LBP(Local Binary Pattern),即局部二进制模式,对一个像素点以半径r画一个圈,在圈上取K个点(一般为8),这K个点的值(像素值大于中心点为1,否则为0)组成K位二进制数.此即局部二进制模式,实际中使用的是LBP特征谱的直方统计图.在旧版的Opencv里,使用CvHaarClassifierCascade函数,只支持Harr特征.新版使用CascadeClassifier类,还可以支持LBP特征.Opencv的人脸识别使用的是Extended LBP(即circle_LBP)

一.LBP特征 LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点. 原始的LBP算子定义在像素3*3的邻域内,以邻域中心像素为阈值,相邻的8个像素的灰度值与邻域中心的像素值进行比较,若周围像素大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,3*3邻域内的8个点经过比较可产生8位二进制数,将这8位二进制数依次排列形成一个二进制数字,这个二进制数字就是中心像素的LBP值,LBP值共有

/* 读取stm32的unique id 与 flash size */ /* func: unsigned int Read_UniqueID_Byte(unsigned char offset) desc: This function is used to read the unique ID in flash. parameter offset is the byte offset ,the max is 96/8= 12. return: the return value is indi

SIFT.HOG.LBP,这三者都属于局部特征. 一.三者原理上的区别 1.SIFT:Scale-Invariant Feature Taransform,尺度不变特征变换. 尺度空间的极值检测:搜索所有尺度空间上的图像,通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和旋转鲁棒性较强的点. 特征点定位:在每个候选位置上,通过一个拟合精细模型(尺度空间DoG函数进行曲线拟合)来确定位置尺度,关键点的选取依据他们的稳定程度. 特征方向赋值:基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键点位置一个或多个方向,后续的所有操

此篇摘取 <LBP特征原理及代码实现> <LBP特征 学习笔记> 另可参考实现: <LBP特征学习及实现> <LBP特征的实现及LBP+SVM分类> <目标检测的图像特征提取之(二)LBP特征> 1 LBP特征背景介绍 LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点.它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harw

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background

dup2的函数定义为: #include <unistd.h> int dup2(int src_fd, int new_fd); 自己实现dup2函数有几个关键点: 1,检查给定的源fd是否有效,且都大于0, 2,检查目标fd是否超出了系统设定的范围,而这个值在书上是没有着重指出的, 比如mac限制了要小于256,ubuntu限制是1024. 3,源fd与目标fd是否相等, 4,利用系统的特性:dup总是返回最小可用的fd,不断重复dup,从而得到一个等于new_fd的fd值 再清除掉new

交换区域(Swap Area)有什么作用? 交换分区是操作系统在内存不足(或内存较低)时的一种补充.通俗的说,如果说内存是汽油,内存条就相当于油箱,交换区域则相当于备用油箱. Ubuntu Linux安装时可以在磁盘上划出一个分区用作内存交换区域.文件则介绍如何使用文件作为内存交换区域.这两种方法在使用效果上没有太大区别,但文件可以在分区之后创建,且调整大小更容易,所以这种方案更加灵活. 本文在Ubuntu上试验成功,在其他发行版操作类似. 原文地址:https://www.howtoforge

Quartz 2D是一个二维图形绘制引擎,支持iOS环境和Mac OS X环境,官方文档:Quartz 2D Programming Guide. 一.坐标体系 这样的坐标体系就导致我们使用Quartz 2D画的图是倒转的,我们要做以下处理才能得到我们想要的图片效果: 1.画布延Y轴下移height 2.对Y轴做垂直翻转 这2个步骤的代码为: CGContextTranslateCTM(context, , height); CGContextScaleCTM(context, 1.0, -1.

