原创 PDFLib9以上版本的去水印辦法

PDFLib9以上版本的去水印辦法去水印辦法具體操作 去水印辦法 本方法爲更好的科研展示等方面使用,若想用於商業用途請購買正版註冊PDFlib 具體操作 打開在官網下載的完整包,解壓出文件夾PDFlib-9.0.4-MSWin6

原创 OpenCV Mat IplImage混用時出現內存出錯可能原因及解決辦法

OpenCV Mat IplImage混用時出現內存出錯可能原因及解決辦法在使用OpenCV編程時,由於輪廓提取函數在vs2010不兼容,我不得不使用 Mat IplImage混用,在運行函數結束時出現了內存問題。 在使用OpenCV

原创 直方圖均衡化一句話實現

直方圖均衡化一句話實現一句話: 一句話: 每一個像素變換後灰度值計算方法:比當前像素原始灰度值小的所有像素個數 除以 所有像素點個數 乘以 灰度最大值(255)

原创 關於我第一次實習的收穫——gitlab

GitLab,想我這樣的剛剛畢業的非計算機專業的菜鳥研究生,完全沒有聽說過這個名詞。 一進入公司,帶我的Leader就和我說這個公司的代碼更新管理是用的GitLab,就和你常用的Github差不多。 作爲平時沒那麼常用Github

原创 Tensorflow在sess的graph中,用tensor計算評估結果(f1_score, prediction, recall)

將以下代碼放入tensorflow的圖中,即可用tf參量進行計算: def f_test(predicted, actual): TP = tf.count_nonzero(predicted * actual

原创 ROC,AUC,PRC,AP+Python代碼實現

ROC,AUC,PRC,AP+Python代碼實現 輸入:所有測試樣本的真值,分類預測結果 輸出:PR曲線,AP,ROC曲線,AUC ROC曲線可以使用自寫代碼,也可以直接使用sklearn給的方法 PRC,AP計算都用的sklea

原创 python opencv 添加文字 cv2.putText 各參數詳解

python opencv 添加文字 cv2.putText 各參數詳解 cv2.putText(img, str(i), (123,456)), font, 2, (0,255,0), 3) 各參數依次是:圖片,添加的文字,左上角座標

原创 C++做一個返回數組指針的函數

這個問題我已經不是第一次遇到了,由於不是總編程,所以總會忘記這一點: 在c++中是不允許數組作爲函數的返回值的 所以想要函數返回一個數組,那麼只能返回這個數組的指針,然後在想調用這個數組的函數中新建指針然後調用這個函數。 舉個例子:

原创 已知圖片某區域內所有點座標,求區域周長(非opencv輪廓提取)

這個問題是我在進行超像素分割的時候遇到的,當時我想要提取到每個超像素塊的輪廓,但是沒在slic的程序裏直接找到(也可能是我沒有足夠熟悉程序)。當時就想要找個方法自己提取到每個超像素的周長。 於是我想到了一個簡單的循環遍歷方法,前置條件是你

原创 Opencv路徑的統一修改以及不同版本路徑的轉換

這篇文章重點是解決最近在opencv大批量文件進行讀寫時,重複性的更改文件名稱以及不同opencv版本的char*和string路徑的不匹配問題。 這回的問題可能對某些C++基礎很好的人來說完全不存在,不過還是寫下來以供大家參考

原创 MFC對話框背景圖片的設置

MFC對話框背景圖片的設置 1.插入一個Bitmap的資源圖片,假設資源名稱爲:IDC_BITMAP1(一般默認的第一個BMP文件是它,接下來的爲IDC_BITMAP2,以此類推) 2.在CXXXDialog::OnPaint()中實現

原创 OpenCV分水嶺watershed的應用注意

在VS2010,OpenCV進行分水嶺的實現時。我遇到了一個問題: 在做好種子圖和背景圖後,也無法分隔開同一個背景框內的多個種子點。網上給的方法都是將背景點設置爲灰度128,種子點設置爲255,其他爲0。然後前景背景疊加作爲ma

原创 stack around variable was corrupted

在今日編程時遇到這個問題,代碼是數組的創建和調用,網上的結果有很多,由於時間問題,就選擇了 在 項目–屬性–C/C++ – 代碼生成 – 基本運行時檢查 設置。release 是默認值 而debug 裏是 兩者(/RTC1,等同於 /R

原创 線長直方圖的簡單實現

前兩天看了一篇碩士學位論文,但是在知網上被引用了13次,下載了700多次。是相關主題中相對最有價值的一篇論文。 論文題目:細胞圖像的分割與計數 作者:王筱(xiao)豔(四川大學)生物醫學工程專業,生物醫學圖像研究方向 論文設計了一

原创 超像素分割研究進展+SLIC近幾年進展

超像素分割研究進展 一. 基於圖論的方法(Graph-based algorithms): 1.Normalized cuts, 2000. Jianbo Shi and Jitendra Malik. Normalized cut