function [hough_space,hough_circle,para] = hough_Circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p) % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % input % BW:二值图像: % step_r:检测的圆半径步长 % step_angle:角度步长,单位为弧度 % r_min:最小圆半径 % r_max:最大圆半径 % p:以p*hough_space的最大值为阈值,p取0,1之间的数 % %%

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

Atitit 图像处理--图像分类 模式识别 肤色检测识别原理 与attilax的实践总结 1.1. 五中滤镜的分别效果..1 1.2. 基于肤色的图片分类1 1.3. 性能提升2 1.4. --code2 1.1. 五中滤镜的分别效果.. /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/clr/skinfltAll.java 1.2. 基于肤色的图片分类 /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/clr/moveBySkinLow.java 生成所有图片的肤色百分

阿里系产品Xposed Hook检测机制原理分析 导语: 在逆向分析android App过程中,我们时常用的用的Java层hook框架就是Xposed Hook框架了.一些应用程序厂商为了保护自家android App不被Xposed Hook框架给hook.于是想尽各种方法检测自己产品是否被Xposed Hook给Hook.笔者最近逆向分析阿里系的产品,发现阿里系的产品能够检测自否给Xposed Hook了.本文就带领给位一起看看官阿里系产品是如何做的这一点的,本文就选择阿里的支付宝作为我们

keepalived管理的的ipvs功能支持对后端节点真实服务器的健康检查 一般常用的方式包括tcp_check 和http_get(更准确) tcp_check 原理就是对真实服务器进行ip+端口的检测实现的(我们可以用wget nmap telnet实现) 如果相应的端口开启,则加入lvs的转发表 (ipvsadm -a -t 192.168.1.6:80 -r 192.168.1.12:80 -g),否则执行剔除节点的操作 (ipvsadm -d -t 192.168.1.6:80 -r

本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = imread('999.png'); figure;imshow(I); %% %灰度化.取反 h = rgb2gray(I); figure;imshow(h);%灰度图像 h = imcomplement(h);%取反 figure;imshow(h); %% %中值滤波.二值化 h = medf

概率霍夫变换(Progressive Probabilistic Hough Transform)的原理很简单,如下所述: 1.随机获取边缘图像上的前景点,映射到极坐标系画曲线: 2.当极坐标系里面有交点达到最小投票数,将该点对应x-y坐标系的直线L找出来: 3.搜索边缘图像上前景点,在直线L上的点(且点与点之间距离小于maxLineGap的)连成线段,然后这些点全部删除,并且记录该线段的参数(起始点和终止点),当然线段长度要满足最小长度: 4.重复1. 2. 3.. In "A real-ti

1 SSD基础原理 1.1 SSD网络结构 SSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络,其中黄色部分为在VGG-16基础网络上填加的特征提取层.SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外,还在之前选取的5个特特征图上进行预测. SSD图1为SSD网络进行一次预测的示意图,可以看出,检测过程不仅在填加特征图(conv8_2, conv9_2, conv_10_2, pool_11)上进行,为了保证网络对小目标有很好检测效果,检测过程也在基础网络特征图(conv4_3, con

上学时候用matlab学过一些图像处理的基础知识,当时课程作业是用haar实现人脸检测 but当时是心思根本不在图像处理上,so找了个同学帮忙做的,自己没上心 然鹅天道好轮回,现在捡起来了原来的算法一脸懵逼,自己挖的坑再深也得跳下去啊! 先上一张经典的lena图镇场子! 流程图: 读取一张图片→转灰度图→人眼/人脸检测→标识出来→显示/保存结果 其中,重中之重就是怎样进行检测?下面主要讲一下openCV中现成的一种算法——Haar 算法详解请参考https://blog.csdn.net/pla