Basic usage: th neural_style.lua -style_image <image.jpg> -content_image <image.jpg> OpenCL usage with NIN Model (This requires you download the NIN Imagenet model files as described above): th neural_style.lua -style_image examples/inputs/pic

RPN网络是faster与fast的主要区别,输入特征图,输出region proposals以及相应的分数. # -------------------------------------------------------- # Faster R-CNN # Copyright (c) 2015 Microsoft # Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written by Ross Girshick and

由Andrew Zisserman 教授主导的 VGG 的 ILSVRC 的大赛中的卷积神经网络取得了很好的成绩,这篇文章详细说明了网络相关事宜. 文章主要干了点什么事呢?它就是在在用卷积神经网络下,在采用小的卷积核与小的移动步长的情况下,探索一下网络的深度对目标识别率的影响. 网络的大体结构 网络的输入为224*224的RGB图片,后面跟卷积层,卷积核的大小基本都为3*3有最小的可以保留图片空间分瓣率的卷积核,步长为1个像素,偶尔会有1*1的卷积核,这就相当于加入了一个非线性变换而已.再往后接

调整ESX的VMFS磁盘格式的块大小,让单个虚拟磁盘支持更大容量 前因:客户搭建了VMware ESX企业版的测试平台:有一天接到一个需求,是测试数据库的,需要一个300G的磁盘. 解决过程: 1.按照操作手册,找到磁盘修改选项,准备调整磁盘大小由原来的150G调整为300G,当修改完数值时,确定后却出现错误提示,说可分配最大空间为256G. 2.与VMware工程师联系,提供的解决方案是:vmkfstools 磁盘扩容命令 2.1 vmkfstools -X 300G 1.Windows\ 2

GridFS用于存储和恢复那些超过16M(BSON文件限制)的文件. GridFS将文件分成大块,将每个大块存储为单独的文件.GridFS中限制chunk最大为256k.GridFS使用两个collection存储,一个存储chunks,一个存储元数据(metadata).fs.files和fs.chunks When should I use GridFS?http://docs.mongodb.org/manual/faq/developers/#faq-developers-when-to

添加操作日志到数据库举例: (一)建立数据库的操作日志表,如下我建立了一个简单的日志表 (二)配置文件中的配置如下 <log4net> <!--错误日志记录数据库--> <logger name="OperateDB"> <level value="INFO"/> <appender-ref ref="AdoNetAppender_OperToSql" /> </logger>

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 1. 主要贡献 本文探究了参数总数基本不变的情况下,CNN随着层数的增加,其效果的变化.(thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3×3) convolution filters, which shows that a si

1.命名 文件夹名VOC2007.图片名六位数字.将数据集相应的替换掉VOC2007中的数据. (Updated development kit, annotated test data )   2.画目标包围框 由于每张图片需要选取目标框,所需时间较长,需要工具辅助. 下面文字和代码源自wuzuyu365的博文深度学习python图像标记工具labelTool. 深度学习训练需要标记图像位置和类别,之前用的时候是叫做BBox-Label-Tool-master,遇到大图像就显示不完整了,没有自

unit YxdDB; interface uses Windows, Classes, SysUtils, SyncObjs; type TYXDDBValue = packed record Size: Cardinal; Data: Pointer; end; PYXDDBValue = ^TYXDDBValue; PPYXDDBItem = ^PYXDDBItem; PYXDDBItem = ^TYXDDBItem; TYXDDBItem = record Next: PYXDDBIte

Using AES with Java Technology By Rags SrinivasJune 2003 In September 2000, the National Institute of Standards and Technology (NIST) approved the Federal Information Processing Standards (FIPS) 197(pdf 279.5 kb), culminating a multi-year effort to r

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基本功 iOS在诞生之初为了最大程度的保证用户体验,做了一些高瞻远瞩且影响深远的设计.APNs(Apple Push Notification service)就是其中一项. 早期iOS设备的内存和CPU资源都很有限,为了让前台活跃的app拥有尽可能多的系统资源,以及节约设备电量,iOS一开始就“不允许”普通app的进程常驻后台.这个决定很大程度上保障了用户体验和延长了手机的待机时间,但app的开发商需要和他们的用户保持联系.开发商需要有一个稳定的网络通道能每隔一段时间推送新的内容到用户设备.A