1.轮廓提取 src = cv2.imread("***.jpg", cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(src ,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray,,255,cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.d

OpenCV K-means源码解析 OpenCV 图片读取源码解析 OpenCV 视频播放源码解析 OpenCV 追踪算法源码解析 OpenCV SIFT算法源码解析 OpenCV 滤波源码分析:bilareralFilter OpenCV 数字识别解析 只捡需要的读 读懂OpenCV源码需要哪些基础? 通读过C++ Primer,目前C++属于入门级, 数字图像处理基础也有.目前看不懂OpenCV源码,请问还需要哪些基础, 从哪些方面入手源码比较好呢?谢谢 回答: 半年前实习的时候,在那个公

OpenCV中DeepFlow代码其实是Brox光流,而非真正的DeepFlow光流,在将近一个月的研究.移植及优化过程中,对Brox光流有了较深刻的认识.我对OpenCV中源码进行了详细的分析,并以自己理解进行了一定的改动,使得更易阅读,但并没改变算法本身.我前面的博客提到“光流计算框架”的问题,这个框架是我参见多个光流算法源码及其对光流认识后总结出来的,几乎所有光流算法都可以写进我这个框架中,Brox光流也不例外,这里就将OpenCV的Brox源码稍加改动融入了我设计的光流框架中.关于Bro

resize.cpp void cv::resize( InputArray _src, OutputArray _dst, Size dsize, double inv_scale_x, double inv_scale_y, int interpolation ) { CV_INSTRUMENT_REGION() Size ssize = _src.size(); CV_Assert( ssize.width > 0 && ssize.height > 0 ); CV_As

这里以CV_BGR2YUV_I420来讲 1. opencv244 core.cpp void cv::cvtColor( InputArray _src, OutputArray _dst, int code, int dcn ) { ... case COLOR_RGB2YUV_YV12: case COLOR_BGR2YUV_YV12: case COLOR_RGBA2YUV_YV12: case COLOR_BGRA2YUV_YV12: case COLOR_RGB2YUV_IYUV:

转载: http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/48523267 CSDN-勿在浮沙筑高台 没有时间重新复制代码,只能一股脑的复制,所以代码效果不好...... 为了满足实时性的要求,前面文章中介绍过快速提取特征点算法Fast,以及特征描述子Brief.本篇文章介绍的ORB算法结合了Fast和Brief的速度优势,并做了改进,且ORB是免费. Ethan Rublee等人2011年在<ORB:An Efficient Alternat

今天博客中的Alamofire源码的版本是以3.4版本为例.上篇博客系统的对NSURLSession相关的东西进行了详细的解析,详情请看<详解NSURLSession>,为了就是给本篇博客打下基础.因为AlamoFire就是对NSURLSession及其相关的东西进行了进一步的封装,让网络请求使用起来更为简单.本篇博客就详细的来窥探一下AlamoFire源码,主要来看一下AlamoFire是如何对NSURLSession进行封装的,并且来看一下在封装时使用了哪些Swift语言中的高级用法,也就

对于IPerf源码解析,我是基于2.0.5版本在Windows下执行的情况进行分析的,提倡开始先通过对源码的简单修改使其能够在本地编译器运行起来,这样可以打印输出一些中间信息,对于理解源码的逻辑,程序实现的过程能够起到事半功倍的效果. IPerf主要分为如下几个模块: 选项参数处理: 线程封装和角色扮演: 四种线程模式(或者说角色): 客户端线程: 服务端线程: 报告者线程: 监听者线程. 套接字选项设置与提取: 链表和数组的封装和维护: 处理多并发Condition条件变量的封装: 时间戳封装

在一个月前,我就已经介绍了yolo目标检测的原理,后来也把tensorflow实现代码仔细看了一遍.但是由于这个暑假事情比较大,就一直搁浅了下来,趁今天有时间,就把源码解析一下.关于yolo目标检测的原理请参考前面一篇文章:第三十五节,目标检测之YOLO算法详解. 一 准备工作 在讲解源码之前,我们需要做一些准备工作: 下载源码,本文所使用的yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载训练所使用的数据集,我们仍然使用以VOC

前言 如今,许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的.最着名的例子是 Apache Hadoop,还有较新的框架,如 Apache Spark.Apache Drill.Apache Flink.基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据(包括缓存和高效处理).合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统 与 少量配置且稳定运行的系统区分开来. 在这篇文章中,我们将讨论 Apache Flink 如何管

前段时间,我们写了一篇Redux源码分析的文章,也分析了跟React连接的库React-Redux的源码实现.但是在Redux的生态中还有一个很重要的部分没有涉及到,那就是Redux的异步解决方案.本文会讲解Redux官方实现的异步解决方案----Redux-Thunk,我们还是会从基本的用法入手,再到原理解析,然后自己手写一个Redux-Thunk来替换它,也就是源码解析. Redux-Thunk和前面写过的Redux和React-Redux其实都是Redux官方团队的作品,他们的侧重点各有不

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前言: 在分析源码之前,我们简单回顾一下SPring核心功能的简单使用: 容器的基本用法 Bean是Spring最核心的东西,Spring就像是一个大水桶,而Bean就是水桶中的水,水桶脱离了水就没有了什么用处,我们简单看一下Bean的定义,代码如下: package com.vipbbo.spring.Bean; /** * @author paidaxing */ public class MyTestBean { private String name = "paidaxing"

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老生常谈系列之Aop--Spring Aop源码解析(一) 前言 上一篇文章老生常谈系列之Aop--Spring Aop原理浅析大概阐述了动态代理的相关知识,并且最后的图给了一个Spring Aop实现的逻辑猜测,这是一种很普通的情形,如下图: 那下面,我们就通过源码分析来看Spring到底是怎么操作的,Spring是如何识别切面并且生成动态代理的. 在讲解Spring Aop实现之前,插两句Spring IOC的实现,因为Aop是依赖了IOC的实现的.可以参考Spring官网的原文如下: On

jQuery2.x源码解析(构建篇) jQuery2.x源码解析(设计篇) jQuery2.x源码解析(回调篇) jQuery2.x源码解析(缓存篇) 缓存是jQuery中的又一核心设计,jQuery自身的很多东西都依赖于缓存,比如事件.一些中间变量.动画等.同时他还为用户提供接口了使用缓存的接口,方便用户在元素节点上保存自己的数据,并且帮助用户解决直接把数据保存到DOM元素是可能引起的内存泄漏.命名冲突等问题. 同时,html5提出了一种通过属性缓存元素数据的功能,就是data-*属性,他可以

HashMap简介: HashMap在日常的开发中应用的非常之广泛,它是基于Hash表,实现了Map接口,以键值对(key-value)形式进行数据存储,HashMap在数据结构上使用的是数组+链表.允许null键和null值,不保证键值对的顺序. HashMap检索数据的大致流程: 当我们使用HashMap搜索key所对应的value时,HashMap会根据Hash算法对key进行计算,得到一个key的hash值,再根据hash值算出该key在数组中存储的位置index,然后获取数组在inde

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现在,热修复的具体实现方案开源的也有很多,原理也大同小异,本篇文章以Nuwa为例,深入剖析.  Nuwa的github地址 https://github.com/jasonross/Nuwa 以及用于hotpatch生成的gradle插件地址 https://github.com/jasonross/NuwaGradle 而Nuwa的具体实现是根据QQ空间的热修复方案来实现的.安卓App热补丁动态修复技术介绍.在阅读本篇文章之前,请先阅读该文章. 从QQ空间终端开发团队的文章中可以总结出要进行热

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