一: 查看阈值之后的region特征,可以通过特征检测来看,在工具栏上 region特征分三部分: 1.基础特征: region面积,中心,宽高,左上角及右下角坐标,长半轴短半轴椭圆方向,洞数及其面积,粗糙度,联通数,最大半径,方向等. 2.开关特征:外接圆半径,内接圆半径,圆度,紧密度,长度,矩形度,凸性,偏心率,蓬松度(bulkiness),外接矩形的方向及两边长度等. 3.几何矩特征:二阶矩,三阶矩,主惯性轴等. region特征选取,使用select_shape,应用前确定是连通域con

作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun SPPnet.Fast R-CNN等目标检测算法已经大幅降低了目标检测网络的运行时间.可是尽管如此,仍然不能在工程上做到实时检测,这主要是因为region proposal computation耗时在整个网络用时中的占比较高.比如,Fast R-CNN如果忽略提取region proposals所花费的时间,就几乎可以做到实时性.为此,该论文介绍了Region Proposal N

当我们想要提取Region时,图像处理后,往往存在几个类似的Region,此时,需要根据Region的一些特殊特征,来选择指定的Region. 求Region指定特征值:region_features(Regions : : Features : Value) 根据特征值选择区域:select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) Region特征一览: 特征 英 译 备注 area Area of

HALCON12里的example,classify_pills_auto_select_features.hdev. 执行流程: 1.选取相关特征(本例选取color和region组的所有特征)(本例用get_feature_names( : : GroupNames : Names),根据特征组名得到一系列特征2.创建训练数据,添加样本的相关特征至训练数据结构中. (本例用calculate_features(Region, Image : : FeatureNames : Features

记一个比较初级的笔记. ===流程=== 1. 创建一张表 2. 插入10条数据 3. 查看HFile ===操作=== 1.创建表 package api; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.hadoop

1.前言 SECTIONS命令告诉链接器如何映射输入段到输出段以及在内存中如何放置输出段,SECTIONS命令的格式如下: SECTIONS { sections-command sections-command ... } sections-command可能是如下的一种: 一个ENTRY命令(看 Entry Command) 一个符号赋值(看 Assignments) 一个输出段描述 一个叠加描述 为了方便使用位置计数(location counter),ENTRY命令和符号赋值命令被允许放

原文:计算机视觉识别简史:从 AlexNet.ResNet 到 Mask RCNN 总是找不到原文,标记一下.        一切从这里开始:现代物体识别随着ConvNets的发展而发展,这一切始于2012年AlexNet以巨大优势赢得ILSVRC 2012.请注意,所有的物体识别方法都与ConvNet设计是正交的(任意ConvNet可以与任何对象识别方法相结合). ConvNets用作通用图像特征提取器. 2012年 AlexNet:AlexNet基于有着数十年历史的LeNet,它结合了数据增

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190?refer=xiaoleimlnote 前面一直在写传统机器学习.从本篇开始写一写 深度学习的内容. 可能需要一定的神经网络基础(可以参考 Neural networks and deep learning 日后可能会在专栏发布自己的中文版笔记). RCNN (论文:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segment

数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn. python学习交流群:660193417### import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display import display pl

Weilin Huang--[TIP2015]Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection) 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者补充信息 参考文献 作者和相关链接 论文下载 作者: tong he, 黄伟林,乔宇,姚剑 方法概括 使用改进版的MSER(CE-MSERs,contrast-enhancement)提取候选字符区域: 使用新的CN

using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2{ class Program { static void Main(string[] args) { //#region //string[] names={"Tom","Dick",&

上一篇主要介绍了NHibernate映射文件的基础配置,这篇我们介绍下NHibernate的一对多及多对一配置(文中我直接使用双向关联,即一和多两端都配置,开发中可以只使用一端),同时略带介绍下NHibernate.Mapping.Attributes方式配置表映射. 首先,我们使用Parent和Children两个类,Parent为一端,Chrildren为多端. 下面是Parent类和映射文件配置: namespace NHibernateStudy.OneToMany { public c

