2017年1月9日

opencv中Mat类型数据操作与遍历

摘要: Mat作为opencv中一种数据类型常常用来存储图像,相对与以前的IplImgae类型来说,Mat类型省去了人工的对内存的分配与释放,转而自动分配释放。Mat Class主要包括两部个数据部分:一个是matrix header(包括matrix的大小尺寸,储存方法,储存地址等等..),另一个是指向存 阅读全文

posted @ 2017-01-09 18:03 klitech 阅读(28225) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年12月8日

Anisotropic gauss filter

摘要: 最近一直在做版面分析,其中文本行检测方面,许多文章涉及到了Anigauss也就是各向异性高斯滤波。 顾名思义,简单的理解就是参数不同的二维高斯滤波。 在文章Fast Anisotropic Gauss Filtering中阐明了Anisotropic Gauss Filter可以分解成想,y两个方向 阅读全文

posted @ 2016-12-08 13:49 klitech 阅读(2424) 评论(1) 推荐(0) 编辑

2016年10月13日

opencv 批量图像读写

摘要: 处理图像数据集时通常要读写整个文件夹里的图像,这时就会用的图像的批量读写。 比较常用的方法就是生成一个包含所有图像的txt列表 生成txt文件的方法如下: 利用cmd进入dos 利用路径进入指定文件夹后生成txt文件 然后可以利用txt列表读入图像并做处理。 阅读全文

posted @ 2016-10-13 10:38 klitech 阅读(3421) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2016年10月12日

HSV颜色识别demo

摘要: HSV(Hue, Saturation, Value)色彩空间是一种区别与RGB的表示形式。其模型可视为一个倒立的棱锥或圆锥。 其中H为色调,用角度度量,取值范围为0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红 阅读全文

posted @ 2016-10-12 15:27 klitech 阅读(10502) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年9月21日

Gradient Descent 和 Stochastic Gradient Descent(随机梯度下降法)

摘要: Gradient Descent(Batch Gradient)也就是梯度下降法是一种常用的的寻找局域最小值的方法。其主要思想就是计算当前位置的梯度,取梯度反方向并结合合适步长使其向最小值移动。通过柯西施瓦兹公式可以证明梯度反方向是下降最快的方向。 经典的梯度下降法利用下式更新参量,其中J(θ)是关 阅读全文

posted @ 2016-09-21 21:40 klitech 阅读(632) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年9月20日

unexpected problem

摘要: 一个比较有趣的字符串问题,问题描述如下 大体意思就是给定一个字符串s以及一个整数m,找出一个能满足以上三个条件的字符串t的个数对10e9 + 7 取余输出。 第二三条是关键,t.s = s.t 举个例子 s = abab, t的话可以是ab。那么 t.s = ab(t)abab(s),s.t = a 阅读全文

posted @ 2016-09-20 12:09 klitech 阅读(244) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年9月18日

OCR中的倾斜矫正

摘要: 电面中被问到了做的LPR,简单的介绍了下后又问到了关于如何矫正倾斜角的问题。答得比较含糊,所以今天来补充一下。 倾斜矫正的方法有很多种,包括基于Hough变换的矫正,基于字符投影的倾角矫正,常规线性角度检测等等。这里因为前段时间刚刚写过关于Hough变换的东西,所以实践一下。 其基本思想是找出边缘直 阅读全文

posted @ 2016-09-18 16:16 klitech 阅读(3161) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年8月17日

Harris Corner(Harris角检测)

摘要: 在做图像匹配时,常需要对两幅图像中的特征点进行匹配。为了保证匹配的准确性,所选择的特征必须有其独特性,角点可以作为一种不错的特征。 那么为什么角点有其独特性呢?角点往往是两条边缘的交点,它是两条边缘方向变换的一种表示,因此其两个方向的梯度变换通常都比较大并且容易检测到。 这里我们理解一下Harris 阅读全文

posted @ 2016-08-17 13:07 klitech 阅读(20988) 评论(3) 推荐(2) 编辑

2016年8月15日

Histogram Equalization

摘要: 转载请注明出处。 Histogram Equalization 也就是直方图均衡化, 是一种常用的通过直方图处理来增强图像的方法。 对于一副灰度图像,其像素范围一般在0~255之间,我们记nk(0<=k<=255)为灰度级为k的像素出现的频率,M,N分别为图像的行与列,则P(rk)=nk/MN我们得 阅读全文

posted @ 2016-08-15 14:45 klitech 阅读(4794) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2016年8月12日

Greatest common divisor(gcd)

摘要: 欧几里得算法求最大公约数 If A = 0 then GCD(A,B)=B, since the GCD(0,B)=B, and we can stop. If B = 0 then GCD(A,B)=A, since the GCD(A,0)=A, and we can stop. Write A 阅读全文

posted @ 2016-08-12 05:04 klitech 阅读(291) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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