原创 歸一化互相關
圖像匹配指在已知目標基準圖的子圖結合中，尋找與模板圖像最爲相似的子圖，最簡單常見的是基於灰度的匹配算法。 基於灰度的模板匹配算法有很多種，包括MAD（平均絕對差算法）、SAD（絕對誤差和算法）、SSD（誤差平方和算法）、MSD（平均誤
2019-03-05 01:26:50
1
原创 灰度共生矩陣
簡述 由於紋理是有灰度分佈在空間位置上反覆出現而形成的，因而在圖像空間中相隔某距離的兩像素之間會存在一定的灰度關係，即圖像中灰度的空間相關特性。灰度共生矩陣就是一種通過研究灰度的空間相關特性來描述紋理的常用方法。 計算灰度共生矩陣（GLC
2019-03-05 01:26:50
2
原创 QT ： 鼠標框選
在界面交互中，框選是一個基本操作，涉及到事件有鼠標按下，鼠標移動，鼠標釋放，監聽這三個事件，再結合程序中設置標誌。便可事件鼠標框選的功能。 鼠標按下事件 void CropView::mousePressEvent(QMouseEve
2019-03-03 14:44:36
原创 QT ：菜單
添加動作 QMenu *m_menu; QAction *m_action; private slots: void on_delete(); m_menu = new QMenu(); m_action = new QAct
2019-03-03 14:44:26
原创 SIFT特徵點檢測
DOG尺度空間構造 構造高斯金字塔尺度空間 https://blog.csdn.net/jinzhichaoshuiping/article/details/52971056 構造差分高斯金字塔 關鍵點搜索與定位 上一步中得到了高斯
2019-03-03 14:44:26
2
原创 Python---Pandas
Python中使用pandas處理較大的數據。 Pandas讀寫數據 Pandas 讀寫excel pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None
2019-01-26 21:56:43
原创 Sauvola 二值化
簡述 針對背景單一，光照不均勻的圖像，先求出圖片的亮度背景，用原圖減去背景，得出前景內容。 常見的圖像二值化算法大致可認爲全局閾值方法和局部閾值方法兩種類型，其中OTSU是全局閾值的代表，而Sauvola算法是局部閾值方法的標杆。 S
2019-01-25 13:09:44
原创 形狀上下文
形狀上下文 1. 邊緣採樣 獲取對象形狀的n個邊緣點，可以採用canny提取邊緣然後等間隔採樣的方式。 2. 計算上下文 以每一個點爲中心畫一個n層的同心圓，等角度分爲m個扇形，得到mn個區域。計算每個點在這mn個區域出現的統計直方圖
2019-01-25 13:09:44
原创 邊緣跟蹤算法
該算法來源於論文《二值圖像中目標物體輪廓的邊界跟蹤算法》，在實際使用中速度很快，效果很好。 該算法基於常見的“蟲隨”法進行改進，具有以下優點： 既能有效跟蹤外邊界又能克服內邊界的存在對算法的影響。 對於不封閉的線段能實現很好的跟蹤
2019-01-25 13:09:44
原创 動態時間規整DTW
論文 《Derivative Dynamic Time Warping》 https://www.ics.uci.edu/~pazzani/Publications/keogh-kdd.pdf DTW用於衡量兩個長度不同的時間序列的相
2018-12-25 17:23:20
原创 CLDNN
論文 《CONVOLUTIONAL, LONG SHORT-TERM MEMORY,FULLY CONNECTED DEEP NEURAL NETWORKS》 CLDNN網絡結構描述 考慮到LSTM侷限性，CLDNN通過結合三種網絡
2018-12-25 17:23:20
2
原创 Python---PyQt
因爲在項目中Qt用的比較熟了，所以在選擇python GUI的時候首先選擇的是PyQt，下面把環境的配置過程記錄下來，第一次配置，坑還是比較多的。 python 使用pip 安裝PyQt5 和 PyQt5-tools 添加qtde
2018-12-25 17:23:19
3
原创 Learning Tensorflow(5)---LSTM
LSTM本質是RNN，最大的區別在於在RNN基礎結構上加入了一條cell state的信息傳送帶，用於記憶信息，使能處理長距離的上下文依賴。 LSTM網絡結構 細胞狀態 LSTM的核心是細胞狀態，也就是下圖中頂部的水平線，其作用可
2018-12-25 15:45:47
原创 AlexNet
AlexNet 論文 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 AlexNet網絡結構描述 Conv1 :輸入227∗227∗3227*227
2018-12-25 15:45:47
原创 VggNet
VGG論文 《Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recongnition》 VGG網絡結構描述 作者實驗了6中網絡結構，分別是VGG-11，VGG-13，V
2018-12-25 15:45:46