1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质 图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一

3.4 空间滤波基础 • Images are often corrupted by random variations in intensity, illumination, or have poor contrast and can’t be used directly. • Filtering: transform pixel intensity values to reveal certain image characteristics – Enhancement: improves c

ORACLE修改用户表所属表空间的步骤 使用脚本进行修改.据目前所了解,正长情况下需要修改表的空间和表的索引的空间,如果涉及到BOLB字段的表,修改的方式又不一样了!正常情况下的修改脚本:1.修改表的空间alter table TABLE_NAME move tablespace TABLESPACENAME 查询当前用户下的所有表select 'alter table  '|| table_name ||'  move tablespace tablespacename;'  from use

Steps To Recover A Dropped Tablespace Using TSPITR (Doc ID 1277795.1) APPLIES TO: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 11.2.0.1 and laterInformation in this document applies to any platform.*** Checked for relevance on 16-NOV-2015 *** PURPO

1. 基本原理 使用元素的领域内像素的平均值代替该元素,可明显的降低图像灰度的尖锐变换.它的一种重要应用是模糊处理:得到感兴趣的区域的粗略表示,将次要的/小的元素与背景融合,使得主要的/较大的元素变得易于检测   $$ R=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} z_{i} $$   $m$为滤波器大小 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 import numpy as np def means_filter(input_image, filter_size): ''

--创建临时表空间 create temporary tablespace  yhtemp tempfile 'D:/oracle/oradata/Oracle10g/yhtemp.dbf' size 50m autoextend on next 50m maxsize 20480m extent management local; --创建数据表空间 create tablespace yh logging datafile 'D:/oracle/oradata/Oracle10g/yh.db

一.卡尔曼滤波器的理论解释 http://blog.csdn.net/lindazhou2005/article/details/1534234(推荐) 二.代码中一些随机数设置函数,在opencv中文网站上没有查到: cvRandInit()初始化CvRandState数据结构,可以选定随机分布的种类,并给定它种子,有两种情形cvRandInit(CvRandState数据结构,随机上界,随机下界,均匀分布参数,64bits种子的数字) cvRandInit(CvRandState数据结构,平

环境:RHEL 5.3 + IEE 5.1.40 本文目的:指导项目侧人员再遇到此类改动需求时可以自己更改.需求:mr_intrainterfreq表重建,历史数据全部删掉. 1.停库: 1.1确认现在IEE的进程状态: [root@XZWRNOPMRA ~]# ps -ef|grep mysql root 22063 1 0 10:44 pts/6 00:00:00 /bin/sh /usr/local/infobright-4.0.6-x86_64/bin/mysqld_safe --def

经过长时间学习创建Oracle表空间,于是和大家分享一下,看完本文你肯定有不少收获,希望本文能教会你更多东西. 1.先查询空闲空间 select tablespace_name,file_id,block_id,bytes,blocks from dba_free_space; 2.增加Oracle表空间 先查询数据文件名称.大小和路径的信息,语句如下: select tablespace_name,file_id,bytes,file_name from dba_data_files; 3.修

告诉大家,我喜欢通过toad for oralce来实现对oracle数据库的操作. 1.首先通过数据库管理员用户以SYSDBA身份登录.比如使用sys用户去登录 2.查看和记录待删除表空间所在的物理文件及路径 3.通过命令删除表空间. DROP TABLESPACE 您的表空间名 INCLUDING CONTENTS AND DATAFILES; COMMIT; 以上命令要在sys用户下去执行,以上命令执行后要生效需要再执行commit命令. 此时,已经把表空间从数据库删除了,但是被删除表空间

1 .修改表的空间alter table TABLE_NAME move tablespace TABLESPACENAME 查询当前用户下的所有表选择'alter table'|| table_name ||' 移动表空间tablespacename;' 来自  user_tables; 2.修改表的索引的空间alter index INDEX_NAME rebuild tablespace TABLESPACENAME 查询当前用户下的所有索引select'alter index'|| in

参考: PS 图像特效,非线性滤波器 // define head function #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp" #include &

本文链接:https://blog.csdn.net/LYduring/article/details/80443573 一.目的实现算术均值滤波器.几何均值滤波器.中值滤波器.修正的阿尔法均值滤波器.自适应中值滤波器,并比较不同滤波器的降噪结果. 二.代码代码的思路如下: (1)先对原始的电路图先后进行加高斯噪声和椒盐噪声:之后设置滤波器的模板大小为5*5,分别对被噪声污染的图像进行算术均值.几何均值.中值.修正的阿尔法滤波,并输出图像,方便结果比较. (2)为了比较中值滤波器和自适应中值滤波

1. 基本原理 一种典型的非线性滤波器就是中值滤波器,它使用像素的一个领域内的灰度的中值来代替该像素的值.中值滤波器通常是处理椒盐噪声的一种有效的手段. 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 import numpy as np def median_filter(input_image, filter_size): ''' 中值滤波器 :param input_image: 输入图像 :param filter_size: 滤波器大小 :return: 输出图像 注:此实现滤波器大

1.新建UNDO表空间 create undo tablespace UNDOTBS2 datafile '/data01/testdb/undotbs01.dbf' size 1G; alter database datafile '/data01/testdb/undotbs01.dbf' resize 30g; alter tablespace UNDOTBS2 add datafile '/data01/testdb/undotbs02.dbf' size 1g; 2.切换表空间 alt

一,下载安装heroku toolbelt 二,在dos窗口运行 heroku login 进行身份验证 三,heroku create appName --buildpack heroku/php 创建应用并设置服务环境 四,如果应用数超过5个,则 heroku apps:destroy --app appName 删除 五,在heroku管理后台,关联dropbox应用后,自动会在dropbox的后台创建对应的文件夹,然后上传自己的本地文件到dropbox即可. 六,由于搭建的php环境,相

1.首先用命令free查看系统内 Swap 分区大小. free -m total used free shared buffers cached Mem: 2012 1960 51 0 748 950 -/+ buffers/cache: 260 1751 Swap: 255 0 255 可以看到 Swap 只有255M,下面我们来扩大到2G. 2.创建一个 Swap 文件. mkdir /swapfile cd /swapfile sudo dd if=/dev/zero of=swap b

本文我们主要介绍了Oracle 10g创建表空间的完整步骤,包括表空间的创建与删除.为应用创建用户以及权限的授予等操作,希望能够对您有所帮助. AD:WOT2014:用户标签系统与用户数据化运营培训专场 Oracle 10g数据库中,当在数据库中创建用户时,基于应用性能和管理方面的考虑,最好为不同的用户创建独立的表空间. 那么创建表空间的步骤是怎样实现的呢?本文我们主要就介绍了这一部分内容,接下来就让我们一起来了解一下这部分内容吧. 1.创建表空间 不论是Lnux环境,还是Wndows环境,都要

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

图像滤波的主要目的是为了在保留图像细节的情况下尽量的对图像的噪声进行消除,从而是后来的图像处理变得更加的方便. 图像的滤波效果要满足两个条件:1.不能损坏图像的轮廓和边缘这些重要的特征信息.2.图像的视觉效果更好 opencv支持图像滤波,提供了五个基本算法,分别是方框滤波,均值滤波,高斯滤波,中值滤波以及双边滤波,前三种为线性滤波算法,后两种为非线性滤波算法,接下来分别对这五种滤波方式进行讲解和演示 一.方框滤波 首先,线性滤波算法必须知道的概念叫做邻域算子,是指利用一张图片中给点的像素点的周