跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-测量圆环脚宽间距 This example program demonstrates the basic usage of a circular measure object. Here, the task is to determine the width of the cogs. *首先读取图像,获取图像的宽度和高度 First, read in the image and initialize the program. read_image (

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 需求分析 实现方案 总结 一.前言        最近真的是日理千机,但是再忙也要抽出时间进行总结.上一篇文章讲了使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题(见geotrellis使用(十六)使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题).实际中往往还有一种需求就是对单个瓦片进行操作,比如求坡度等,如果这时候直接计算,同样会出现

计算是互联网中一个永恒的话题,设备的所有运行都可以看成是 0 和 1 的运算.在计算中近些年有两个越来越响亮的技术:云计算和边缘计算.现如今是云计算方兴未艾,边缘计算已经有了燎原之势,本文将对这两种技术做下简单的对比介绍,让大家能够对边缘计算和云计算有一个更深入的了解. 云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上,而非本地计算机或远程服务器中,企业数据中心的运行将与互联网更相似.这使得企业能够将资源切换到需要的应用上,根据需求访问计算机和存储系统.云计算主要应用于以下场景. 什么是云计算 云计

一文看懂:"边缘计算"究竟是什么?为何潜力无限? 转载cnbeta   云计算 雾计算 边缘计算...   知名创投调研机构CB Insights撰文详述了边缘计算的发展和应用前景.文章称,云计算已经不足以即时处理和分析由物联网设备.联网汽车和其他数字平台生成或即将生成的数据,这个时候边缘计算能够派上用场.该技术拥有着应用于诸多行业领域和发挥巨大作用的潜力.以下是文章主要内容: 有时更快的数据处理是一种奢侈——有时它生死攸关. 例如,自动驾驶汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机,它通

时至今日,许多企业已将边缘计算列为战略目标,对于部分企业而言,边缘计算则已成为它们势在必行的部分.而随着对应用软件和硬件能力的需求不断增长,容器和Kubernetes已发展为边缘计算领域备受瞩目的一项技术.在过往的5年间,随着Kubernetes容器编排的飞速发展,软件的制造和维护方式发生了巨大的变化.根据全球著名调研机构Gartner的行业调查报告,Kubernetes和容器技术在企业的发展势头极为迅猛,Gartner预测,到2022年,全球范围内将有75%的企业在生产环境中使用容器化的应用.

4月23日,2019中国联通合作伙伴大会在上海正式开幕,本次大会以“合作不设限,共筑新生态”为主题,涉及5G.边缘计算.云计算.物联网.新媒体.人工智能.互联网化等各领域超过600家合作伙伴与3万名各行业观众参会. 据了解,本次大会上,阿里云与众多行业玩家同台竞技,展出了边缘计算.视频云等系列面向5G场景的创新解决方案,并结合阿里巴巴独特的电商.物流.零售等生态,现场展示了基于物联网无线连接的应用场景. 边缘节点服务– 离用户更近的计算 边缘计算是5G时代的新型基础设施,阿里云的边缘节点服务EN

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> zw版-Halcon常用函数Top100中文速查手册 Halcon函数库非常庞大,v11版有1900多个算子(函数). 这个Top版,对最常用的函数,做了中文说明,目前约250条,以后会逐步优化.增减. 目标是,类似常用英文单词500一样,做成<Halcon常用函数300条>.<halcon常用函数500条>等版本,方便大 家学习. 考虑到通用性,函数采用的是Halcon手册格式,没有转成delphi版,请大家注意.

一. 引言 如何从一副图片中找到车牌? 这是机器视觉的一个应用. 理所当然地, 思考的角度是从车牌本身的信息入手, 为了讨论方便, 下面均以长窄型蓝白车牌为例. 下图就是这样一张车牌的基本信息. 一眼看过去, 可以得到的信息有: 长宽比 - 3.14, 字符数 - 7, 第一个字符是汉字, 第二个字符是字母, 之后为5个字母/数字混合等距排列. 同时还可以大致了解到, 一个清晰的车牌应该拥有足够多的边缘信息, 换句话说, 边缘信息足够密集地聚集在一个3.14:1的矩形中. 所以今天介绍的算法,

sobel_amp ( Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : ) 根据图像的一次导数计算图像的边缘 close_edges ( Edges, EdgeImage : RegionResult : MinAmplitude : ) close_edges_length ( Edges, Gradient : ClosedEdges : MinAmplitude, MaxGapLength : ) 使用边缘高度图像关闭边缘间隙.输出的区域包含杯关闭的区

本文示例代码.数据及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用,各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理.在实际的空间数据分析过程中,数据可视化只是对最终分析结果的发布与展示,在此之前,根据实际任务的不同,需要衔接很多较为进阶的空间操作,本文就将对geopandas中的部分空间计算进行介绍. 本

