Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至参数空间,变换公式如下: 变换以后,图像空间与参数空间存在以下关系: 图像空间中的一点在参数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线. 下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Canny

function [hough_space,hough_circle,para] = hough_Circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p) % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % input % BW:二值图像: % step_r:检测的圆半径步长 % step_angle:角度步长,单位为弧度 % r_min:最小圆半径 % r_max:最大圆半径 % p:以p*hough_space的最大值为阈值,p取0,1之间的数 % %%

Create a detector object. faceDetector = vision.CascadeObjectDetector;Read input image. I = imread('visionteam.jpg');Detect faces. bboxes = step(faceDetector, I);Annotate detected faces. IFaces = insertObjectAnnotation(I, 'rectangle', bboxes, 'Face')

opencv车道线检测 完成的功能 图像裁剪:通过设定图像ROI区域,拷贝图像获得裁剪图像 反透视变换:用的是老师给的视频,没有对应的变换矩阵.所以建立二维坐标,通过四点映射的方法计算矩阵,进行反透视变化.后因ROI区域的设置易造成变换矩阵获取困难和插值像素得到的透视图效果不理想,故没应用. 二值化:先变化为灰度图,然后设定阈值直接变成二值化图像. 形态学滤波:对二值化图像进行腐蚀,去除噪点:然后对图像进行膨胀,弥补对车道线的腐蚀. 边缘检测:canny变化.sobel变化和laplacian变

原理简介 针对文件结构的信息隐藏方法需详细掌握文件的格式,利用文件结构块之间的关系或根据块数据和块大小之间的关系来隐藏信息. BMP(Bitmap-File)图形文件是 Windows 采用的常见图形文件格式,要利用 BMP 位图进行信息隐藏首先需要详细了解 BMP 文件的格式,BMP 图像文件结构比较单一而且固定,BMP  图像由文件头.信息头.调色板区和数据区四个部分组成,而 24 位真彩色图像中没有调色板信息.24 位真彩色 BMP 位图文件包括 3 部分. 第一部分是 BMP 文件头.前

论文信息 论文标题:Probing Spurious Correlations in Popular Event-Based Rumor Detection Benchmarks论文作者:Jiaying Wu.Bryan Hooi论文来源:2022, arXiv论文地址:download 论文代码:download Abstract 开源的数据集存在虚假相关性,这种虚假相关性来自三个方面: event-based data collection and labeling schemes assi

先贴上我对Opencv3.1中sift源码的注释吧,虽然还有很多没看懂.先从detectAndCompute看起 void SIFT_Impl::detectAndCompute(InputArray _image, InputArray _mask, std::vector<KeyPoint>& keypoints, OutputArray _descriptors, bool useProvidedKeypoints) { , actualNOctaves = , actualNL

// 霍夫线变换 hough vector<Vec2f> lines;//定义一个矢量结构lines用于存放得到的线段矢量集合 HoughLines(dstImage,lines,,CV_PI/,); //依次在图中绘制出每条线段 ;i < lines.size();i++) { ],theta = lines[i][]; Point pt1,pt2; double a = cos(theta),b = sin(theta); double x0 = rho*a,y0 = rho*b;/

目录 . 引言 . LRK5 Rootkit . knark Rootkit . Suckit(super user control kit) . adore-ng . WNPS . Sample Rootkit for Linux . suterusu . Rootkit Defense Tools . Linux Rootkit Scanner: kjackal 1. 引言 This paper attempts to analyze the characteristics from the

// asw.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/车牌识别/车牌图像库/1.jpg"); //DrawEllipse(img,(1

注释: CNN使用TF搭建比较简单,就像Hough检测使用CV很简单一样.但是怎么使用CNN去做一些实际操作,或者说怎么使用现有的方法进行慢慢改进,这是一个很大的问题! 直接跟着书本或者视频学习有点膨胀,遇到问题又有点畏缩,现在进行每个网络的实际操作,注意不是mnist操作测试验证!那个东西说难听点就是玩的. AlexNet的特点 针对网络架构: 成功的使用ReLU作为激活函数,并验证其效果在较深的网络要优于Sigmoid. 使用LRN层,对局部神经元的活动创建竞争机制,使得其中响应比较大的值变

