滑动窗口，每一个位置得到一个256维向量（不唯一，此处backbone输出的深度为256），然后经过全连接层，得到分类的2k个分数（对应右侧指向的k个anchor，每个anchor两个参数描述前景概率与后景概率），与位置框回归的4k个参数。在上图中，从feature map层来看，有两个指向上层的箭头，其中左侧指向Region Proposal Network的即为RPN结构，右侧指向Roi po

学习资料参考：张平.《OpenCV算法精解：基于Python与C++》.[Z].北京.电子工业出版社.2017.前言直方图，熟悉的概念，可以用来表示每个数出现的概率，即频次。那么运用在图像处理中，简单的来说，如灰度图，就是表示灰度图中每个像素值的个数。原理详解而表示像素的用处在于对一些背景与前景在图中黑白上右明显的对比界限。如下图所示：上图中前景中的牛的灰度值大一些，而草地的灰度值小一些，两者的灰

学习资料参考：张平.《OpenCV算法精解：基于Python与C++》.[Z].北京.电子工业出版社.2017.前言在使用各种阈值处理时，如果在不均匀照明或者灰度值分布不均的情况下，使用全局阈值分割往往达不到我们希望的效果，因此为每一个像素的位置设置一个对应的阈值是可能行的解决方案。原理详解在对图像进行如均值平滑、高斯平滑、中值平滑之后，得到的以当前像素为中心的领域内的灰度“平均值”，所以该平均值

参数估计的方法包括经验风险最小化、结构风险最小化、最大似然估计、最大后验估计。参数估计用于学习模型参数，以达到最优的目的，如线性回归的模型参数。

滑动窗口，每一个位置得到一个256维向量（不唯一，此处backbone输出的深度为256），然后经过全连接层，得到分类的2k个分数（对应右侧指向的k个anchor，每个anchor两个参数描述前景概率与后景概率），与位置框回归的4k个参数。在上图中，从feature map层来看，有两个指向上层的箭头，其中左侧指向Region Proposal Network的即为RPN结构，右侧指向Roi po

单视图重构

描述给你一串路径，譬如：a\b\ca\d\eb\cstd你把这些路径中蕴含的目录结构给画出来，子目录直接列在父目录下面，并比父目录的首字符向右缩两个空格，就像这样：abcdebcstd注：同一级的需要按字母顺序排列，不能乱。输入描述：每个测试案例第一行为一个正整数n（n<=10）表示有n个路径，当n为0时，测试结束，接下来有n行，每行有一个字串表示一个路径，长度小于50。输出描述：输出目录结

学习资料参考：张平.《OpenCV算法精解：基于Python与C++》.[Z].北京.电子工业出版社.2017.方程法由仿射矩阵可知，该矩阵中有6个未知数，所以一共需要六个方程来解6个未知数.(点击访问仿射矩阵)那么也就是需要三个坐标转换前与转换后的相应坐标值才能构造出仿射矩阵。库函数提供了如何求解的办法，我们只需提供三个坐标点（前后共6个）即可。示例#include<opencv2/cor

学习资料参考：张平.《OpenCV算法精解：基于Python与C++》.[Z].北京.电子工业出版社.2017.基础概念二维离散卷积是在两个矩阵的基础上的一种计算方式，如下所示：I=(1234)I=\begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ \end{pmatrix}I=(13​24​),K=(−1−221)K=\begin{pmatrix} -1 &amp

一、灰度图灰度图就是单通道图像，而单通道图是指维度数为2的图像。而灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等（可将这点与下文的RGB图进行对比）。那么灰度图的每个像素点就只有一个值表示颜色，像素值的范围就是[0~255]。如使用RGB表示灰度为100的图像，即RGB(100，100，100).简而言之，灰度图就是黑白图。（图片来源于：百度图片-点击访问）二、RGB图图像通道在RGB色彩模式下就是指在