摘要:基于昇腾AI异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks)的简易版辅助驾驶AI应用,具备车辆检测.车距计算等基本功能,作为辅助驾驶入门级项目再合适不过. 本文分享自华为云社区<盘它!基于CANN的辅助驾驶AI实战案例,轻松搞定车辆检测和车距计算!>,作者:昇腾CANN. 引言 科幻片中光怪陆离的飞行器,寄托着人类对未来出行的无限遐想.随着科技的进步,能够自动驾驶的汽车,已经离我们越来越近.自动驾驶带给人类的惊喜不止是酷炫的自动超车

前言 阴影既暗示着光源相对于观察者的位置关系,也从侧面传达了场景中各物体之间的相对位置.本章将起底最基础的阴影映射算法,而像复杂如级联阴影映射这样的技术,也是在阴影映射的基础上发展而来的. 学习目标: 掌握基本的阴影映射算法 熟悉投影纹理贴图的工作原理 了解阴影图走样的问题并学习修正该问题的常用策略 DirectX11 With Windows SDK完整目录 Github项目源码 欢迎加入QQ群: 727623616 可以一起探讨DX11,以及有什么问题也可以在这里汇报. 核心思想 阴影映射技

CSharpGL(24)用ComputeShader实现一个简单的图像边缘检测功能 效果图 这是红宝书里的例子,在这个例子中,下述功能全部登场,因此这个例子可作为使用Compute Shader的典型示例. ★用imageLoad从纹理中读取数据.★ ★用imageStore将数据写入纹理.★ ★用vertex/fragment shader显示出compute shader的计算结果.★ 下面是3个测试用例. 下载 CSharpGL已在GitHub开源,欢迎对OpenGL有兴趣的同学加入(ht

本文存放了我在博客园中撰写的Geotrellis系列文章链接,方便查阅! 一.geotrellis使用初探 二.geotrellis使用(二)geotrellis-chatta-demo以及geotrellis框架数据读取方式初探 三.geotrellis使用(三)geotrellis数据处理过程分析 四.geotrellis使用(四)geotrellis数据处理部分细节 五.geotrellis使用(五)使用scala操作Accumulo 六.geotrellis使用(六)Scala并发(并行

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概

主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:02:04 我们在前面看到,概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望.或者计算边缘概率分布.条件概率分布等等. 比如前面在第九章尼采兄讲EM时,我们就计算了对数似然函数在隐变量后验分布下的期望.这些任务往往需要积分或求和操作. 但在很多情况下,计算这些东西往往不那么容易.因为首先,我们积分中涉及的分布可能有很复杂的形式,这样就无法直接得到解析解,而我们当然希望分布是类似指数族分布这样具有共轭分

这里有Surface Shader的一些例子.下面的这些例子关注使用内建的光照模型:关于如何使用自定义光照模型的例子参见Surface Shader Lighting Examples. 简单 我们将会以一个非常简单的shader作为开始,并在此基础上逐渐完善.下面这个shader会把表面颜色置成“白色”.它使用内建的Lambert(漫反射)光照模型. Shader "Example/Diffuse Simple" { SubShader { Tags { "RenderTy

LM算法在相机标定的应用共有三处. (1)单目标定或双目标定中,在内参固定的情况下,计算最佳外参.OpenCV中对应的函数为findExtrinsicCameraParams2. (2)单目标定中,在内外参都不固定的情况下,计算最佳内外参.OpenCV中对应的函数为calibrateCamera2. (3)双目标定中,在左右相机的内外参及左右相机的位姿都不固定的情况下,计算最佳的左右相机的内外参及最佳的左右相机的位姿矩阵.OpenCV中对应的函数为stereoCalibrate. 本文文阅读前提

栅格影像数据敏感地物伪装是指通过计算机智能识别与计算,将影像数据中的敏感地物进行识别与提取,将敏感地物智能替换成公共地物,如草地.森林.湖泊.公园等.但目前该技术并不成熟,同时栅格影像数据敏感地物伪装技术存在众多的技术难点,其中如何处理敏感地物伪装过程中的边界问题,使伪装后的地物与原地物周边环境吻合是当前要研究的重点与难点. 基于样本的纹理合成(Texture synthesis from samples)技术是近几年迅速发展起来的一种图像修复技术.它基于给定的小区域纹理样本,按照表面的几何形状

LDPC编译码基本原理     学习笔记 V1.1 2015/02/18 LDPC编译码基本原理   概述   本文是个人针对LDPC的学习笔记,主要针对LDPC译码算法做了简要的总结.该版本主要致力于阐述LDPC码译码原理,这是一份有很多"问题"的总结,希望能够慢慢完善.本文分为以下几个部分 简介 概率译码 置信传播 因子图 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/02/04 V1.0 初始版本 2015/02/18  V1.1 添加因子图部分,修