的过程中,我们会发现图像的像素值有可能不是这个范围,通常是0-4096,这是我们常见到的像素值或者灰度值,这就需要我们在图像像素值(灰度值)转换为CT值. 首先,需要读取两个DICOM Tag信息,(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope. 然后通过公式: Hu = pix

treeview自动从表中添加标题和列值做目录的方法2,该方法是借鉴万一老师的 http://www.cnblogs.com/del/archive/2008/05/15/1114450.html 首先界面上添加treeview组件,然后在treeview的onchange事件里这样写: 因为要用到定义个过程,需要在接口声明里引用 private { Private declarations } /// <summary> /// 刷新左侧treeView /// </summary&g

题目链接:点我 题意:给定一个序列,询问是否能删除一个数让它成为非递减或者非递增的序列. 比如说 删除后的序列是1 3 3 5 或者5 3 3 1 或者1 3 5 或者5 3 1 都可以.只要满足删掉某个数,构成非递减或者非递增,就输出YES,如果不能就输出NO 正解(LIS求最长上升子序列): 正着来一遍,反着来一遍 注意要用upper_bound即可: 代码: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int Maxlen(int a[],i

参考来自:http://bbs.csdn.net/topics/390737006 1.效果演示 (1)不做处理 (2)合并多列,并对后四列的值做并集处理 2.SQL语句 (1)不做处理 SELECT C .fd_tenantid AS fdTenantId, C .fd_resid AS fdResid, C .fd_res_name AS fdResName, C .fd_service AS fdService, b.fd_get AS fdGET, b.fd_post AS fdPOST

package com.swift; public class String_To_Integer_Test { public static void main(String[] args) { /* * 编程求字符串“100”和“150”按十进制数值做差后的结果以字符串形式输出. */ String str1="100"; String str2="150"; int i1=Integer.valueOf(str1); int i2=Integer.valueOf

简述 博主最近因工作任务缠身,都无暇顾及到我的这片自留地了.前段时间稍有空闲,花了较多的精力学习<啊哈算法>,从中学习到很多之前没有太注重的内容,收益颇丰.但是这些算法题目还没有看完,等后面有时间了,还需重新自我温习一下前面所写的内容,并且继续耕耘后面的算法知识. 今天稍微有点时间,总结一下博主近期工作中所遇到的一些难题,希望借此机遇总结一下类似问题的解决方法,也算是一种积累吧. 背景 我们在司机的手机APP里预置了定时上报GPS数据的功能,功能设置为了APP每15秒收集一次GPS定位地址,然

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 代码这东西,不写肯定不行,新学Scala不久,将实际遇到的一些问题记录下来,日后也好查找. 今天讲的是如何计算同一集合中元素两两之间的差值,即求开始集合(a,b,c,d)中(b-a,c-b,d-c) 解法 val l1 = 1 to 10 toList val l2 = l1.tail l1.zip(l2).map(p=>(p._2 - p._1) 上述代码即可求出两两差值.代码含义稍作解释: tail表示一个集合中除首元素外的剩余元素,也是一个集合.

rot 带旋转 mg 带金字塔 rad 角度转弧度 deg 弧度转角度 基于灰度受光照影响比较显著,实际项目中用的不多. MaxOverlap:0~1  指遮挡的部分比例  例如0.6,意思是遮挡了0.6也可被找到,0.1至遮挡了0.1可被找到,0指不能被遮挡一点,该值越大指即使重叠的越厉害也可被找到 Greediness:0~1 贪婪度,越大意味着搜索的越快精度越低,越小意味着搜索慢精度高,速度和精度永远是个矛盾的东西 (tuple)$'d' :将tuple十进制整数不带小数点 (tuple)

先看一道题 public class HasStatic{ private static int x=100; public static void main(String args[]){ HasStatic hs1=new HasStatic(); hs1.x++; HasStatic hs2=new HasStatic(); hs2.x++; hs1=new HasStatic(); hs1.x++; HasStatic.x--; System.out.println("x="+

今天做个后台服务,有个需求是批量生成一批表的数据,如果用BulkInsert会提升很大一截提交效率,但是如果用循环构造提交的Datable,则算法开销太高,所以用这种查询批量查出符合格式的DataTable结果集. *思想就是将查询列做CASE判断值,然后放在 SELECT段中作为别名列显示字段值,然后再根据ID分组. 下面是内层的原始查询效果: 下面是行转列后查询效果如图: 下面是上面两张图的最终查询语句: SELECT f_gameID,SUM(score) AS totNum, SUM(C

昨晚刚刚写的几道算法题,难度也还行,就是全部AC有些困难,当时第一题AC.第二题AC 60%,第四题AC 40%,第五题没有时间写完了,这个应该全部AC了:其中第三题没有写出来 1,是否存在符合规范的有效号码 某个国家的电话号码规范为:①以8开头:②长度为11位 现在给出任意长度的一串数字,判断是否可以通过从头部或者尾部连续删除获得一串符合规范的电话号码? 下面的代码是我第一次就写好的.后期没有优化的,感觉也没什么可以优化的空间了[使用subString还可以在缩小搜索范围],这个题目一次通过

128/0/0       深红         255/0/0       红           255/0/255     粉红        255/153/204 玫瑰红       153/51/0      褐色          255/102/0     桔黄          255/153/0     浅桔黄       255/204/0     金色         255/204/153 棕黄         51/51/0       橄榄绿       128/1

http://www.yiibai.com/jstl/jstl_core_if_tag.html <td> ${log.etdhHandleTime }<span>  <c:if test="${log.etdhHandleStatus == 20 }"> <p><c:out value="创建"></c:out></p> </c:if> <c:if test=&q

128/0/0       深红         255/0/0       红           255/0/255     粉红        255/153/204 玫瑰红       153/51/0      褐色          255/102/0     桔黄          255/153/0     浅桔黄       255/204/0     金色         255/204/153 棕黄         51/51/0       橄榄绿       128/1

int findMaxDifBt2Nums(int* arr, int len) { int maxItem = arr[0], minItem = arr[0]; for (int i = 1; i < len; ++i) { if (arr[i] > maxItem) { maxItem = arr[i]; } if (arr[i] < minItem) { minItem = arr[i]; } } //间距 int bar = (maxItem - minItem) / (len

html <img :src="getMore('up')" alt=""> data里面定义的 one: 'http://p1.fishqc.net/FiYvORyEWsDqy7MD59eFEjow9OuD!product.thumb', two: 'http://p1.fishqc.net/FvGkVaj-YTtjDenS4QruNTKz0JX0!product.thumb' methods methods: { getMore (type) { i

比如:1(头)->2->2->3->3->1->1(头) 去除以后的结果是1->2->3,注意头尾的1也要去掉一个. #include "stdafx.h" #include <iostream> using namespace std; struct tnode { tnode* next; int value; }; tnode* unique(tnode *head) { tnode* p = head; while (