Mat img1 = imread("1.png"); Mat img2 = imread("2.png"); int height = img1.rows; int width1 = img1.cols; int width2 = img2.cols; // 将高图像等比缩放与低图像高度一致 if (img1.rows > img2.rows) { height = img2.rows; width1 = img1.cols * ((float)img2.r

图像拼接 参考自 https://blog.csdn.net/m0_37565736/article/details/79865990 并修改了其中错误的地方,添加自己的讲解或者看法. 我要拼接的是一副画卷,如下(大小一样的,都是3000*4000像素)  首先,就是读取图像 clear all clc file1='G:/picture/a.jpg'; file2='G:/picture/b.jpg'; I1=imread(file1);%读取图片 I2=imread(file2); imgs

平面射影变换是关于其次3维矢量的一种线性变换,可以使用一个非奇异的$3 \times 3$矩阵H表示,$X' = HX$,射影变换也叫做单应(Homography).计算出两幅图像之间的单应矩阵H,那么应用这个关系可以将一个视图中的 所有点变换到另一个视图中. 上图,最右边图像是将最左边图像进行了一次射影变换,变换到中间图像视图后的图像. 使用OpenCV可以调用库函数findHomography计算两幅图像的单应矩阵,其声明如下 Mat findHomography(InputArray sr

http://www.cnblogs.com/Lemon-Li/p/3504717.html 图像配准算法一般可分为: 一.基于图像灰度统计特性配准算法:二.基于图像特征配准算法:三.基于图像理解的配准算法. 其中,算法类型二最普遍,基于特征的图像配准算法的核心步骤为:1.特征提取.2.特征匹配.3.模型参数估计.4.图像变换和灰度插值(重采样). 图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型.配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式. 1)空间变换模型,是指的这两幅要配

题目链接 题意 有n个点,其中有m个点是铁矿,k个点是煤,从1号点出发,你可以派一些士兵跑向不同的点,问占领至少一个铁矿和一个煤的时候,最少需要占领多少个点. 思路 建两幅图,其中一幅是正向边,一幅是反向边.做三次BFS. 第一遍BFS:从1号点BFS一遍整个正向边的图,记录数组dis[0][i]为每个点距离1号点的距离.O(n) 第二遍BFS:从每个铁矿BFS一遍整个反向边的图,记录数组dis[1][i]为每个点距离每个铁矿的最近距离.O(n) 第三遍BFS:从每个煤BFS一遍整个反向边的图,

直接贴上源码 来源:http://www.myexception.cn/image/1498389.html 实验效果 Left.jpg right.jpg ImageMatch.jpg #include <iostream> #include <iomanip> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "

实现两幅图像线性(不同系数下)的融合涉及到Opencv中两个关键的方法,addWeighted()和createTrackbar() addWeighted方法: 函数原型: void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);</span> 这个函数实现对输入的两幅图像进行线性系数的加权和. 第一个参数

ggplot2在一幅图上画两条曲线 print(data)后的结果是 C BROWN.P MI.P 0 0.9216 0.9282 30 0.9240 0.9282 100 0.9255 0.9282 现想要在一张图中画两条曲线.横轴为C,纵轴分别为BROWN.P和MI.P,如何做? 其实很简单 p1<-ggplot(brown.results, aes(x=C)) + geom_point(aes(y=BROWN.P), ) + geom_line(aes(y=BROWN.P, , color

问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域. 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题. 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在原图像的重叠区域. 将两幅图像都理解为多边形,则其重叠区域的计算,相当于求多边形的交集. 通过多边形求交,获取重叠区域的点集,然后利用单应矩阵还原在原始图像的点集信息,从而标识出重叠区域. 算法步骤: 1.图像

1.boxplot 将多个盒图放在一张图上 x1 = normrnd(5,1,100,1)';x2 = normrnd(6,1,200,1)';X = [x1 x2];G = [zeros(size(x1)) ones(size(x2))];boxplot(X, G); %如果组别非常多,建议用compact格式: boxplot(X, G,'plotstyle','compact'); 2.errorbar 图 errorbar(Y,E),E:标准误差,公式:standard error=st

时至今日,已然看到第十章,似乎越是焦躁什么时候能翻完这本圣经的时候也让自己变得更加浮躁,想想后面还有一半的行程没走,我觉得这样“有口无心”的学习方式是不奏效的,或者是收效甚微的.如果有幸能有大牛路过,请指教如何能以效率较高的方式学习Hadoop. 我已经记不清圣经<hadoop 实战2>在我手中停留了多久,但是每一页每一章的翻过去,还是在脑壳里留下了点什么. 一段时间以来,我还是通过这本书加深以及纠正了我对于MapReduce.HDFS乃至Hadoop的新的认识.本篇主要介绍MapReduce

