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Django的数据库操作的游标(cursor)方法
cell(元胞数组,又名元组)最大的特点是其中的每个元胞都可以包含任意类型的数据,不仅数据类型是任意的,大小也是任意的。它就像一个海纳百川的容器。这个是真好,因为有很多时候,我们事先并不知道我们要读取的数据的类型和长度,特别是长度,真得是很多情况下并不知道呢。比如我们批量读取一批文件,每个文件都有文件名,我们要用一个二维字符串数组把名字存下来,但因为每个文件的文件名长度不一样,所以我们无法事先定义
Vue.js与Bootstrap的区别?
cv::BackgroundSubtractorKNN是利用K近邻(K-nearest neigbours)思想实现的背景建模。百度百科对KNN算法的概括如下:邻近算法,或者说K最邻近(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录
用Python-OpenCV提取图像中的感兴趣区域、以及图像的深拷贝和浅拷贝问题、附示例代码。
cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG一样,都是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。cv::BackgroundSubtractorMOG2是对cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG的改进,经过改进,它实现了自适应高斯混合模型参数的更新,增强了复杂场景背景检测的性能。具体的算
OpenCV的图像直角坐标系转极坐标系的函数warpPolar()详解,并附自己写的实现直角坐标系转极坐标系的MATLAB代码
OpenCV-C++选择、提取感兴趣区域(ROI区域)【附用鼠标选取ROI区域的代码】
什么叫特征检测?就是检测图像中目标的特征呗,所谓特征,不管你怎么旋转目标,离目标远近,它的特征都应不变才对,这两个特性称为叫旋转不变性和尺度不变性。当然还有其它特征,如光照不一样,也不应该变化嘛,只是旋转不变性和尺度不变性是最基本的两个要求。对特征的描述有很多种方法和算子,常见的有SIFT特征描述算子、SURF特征描述算子、ORB特征描述算子、HOG特征描述、LBP特征描述以及Harr特征描述..
LSD快速直线检测的原理概要及OpenCV代码实现(CV类LineSegmentDetector)