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搜索关键字:直方图 陆地移动距离 cvcalcemd2 基于hsv的hs    ( 879个结果
Maximal Rectangle
很不好想的一道题,参考:http://blog.csdn.net/doc_sgl/article/details/11832965 分为两步:把原矩阵转为直方图,再用largest rectangle求解:http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/5537334.ht ...
分类:其他好文   时间:2016-12-29 07:22:37    阅读次数:140
Halcon自学笔记
编写一个简单的HDevelop程序(获得所有回形针的方向,并在中心位置显示) 1.首先读取一张图片:read_image (Image, 'G:/halcon/imgs/Clip.PNG') Image为输出的变量名,后一个参数为图片路径 2.根据灰度值把回形针分离出来,使用灰度直方图获取阈值:th ...
分类:其他好文   时间:2016-12-24 20:37:05    阅读次数:3574
Openjudge 1.3-04 垂直直方图
04:垂直直方图 04:垂直直方图 查看 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 输入4行全部由大写字母组成的文本,输出一个垂直直方图,给出每个字符出现的次数。注意:只用输出字符的出现次数,不用输出空白字符,数字或者标点符号的输出次数。 输入输入包括4行由大写字母组成的文本,每 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-22 00:07:25    阅读次数:140
描述统计学术语
抽样误差:sampling error 抽样分布:sampling distribution 频率表:frequency table 绝对数值:absolute number 类别:category 区间:interval 组距:binsize 直方图:histogram 柱状图:bar grath ...
分类:其他好文   时间:2016-12-19 00:17:54    阅读次数:159
HOG 梯度方向直方图简介(转载)
一、基本HOG算法 HOG特征最早出现在SIFT算法中,由于其极强的图像特征描述能力,逐渐被人们熟知和广泛运用,其在目标检测方面表现尤为突出。 HOG特征提取过程 步骤一:遍历图像每个像素点,以其为中心取8*8像素领域作为网格(block)区域; 步骤二:将网格(block)区域平均分成4个大小相等 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-16 14:13:49    阅读次数:166
目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征(转载)
目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-15 20:20:31    阅读次数:179
1.9.9
09:直方图 09:直方图 总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述 给定一个非负整数数组,统计里面每一个数的出现次数。我们只统计到数组里最大的数。 假设 Fmax (Fmax < 10000)是数组里最大的数,那么我们只统计 {0,1,2.....Fmax} 里每个数出现的次数。 输入 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-11 08:02:35    阅读次数:259
Atitit图像识别的常用特征大总结attilax大总结
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 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-07 23:02:13    阅读次数:288
数据结构——栈——求直方图最大面积
原题描述 Given n non-negative integers representing the histogram’s bar height where the width of each bar is 1, find the area of largest rectangle in the ...
分类:其他好文   时间:2016-12-07 01:24:20    阅读次数:294
用Python绘制直方图
计算频数: 给定一个序列t: hist = {} for x in t: hist[x] = hist.get(x,0)+1 得到的结果是一个将值映射到其频数的字典。将其除以n即可把频数转换成频率,这称为归一化: n = float(len(t)) pmf = {} for x, freq in h ...
分类:编程语言   时间:2016-12-04 00:21:34    阅读次数:472
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