不多说,直接上干货! Object Detection发展介绍 Faster rcnn是用来解决计算机视觉(CV)领域中Object Detection的问题的.经典的解决方案是使用: SS(selective search)产生proposal,之后使用像SVM之类的classifier进行分类,得到所有可能的目标. 使用SS的一个重要的弊端就是:特别耗时,而且使用像传统的SVM之类的浅层分类器,效果不佳. 鉴于神经网络(NN)的强大的feature extraction特征,可以将目标检测的

as(OpCodes.Castclass)功能:测试对象引用(O 类型)是否为特定类的实例.相当于:expression is type ? (type)expression : (type)null  做类型检测判断,如果类型兼容则转换,否则返回null只是as 只被计算一次. 使用规则: 1.as只能用于引用类型不能用于值类型,值类型不能继承所以无法做检测.2.没有继承关系的引用类型之间无法转化,编辑器会直接报错. 例如:要求x所属的类与类A必须是子类和父类的关系,否则编译错误.如果x属于类

主要参考了:http://blog.csdn.net/yudingjun0611/article/details/7991601  Harris角点检测算子 本文将该文拷贝了过来,并做了一些数学方面的补充,以方便对数学已经生疏的小伙伴们参考理解.由于补充的内容还挺多,所以还是将本文标注为了原创. 我增加的部分在文中用 {{  }} 圈了起来并用红色字体标注. 正文开始. Harris角点检测算子是于1988年由CHris Harris & Mike Stephens提出来的.在具体展开之前,不得

1 YOLO 创新点: 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测 1.1 创新点 (1) 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框,在建议框上进行分类与回归,但建议框之间有重叠,这会带来很多重复工作.YOLO将全图划分为SXS的格子,每个格子负责中心在该格子的目标检测,采用一次性预测所有格子所含目标的bbox.定位置信度以及所有类别概率向量来将问题一次性解决(one-shot). 1.2 Inference过程 YOLO网络结构由24个卷积层与2个全

创新点:基于Faster-RCNN使用更高效的基础网络 1.1 创新点 PVAnet是RCNN系列目标方向,基于Faster-RCNN进行改进,Faster-RCNN基础网络可以使用ZF.VGG.Resnet等,但精度与速度难以同时提高.PVAnet的含义应该为:Performance Vs Accuracy,意为加速模型性能,同时不丢失精度的含义.主要的工作再使用了高效的自己设计的基础网络.该网络使用了C.ReLU.Inception.HyperNet以及residual模块等技巧.整体网络结

证明,在椭圆形的音乐厅内,从一个椭圆的一个焦点发出声音,则另一个焦点听到的声音是最大的. 分析:证明,从椭圆的一个焦点任意发射的直线经过反射后,并经过另一个焦点.            画图,过一个焦点随机画一条直线l1,再做它与椭圆的交点,过该点作椭圆的一条切线l2,在作一条与该切线垂直的线l3,再作一条l1关于l3对称的直线l4,然后计算另一个焦点到l4的距离小于一个很小的数即可 我的matlab代码 % 画出一个椭圆 t=linspace(0,2*pi,1000); A=5; B=4; C

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

Create a detector object. faceDetector = vision.CascadeObjectDetector;Read input image. I = imread('visionteam.jpg');Detect faces. bboxes = step(faceDetector, I);Annotate detected faces. IFaces = insertObjectAnnotation(I, 'rectangle', bboxes, 'Face')

(I)直线篇 1 直线是如何表示的?对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,常见的有点斜式,两点式两种表示方法.然而在hough变换中,考虑的是另外一种表示方式:使用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如下图所示. 2 如果坐标系中有多个点,又怎样识别出哪些点在一条直线上呢?使用hough变换来检测直线的思想就是:为每一个点假设n个方向的直线,通常n=180,此时检测的直线的角度精度为1°,分别计算这n条直线的(r,theta)坐标

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至参数空间,变换公式如下: 变换以后,图像空间与参数空间存在以下关系: 图像空间中的一点在参数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线. 下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Canny

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线. 以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Can