03 2022 档案
Spark
摘要:Spark 一、Spark概述 1.1 Spark简介 •Spark最初由美国加州伯克利大学(UCBerkeley)的AMP实验室于2009年开发,是基于内存计算的大数据并行计算框架,可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序 •2013年Spark加入Apache孵化器项目后发展迅猛,如今已成为A
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Hadoop架构再探讨
摘要:Hadoop架构再探讨 一、Hadoop的优化与发展 1.1Hadoop的局限与不足 Hadoop1.0的核心组件(仅指MapReduce和HDFS,不包括Hadoop生态系统内的Pig、Hive、HBase等其他组件),主要存在以下不足: •抽象层次低,需人工编码 •表达能力有限 •开发者自己管理
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云数据库
摘要:云数据库 一、云数据库概述 1.1 云计算是云数据库兴起的基础 1.2 云数据库概念 云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。云数据库是在云计算的大背景下发展起来的一种新兴的共享基础架构的方法,它极大地增强了数据库的存储能力,消除了人员、硬件、软件的重复配置,让软、硬件升级变得更加容易。云数据
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NoSQL数据库
摘要:NoSQL数据库 一、NoSQL简介 最初表示“反SQL”运动用新型的非关系数据库取代关系数据库,现在表示关系和非关系型数据库各有优缺点彼此都无法互相取代。 通常,NoSQL数据库具有以下几个特点: (1)灵活的可扩展性 (2)灵活的数据模型 (3)与云计算紧密融合 二、NoSQL兴起的原因 1、关
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图像处理之光流追踪
摘要:图像处理之光流追踪 一、光流估计 光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”,根据各个像素点的速度矢量特征,可以对图像进行动态分析,例如目标跟踪。 亮度恒定:同一点随着时间的变化,其亮度不会发生改变。 小运动:随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化,只有小运动情况下才能用前后帧之间单位
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图像处理之特征匹配
摘要:图像处理之特征匹配 一、Brute-Force蛮力匹配 输入图像: import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline img1 = cv2.imread('box.png', 0) img
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图像处理之SIFT
摘要:图像处理之SIFT 一、图像尺度空间 在一定的范围内,无论物体是大还是小,人眼都可以分辨出来,然而计算机要有相同的能力却很难,所以要让机器能够对物体在不同尺度下有一个统一的认知,就需要考虑图像在不同的尺度下都存在的特点。尺度空间的获取通常使用高斯模糊来实现。 不同σ的高斯函数决定了对图像的平滑程度,
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图像处理之角点检测
摘要:图像处理之角点检测 一、图像特征-harris角点检测 二、实战 cv2.cornerHarris() img: 数据类型为 float32 的入图像 blockSize: 角点检测中指定区域的大小 ksize: Sobel求导中使用的窗口大小 k: 取值参数为 [0,04,0.06] import
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图像处理之傅里叶变换
摘要:图像处理之傅里叶变换 一、傅里叶变换 我们生活在时间的世界中,早上7:00起来吃早饭,8:00去挤地铁,9:00开始上班。。。以时间为参照就是时域分析。但是在频域中一切都是静止的! 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 傅里叶变换的作用: 高频:变化剧烈的
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傅里叶分析之掐死教程(完整版)转载
摘要:傅里叶分析之掐死教程(完整版)更新于2014.06.06 作 者:韩 昊 知 乎:Heinrich 微 博:@花生油工人 知乎专栏:与时间无关的故事 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师。 转载来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/197
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图像处理之直方图均衡化
摘要:图像处理之直方图均衡化 一、直方图 cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges) images: 原图像图像格式为 uint8 或 float32。当传入函数时应 用中括号 [] 括来例如[img] channels: 同样用中括号括来它会告函数
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图像处理之模板匹配
摘要:图像处理之模板匹配 一、模板匹配 模板匹配和卷积原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动,计算模板与(图像被模板覆盖的地方)的差别程度,这个差别程度的计算方法在opencv里有6种,然后将每次计算的结果放入一个矩阵里,作为结果输出。假如原图形是AxB大小,而模板是axb大小,则输出结果的矩阵是(A-a
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图像轮廓
摘要:图像轮廓 一、图像轮廓检测 cv2.findContours(img,mode,method) mode:轮廓检索模式 RETR_EXTERNAL :只检索最外面的轮廓; RETR_LIST:检索所有的轮廓,并将其保存到一条链表当中; RETR_CCOMP:检索所有的轮廓,并将他们组织为两层:顶层是
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图像金字塔
摘要:图像金字塔 一、高斯金字塔 高斯金字塔 拉普拉斯金字塔 1、高斯金字塔:向下采样方法(缩小) 2、高斯金字塔:向上采样方法(放大) 3、实战 img=cv2.imread("AM.png") cv_show(img,'img') up=cv2.pyrUp(img) cv_show(up,'up')
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图像处理之Canny边缘检测
摘要:图像处理之Canny边缘检测 一、Canny边缘检测 使用高斯滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 应用非极大值(Non-Maximum Suppression)抑制,以消除边缘检测带来的杂散响应。 应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实的和潜
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图像处理之算子法
摘要:图像处理之算子法 一、图像梯度-Sobel算子 img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow("img",img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() dst = cv2.Sobel(s
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图像形态学处理
摘要:图像形态学处理 一、形态学-腐蚀操作 img = cv2.imread('dige.png') cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() kernel = np.ones((3,3),np.uint8) erosion
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图像平滑处理
摘要:图像平滑处理 一、图像阈值 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) src: 输入图,只能输入单通道图像,通常来说为灰度图 dst: 输出图 thresh: 阈值 maxval: 当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),
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图像基本操作
摘要:图像基本操作 一、数据读取-图像 cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像 import cv2 #opencv读取的格式是BGR import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matpl
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图像处理之绪论
摘要:图像处理之绪论 一、引言 数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图示信息以便人们解释 为存储、传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解 1.1 什么是数字图像处理 一幅图像可定义为一个二维函数f(x, y),其中x和y是空间(平面)坐标,而在任 何一对空间坐标(x, y)
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