一.引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效.Hough变换和Radon相似,其抗干扰能力比较强,但是运算量大,程序执行慢,其改进方法为:我们可以不对整幅图像进行操作,可以在图像中选取一块(必须含有一条与倾角有关的直线)进行操作,从而减小运算量.这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精度为1度.它们的优点是可以计算有断点的直线的倾角.最小二乘法的优点就是运算量小,但是其抗干扰能力比较差,容易受到噪声的影响.两点法虽然理论简单,但由于采样点比较多而且这些点服从随机分布

此文已由作者徐迪授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 讲到验证码识别,大家第一个可能想到tesseract.诚然,对于OCR而言,tesseract确实很强大,自带的字模能识别绝大多数规整的中英文.但是验证码毕竟不是OCR.对于现在简单的验证码,其干扰都很难规整的去完,或者说去干扰也是苦差事.你很难讲干扰去完后去做OCR,对于低成本的OCR识别更是这样.对于固定的验证码,针对性的训练库反而更有效,因为对于单一的验证码,其生成规则相对简单,用特定规格做字模识别率

Testbench的作用,在于给我们编写的可综合代码的模块送入激励.即在我们波形仿真中用编写testbench来代替拖拽波形.其中还包括了我们硬件仿真与matlab仿真的联调建立(将matlab产生的数据读入,或者将模块的输出写入到文本,供matlab调用检测). 对于testbench的编写的几点总结: 1.利用`timescale设置仿真时间单位和时间精度.格式: `timescale 时间单位/时间精度 2.用localparam.parameter来定义测试模块中需要定义的常数. 定义常

原样式: 看着很不爽 本文 idea 版本为:idea 2020.3.1,以下操作均基于此版本进行 解决办法 1.去除警告 Settings>Editor>Inspections>SQL>No data sources configured 和 SQL dialect detection No data sources configured :没有配置数据源 SQL dialect detection:SQL方言检测 去除警告过后还有默写语句存在背景色 2.去除"注入语言

PS:好久没更新,因为期末到了,拼命复习中.复习久了觉得枯燥,玩玩儿霍夫变换直线检测 霍夫变换的基本原理不难,即便是初中生也很容易理解(至少在直线检测上是这样子的). 霍夫变换直线检测的基本原理:(不配图了,自己在白纸上画画,理解更深刻) 一步一步来: 1.在白纸上画出一个直角坐标系,任意给出一个点: 2.那么,对于点(x0,y0),经过这个点的直线必定满足y0=k*x0+b, 其中k是直线的斜率,b是直线的截距: 3.上式可以化成b=y0-k*x0,  可以看作是以-x0为斜率,以y0为截距,

matlab练习程序(SUSAN检测) SUSAN算子既可以检测角点也可以检测边缘,不过角点似乎比不过harris,边缘似乎比不过Canny.不过思想还是有点意思的. 主要思想就是:首先做一个和原图像等大的目标图像.然后用一个圆形的模板,用模板去遍历原图像每个像素,把模板内的每个像素都和模板中心像素比较,如果灰度小于一个阈值,那么就对目标图像当前和原图像相同位置的像素加一,直到结束.目标图像中在原图像是角点的位置就会取局部极小,所以做一个反向的相减.img=max(img)-img,if img

(I)直线篇 1 直线是如何表示的?对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,常见的有点斜式,两点式两种表示方法.然而在hough变换中,考虑的是另外一种表示方式:使用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如下图所示. 2 如果坐标系中有多个点,又怎样识别出哪些点在一条直线上呢?使用hough变换来检测直线的思想就是:为每一个点假设n个方向的直线,通常n=180,此时检测的直线的角度精度为1°,分别计算这n条直线的(r,theta)坐标

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线. 以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Can

Viola-Jones 人眼检测算法+meanshift跟踪算法 这次的代码是对视频中的人眼部分进行检测加跟踪,检测用的是matlab自带的人眼检测工具箱 下面是matlab官网介绍这个算法的一些东西: http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/face-detection-and-tracking-using-camshift.html?searchHighlight=Viola-Jones http://cn.mathworks.com/hel