文章目錄引言matlab 驗證*時域卷積頻域相乘*公式證明代碼示例創建兩個信號f(t)和g(t)驗證一下卷積是否正確傅里葉域填預0處理fft變換頻域相乘頻域轉時域結果是不是一模一樣後續 引言 kcf算法，是traking算法的一個
文章目錄一、定點關鍵點二、代碼裏計算流程三、定點轉化過程四、實測 一、定點關鍵點 fft定點運算 高斯濾波核相關函數定點 高斯窗函數定點 漢寧窗函數定點 二、代碼裏計算流程 一個重要的思想是將卷積運算轉化到了傅里葉頻域運算，加
一. 安裝海思的交叉編譯環境，具體見海思的手冊《Hi3559A╱C V100 SDK 安裝及升級使用說明.pdf》，安裝好的交叉編譯工具在/opt/hisi-linux/x86-arm/aarch64-himix100-linux/ 二.
一. 使用ndk-r10d編譯 (注: 經驗證此方法得到的libcaffe.so在使用時會崩潰) 1. 安裝android-ndk-r10d-linux-x86_64.bin 2. 編譯caffe-android_lib (注: 需要翻牆
假設對圖片上任意點(x,y)，繞一個座標點(rx0,ry0)逆時針旋轉a角度後的新的座標設爲(x0, y0)，有公式： x0= (x - rx0)*cos(a) - (y - ry0)*sin(a) + rx0 ; y0=
使用TF Lite將Mobilenet SSD移植至安卓客戶端1. 配置2. 準備工作2.1 下載2.1.1 下載models-1.12.02.1.2 下載模型2.1.3 下載tensorflow-r1.13源碼2.2 使用baz
色散是一種光學現象，在光學儀器裏色散是一種缺陷，“色散”顧名思義就是光通過光學鏡片後不同顏色的光出現分離散開的現象。除了激光類比較純的光源外，自然界裏大多數光源都是由多種不同顏色的光混合而成，如太陽光就是由七色可見光和紅外紫外等組合的混合
對於攝影初學而言，最常碰到的攝影問題之一就是在拍攝比如：建築裝飾、紡織物、顯示屏之類的密集物體時，常常會看見一些影響樣張的彩色條紋，這激素所謂的摩爾紋，現在就讓我們走進科學，學習一下如何消除摩爾紋這令人討厭的小東西吧! 摩爾紋 摩
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1. 收藏鏈接：https://blog.csdn.net/wd1603926823/article/details/49582461一、2幅圖像拼接流程1>>>提取局部特徵，計算特徵點對應，本文使用rootSIFT計算特徵點的最近鄰，然
雙線性插值python實現 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'Alex Wang' import numpy as np import cv2
目錄 灰度濾鏡 黑白濾鏡 反向濾鏡 去色濾鏡 單色濾鏡 高斯模糊濾鏡 懷舊濾鏡 熔鑄濾鏡 冰凍濾鏡 連環畫濾鏡 褐色濾鏡 灰度濾鏡 將顏色的RGB設置爲相同的值即可使得圖片爲灰色，一般處理方法有： 1、取三種顏色的平均值 2、取三種顏色的
原著：《Patch-based Probabilistic Image Quality Assessment for Face Selection and Improved Video-based Face 》這篇論文主要思想是將人臉分成
block排除工作進行兩個月，之所以需要這個環節，是因爲粗定位模塊不夠準確，放入了太多block。然而如果能準確的區分車牌block與非車牌block，那也將是對整個車牌識別流程的一個貢獻，因爲或許在粗定位上就可此方法避
最近工作依然在車牌定位上。經過粗定位，車牌框或大或小，或誤定位情況雜多。而往往高的識別率最重要的就是對這些情況如何一一解決，即所謂的細節問題。 這裏粗略描述下過程，討論方法而已，畢竟調試過程無法細說，代碼也
