step1: 创建一个JavaProject , 我们命名为 JmeterSrcDev,点击Next. Step2: 勾选"Allowoutput folders for source folders"，防止导入源码时把bin目录做为输出目录给清理掉。点击Finish. Step3: 将Jmeter ...
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2016-12-10 16:13:06
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Atitit图像识别的常用特征大总结attilax大总结 1.1. 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 1 1.2. HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）1 1.3. （二）LBP特征 LBP（Local Bi ...
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2016-12-07 23:02:13
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合并主干代码的时候，合并报错： svn: E200007:Runner for 'org.tmatesoft.svn.core.wc2.SvnMerge' command have not been found; probably not yet implement in this API. 解决方 ...
前段时间看的OpenCV，其实有很多的例子程序，参考代码值得我们学习，对图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征有一定了解后。 对本文中的例子程序刚开始没有调通，今晚上调通了，试了试效果还可以，还需要深入理解。值得大家动手试试，还是很有成就感的，虽然是现成的例子....... 环境 ...
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2016-11-14 01:58:42
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这里只介绍了很基础布局构建及使用，主要是关于 GridBagLayout. 首先整套流程大概是， 声明一个 GridBagLayout 对象 private GridBagLayout gridBagLayoutFrame = new GridBagLayout(); 然后把当前类的容器布局管理器设 ...
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2016-11-07 12:10:39
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SIFT/SURF为了实现不同图像中相同场景的匹配，主要步骤： 1、尺度空间的建立； 2、特征点的提取； 3、利用特征点周围邻域的信息生成特征描述子；（以特征点为中心，在周围邻域内统计特征，将特征附加到稳定点上，生成特征描述子） 4、特征点匹配。 如果两幅图像中的物体只是旋转和缩放的关系，加上图像的 ...
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2016-10-29 21:50:58
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关键词：Hu矩，SVM，OpenCV 在图像中进行目标物识别，涉及到特定区域内是否存在目标物，SVM可在样本量较少情况下对正负样本（图片中前景背景）做出良好区分，图片基本特征包括诸如HOG、LBP、HAAR等，在具体进行物体检测时考虑结合待检测物特点利用或设计新特征进行训练并分类。本文以几何不变矩为 ...
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2016-10-26 19:54:06
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机器人视觉中有一项重要人物就是从场景中提取物体的位置，姿态。图像处理算法借助Deep Learning 的东风已经在图像的物体标记领域耍的飞起了。而从三维场景中提取物体还有待研究。目前已有的思路是先提取关键点，再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述，最后与待检测物体进行比对，得到点-点的匹配。个别 ...
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2016-10-18 09:31:51
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Haar-like特征——即Haar特征，是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子。它最早用于人脸描述。 目前常用的Haar-like特征可以分为以下几类：线性特征、边缘特征、点特征（中心特征）、对角线特征。 每一种特征的计算都是由黑色填充区域的像素值之和与白色填充区域的像素值之和的差值。而计算出来的 ...
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2016-10-10 14:21:00
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