需求: 1.业务数据要保存在我们自己的数据库里    2.CCFlow有保存草稿的功能,但是领导要求每个业务都要有草稿箱,流程从草稿箱发起,每个业务单独查询,而不要在CCFlow的统一界面查询,所以每个业务的列表页面以及增删改查都要有的    3.工作流的消息和我们应用系统的消息要整合到一起,放在一起排序.提示    4.我们项目用的框架是第三方的我记录MVC框架,框架根据Web.config配置的路径按照MVC的模式解析路由,配置的路径之外的,还是按照ASP.NET WebForm的方式处理,

PF防火墙 点击认领       PF防火墙 ( 全称:Packet Filter ) 是 UNIX LIKE 系统上进行 TCP/IP 流量过滤和网络地址转换的软件系统.PF 同样也能提供 TCP/IP 流量的整形和控制,并且提供带宽控制和数据包优先集控制. 编辑摘要   更多关于PF防火墙图片   目录 1基本配置 2列表和宏 3表 4包过滤 5网络地址转换N... 6重定向端口转发 7规则生成捷径 8高级配置 9流量整形 10锚定和命名规... 11地址池和负载... 12数据包标记 13

//这是一个webservice private AppUpdate.UpdateServ UpdateSvr; private void button1_Click(object sender, System.EventArgs e) { if(LinkWebServices()==true) { this.label1.Text="连接服务器....... PASS"; if(CheckVer()==true) { this.label2.Text="检查最新版本并下载.

一.这是篇经验分享 就算不是果粉也应该知道,iPad2与new iPad的重大区别之一就是显示屏的分辨率.new iPad显示屏被称之为“视网膜显示屏”,其设备分辨比(之前有详细介绍,点击这里查看)是iPad2的两倍. – iPad mini也是普通分辨比. iPad2与new iPad同时显示一个页面,宽度都是1024像素的,那差别在什么地方呢?——就在于new iPad每个像素点实际上有4倍的普通像素点,如下示意(© smashingmagazine): 我们使用CSS设置的像素值(px)属

转自:http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/01/03/2310779.html 在C#的网络编程中,进程和线程是必备的基础知识,同时也是一个重点,所以我们要好好的掌握一下. 一:概念 首先我们要知道什么是”进程”,什么是“线程”,好,查一下baike. 进程:是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次活动.它是操作系统动态执行的基本单元, 在传统的操作系统中,进程既是基本的分配单元,也是基本的执行单元. 线程:是"进程&qu

Hbase集群监控 Hbase Jmx监控 监控每个regionServer的总请求数,readRequestsCount,writeRequestCount,region分裂,region合并,Store 数据来源: /jmx?qry=Hadoop:service=HBase,name=RegionServer,sub=Server 设计: 1.定时调度Hbase Jmx去捞取数据,数据存放在Mysql,最新的一条数据存放到redis缓存中查(设置过期时间5分钟)并插入数据库中(定时每五分钟调

逆向课程第二讲,寻找main入口点 一丶识别各个程序的入口点 入门知识,识别各个应用程序的入口点 (举例识别VC 编译器生成,以及VS编译生成的Debug版本以及Release版本) 1.识别VC6.0 Debug版本 1.1 首先,新建一个VC debug版本的程序,然后F5运行,可以看到栈回溯窗口 1.2 而后通过栈回溯窗口,点击mainCRTStarup,查看main函数之前会调用什么API 确定之后,OD打开查看. 可以看到调用API的位置,但是怎么确定那个是入口点,我们知道,  VC中

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 前言 sklearn是比较流行的机器学习工具包,想必很多人都或多或少使用过,但完整的去

本課主題 RabbitMQ 的介紹和操作 Hello RabbitMQ RabbitMQ 的工作队列 消息确应.消息持久化和公平调度模式 RabbitMQ的发布和订阅 RabbitMQ的主题模式 RabbitMQ的RPC通信 MySQL 的介紹 Python 操作 MySQL API RabbitMQ 的介紹和操作 RabbitMQ在新版本远程登入默应已经不接受 guest/guest的登入,所以我在我的虚拟机上首先创建一个新用户,这样我就可以以新用户打开 RabbitMQ控制台和远程连接运行程