例图： 完整算法： 结果： 步骤分析： ① 图像三角形主要由3根直线构成； ② 阈值化、skeleton提取骨架、将骨架（region）转为xld、将xld打散分割、筛选xld得到3条主xld、将这3条xld拟合成3条直线。 效果分析： 这种算法虽然步骤简单，但是其实鲁棒性并不好。主要风险在“筛选x ...
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2018-10-13 11:44:31
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百度百科，鲁棒性：https://baike.baidu.com/item/%E9%B2%81%E6%A3%92%E6%80%A7/832302?fr=aladdin 个人理解有两层含义： 1. 系统工程中，系统的稳定性。在接受到暴力的恶意的输入时，是否保持原有的功能，性能。 分为稳定鲁棒性，性能鲁 ...
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2018-09-22 18:33:04
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代码鲁棒性较差，之后补充注释以及减少BUG增加可读性。 ...
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2018-09-22 01:06:17
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一、SURF特征点检测 1、SURF算法概览 SURF，英语全称为SpeededUp Robust Features，直译的话就是“加速版的具有鲁棒性的特征“算法，由Bay在2006年首次提出。SURF是尺度不变特征变换算法（SIFT算法）的加速版。一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍 ...
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2018-09-18 17:21:02
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SIFT、HOG、LBP，这三者都属于局部特征。 一、三者原理上的区别 1.SIFT：Scale-Invariant Feature Taransform，尺度不变特征变换。 尺度空间的极值检测：搜索所有尺度空间上的图像，通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和旋转鲁棒性较强的点。 特征点定位：在每个候 ...
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2018-09-18 11:02:21
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8.1 尺度空间 图像特征中尺寸空间的相关理论基础。 8.1.1尺度与旋转不变性 局部不变性：尺度不变性（视觉远近与目标认知分析无关）和旋转不变性（旋转操作与目标认知分析无关） 8.2 特征描述子 特征描述 目标特征分析：关键点检测与关键点提取 8.2.1 SIFT特征 关键点检测和描述算法 优点： ...
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2018-09-08 16:00:59
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恢复内容开始 前言 差分进化算法(Differential Evolution，DE)由Storn和Price于1995年首次提出。主要用于求解实数优化问题。该算法是一类基于群体的自适应全局优化算法，属于演化算法的一种，由于其具有结构简单、容易实现、收敛快速、鲁棒性强等特点，因而被广泛应用在数据挖掘 ...
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2018-08-29 14:14:35
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1、Binder架构简介 Binder是一种IPC通信机制，在android系统中处于核心地位，几乎所有的跨进程通信，或者进程内部系统组件通信都是通过Binder进行交互。 Binder如同其字面意思，将系统各部件粘结起来，形成一个有机的整体。如果不能很好地理解Binder，就肯定不能很好地理解an ...
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2018-08-28 20:11:35
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判别模型和生成模型：统计学派和贝叶斯学派之争 判别模型： 直接对输入空间到输出空间的映射h(x)做预测，或者直接对条件概率分布P(y|x)做预测 PM，SVM，NN，KNN，LR，DT 模型一般更准确 不需要预设条件 鲁棒性更高 生成模型： 先对概率分布P(x,y)做预测，根据贝叶斯公式得到P(y| ...
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2018-08-26 13:48:12
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参考：https://www.cnblogs.com/xudong bupt/p/3509567.html 尽量使用const以增加程序的鲁棒性 修饰函数体的时候： 可以使成员函数无法修改成员变量。 ...
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2018-08-25 23:00:00
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