原创 Git使用積累

因新工作需要使用GIT,之前主要在SVN上操作,GIT只是臨時性,很多問題只是當時解決了,並沒有記錄。因此本博客正是出於此目的而寫。 0 基本克隆一個倉庫的步驟 首先,基於ssh-key本地生成公鑰,如ssh-keygen -t rsa

原创 關於SpinLock的更深入理解

0 前言          之前轉載過一篇闡述spin_lock的博文,但始終理解不深入,記憶不深刻。今天,花了半天閱讀完LDD3的相關章節,有種頓悟的感覺,遂簡要記下自己的理解。Btw,LDD3真心是字字珠璣,沒有半句廢話,而且從這邊書

原创 [轉] 凸包求解算法

轉自http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/46239187 0 引        所謂凸包即選定點的連線組成的多邊形能夠將其它所有的點都包進來,這些點的連線組成的多邊形即稱之爲凸包,如

原创 [轉] Linux system函數返回值

https://blog.csdn.net/cheyo/article/details/6595955例: status = system("./test.sh");  1、先統一兩個說法:(1)system返回值:指調用system函數

原创 雙邊濾波

0 序        均值濾波是基於模板內像素值取均值的一種濾波方式,顯然沒有考慮距離的因素,所以效果不好,邊緣不突出。因此,高斯濾波是基於此以距離爲權重作爲模板值的參考,所以邊緣得到了改善,但也不是特別明顯。另外,高斯濾波作爲線性濾波,

原创 圖像金字塔

0 序        圖像金字塔實際上是一張圖片在不同尺度下的集合,即原圖的上採樣和下采樣。常見的金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,但是也有一些其它算法衍生的金字塔,並不一定要高斯模糊。需根據自身應用而定,參考文獻0中所述的理由我並不

原创 圖像閾值

0 引 圖像閾值,即圖像的分割基準,基於此可完成圖像的二值化。圖像二值化可用於OCR成圖像的分割(也是最爲簡單的一種)。這種分割是基於圖像像素值級別的差異,且一般的對象是灰度圖像。 1 圖像二值化 如上所述,圖像閾值的進一步處理就是二值

原创 OpenCV常用API

cvtColor 功能:轉換色彩空間,及矩陣數據類型(如果需要提高計算精度可能需要將數據轉換成高精度類型)。 原型:void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int

原创 [轉]拉伸插值算法

0 概述        本文主要講解的是針對平面圖像在拉伸過程中,常常使用兩種插值算法:最近鄰元插值和雙線性插值。另外也列舉了其它場景中用的算法,但是沒有深入研究就不闡述,待有時間再一一補上。 1 最鄰近元法   這是最簡單的一種插值方

原创 [轉] 尾調用優化

http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/04/tail-call.html一、什麼是尾調用?尾調用的概念非常簡單,一句話就能說清楚,就是指某個函數的最後一步是調用另一個函數。  function f(x)

原创 [轉]圖像梯度:圖像頻率

0 定義        圖像的頻率是表徵圖像中灰度變化劇烈程度的指標,是灰度在平面空間上的梯度。如:大面積的沙漠在圖像中是一片灰度變化緩慢的區域,對應的頻率值很低;而對於地表屬性變換劇烈的邊緣區域在圖像中是一片灰度變化劇烈的區域,對應的

原创 線性與非線性

疊加性 當多輸入系統共同作用於系統時產生的效果,與各個輸入作用於系統產生的效果和,相同。用方程刻畫如下。例如,物理學中,物體的加速度等於作用於該物體的合力產生的加速度,但是也等於各個分力產生的加速度和。 f(x)+ f(y) = f(x+

原创 [轉]圖像梯度:算子

0 定義 本質上是用於卷積運算的模板,最終效果上是求得梯度。Roberts 算子,Sobel算子、Prewitt算子以及Laplace算子等。按功能分,上述算子都是求邊緣檢測的算子。如果按求導的階數分類,Roboert、Sobel、Pr

原创 圖像增強之03銳化

之前講述的是通過做直方圖均衡化的方法達到增強圖像的方法。除此之外,銳化也是常用的一種手段。通過銳化處理之後的圖像,可以使得邊緣清晰,顏色更鮮明,可以用於進一步提取圖像的邊緣進行圖像分割,區域形狀提取等。 0 銳化方法        圖像銳

原创 [轉]圖像邊緣提取-Canny算法

[轉自http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176] 圖象的邊緣是指圖象局部區域亮度變化顯著的部分,該區域的灰度剖面一般可以看作是一個階躍,既從一個灰度值在很小的緩衝區域