原文链接:  Top 8 Diagrams for Understanding Java 翻译人员: 铁锚 翻译时间: 2013年10月29日 世间总是一图胜过千万言! 下面的8幅图来自于 Program Creek 的 Java教程,目前这是该网站最受欢迎的文章. 希望本文能帮你回顾你已经知道的那些知识.如果图片讲解的不够清晰,你可能需要阅读详细的文章或者进行搜索. 1. 字符串不变性(String Immutability) 下图显示了如下代码运行的过程: String s = "abcd&

原文链接:  Top 8 Diagrams for Understanding Java 翻译人员: 铁锚 翻译时间: 2013年10月29日 世间总是一图胜过千万言! 下面的8幅图来自于 Program Creek 的 Java教程,目前这是该网站最受欢迎的文章.希望本文能帮你回顾你已经知道的那些知识.如果图片讲解的不够清晰,你可能需要阅读详细的文章或者进行搜索. 1. String对象不可改变的特性 下图显示了如下代码运行的过程: 1 String s = "abcd";  2 s

转自:http://www.habadog.com/2015/02/27/what-is-load-average/ 一幅图秒懂LoadAverage(负载)   一.什么是Load Average? 系统负载(System Load)是系统CPU繁忙程度的度量,即有多少进程在等待被CPU调度(进程等待队列的长度). 平均负载(Load Average)是一段时间内系统的平均负载,这个一段时间一般取1分钟.5分钟.15分钟.   二.如何查看Load? top命令,w命令,uptime等命令都可

转自:http://www.habadog.com/2015/02/27/what-is-load-average/ 一幅图秒懂LoadAverage(负载)   一.什么是Load Average? 系统负载(System Load)是系统CPU繁忙程度的度量,即有多少进程在等待被CPU调度(进程等待队列的长度). 平均负载(Load Average)是一段时间内系统的平均负载,这个一段时间一般取1分钟.5分钟.15分钟.   二.如何查看Load? top命令,w命令,uptime等命令都可

两张图看懂GDT.GDTR.LDT.LDTR的关系 2018-06-09 18:13:53 Six_666A 阅读数 2044更多 分类专栏: 深入理解linux内核   转自:http://ju.outofmemory.cn/entry/111444 加上自己的理解 段选择符 32位汇编中16位段寄存器(CS.DS.ES.SS.FS.GS)中不再存放段基址,而 是段描述符在段描述符表中的索引值,D3-D15位是索引值,D0-D1位是优先级(RPL)用于特权检查,D2位是描述符表引用指示位TI,

一幅图解决R语言绘制图例的各种问题 用R语言画图的小伙伴们有木有这样的感受,"命令写的很完整,运行没有报错,可图例藏哪去了?""图画的很美,怎么总是图例不协调?""啊~~啊,抓狂,图例盖住关键的点了.""怎么才能让图例指哪站哪?" "图例太长怎么办"-- 吐槽吐到累,不如多掌握几个图例(Legend)的软肋,更好地利用R语言绘图. legend(x, y = NULL, legend, fill = NUL

我很早之前写过一篇关于 HTTP 和 HTTPS 的文章,但对于 HTTPS 介绍还不够详细,只讲了比较基础的部分,所以这次我们再来深入一下 HTTPS,用实战抓包的方式,带大家再来窥探一次 HTTPS. 对于还不知道对称加密和非对称加密的同学,你先复习我以前的这篇文章「硬核!30 张图解 HTTP 常见的面试题」,本篇文章默认大家已经具备了这些知识. TLS 握手过程 HTTP 由于是明文传输,所谓的明文,就是说客户端与服务端通信的信息都是肉眼可见的,随意使用一个抓包工具都可以截获通信的内容.

前面我们详细讨论了 Neutron 架构,包括 Neutron Server,Core 和 Service Agent.现在用两张图做个总结.先看第一张: 与 OpenStack 其他服务一样,Neutron 采用的是分布式架构,包括 Neutorn Server.各种 plugin/agent.database 和 message queue. Neutron server 接收 api 请求. plugin/agent 实现请求. database 保存 neutron 网络状态. mess

一幅图概括Android测试的方方面面,来自网络: 另外的一些测试技巧 1,测试应用程序时,环境是很大的一个影响因素:系统时间,网络情况,异常关闭等 2,测试应用程序时,第三方嵌入程序也是有影响的.如在程序中调用了系统的浏览器,而在测试时候,可以将浏览器删除,以达到确定程序是否够完美