简单人脸识别定位

图像显著性检测(Saliency Detection,SD)，指通过智能算法模拟人的视觉系统特点，预测人类的视觉凝视点和眼动，提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域)，可以广泛用于目标识别、图像编辑以及图像检索等领域，是计算机视觉领域关键的图像分析技术。

图像显著性检测(Saliency Detection,SD)，指通过智能算法模拟人的视觉系统特点，预测人类的视觉凝视点和眼动，提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域)，可以广泛用于目标识别、图像编辑以及图像检索等领域，是计算机视觉领域关键的图像分析技术。

图像中像素的显著性值可以它和图像中其它像素的对比度来定义, 具体公式为:其中,为像素的颜色, n为图像中所有颜色的总数,为在图像I中出现的概率,为颜色在彩色空间Lab之间的距离.对于每个像素，使用上述公式就可以计算其显著性, 从而可以得到图像中目标的显著性.然而，上述公式存在一个问题: 对于三维颜色空间，例如RGB颜色空间, 8bit数据的颜色总数为 255ｘ２５５ｘ２５５=16581375, 计

基本原理：思路：1、基本原理是利用字符匹配的思想识别，因此需要试先建立字符模板2、匹配算法利用matlab中自带的函数xcorr实现，残差最小的就是识别结果3、字符只能一个个识别，因此需要将字符分割，4、字符存在多行的情况，因此需要分行，逐行识别实现过程：step1：读取待识别图像并进行二值化处理step2：识别结果总结：1、 建立合适的字符模板模板2、 合理的识别策列链接：https://dow

问题背景，有一个符号矩阵A，大小为8*8，其中每个元素都是sym，需要对其进行定积分，积分次数为100次，也就是需要做100次定积分，每次积分变量不同。对于这个问题，首先想到的是利用for循环100次做，但是我们直到matlab对于循环并不友好，比较耗时。此外，对于符号积分函数int，一次运算大概需要3-5s（可能我的电脑比较差），100次运算就需要300到500秒，也就是5到10分钟，假如外面还

图像显著性检测(Saliency Detection,SD)，指通过智能算法模拟人的视觉系统特点，预测人类的视觉凝视点和眼动，提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域)，可以广泛用于目标识别、图像编辑以及图像检索等领域，是计算机视觉领域关键的图像分析技术。

首先将图像分别进行小波变换，即利用小波金字塔算法将空间域上已经配准止之后的两幅图像分别变换到小波域；其次，根据需要选择不同的融合规则，常见的图像融合方法有加权平均法、局部方差法、局部能量法、PCA方法等等。最后根据融合规则分别将不同金字塔的小波图像进行融合，再利用逆变换将其变换回空域即可实现CT图和MRI的图像融合。是现代医学中的图像信号融合中最为常见的一种融合模式。一层小波分解，低频采用邻域加权

理解采样频率和信号频率的关系

1．单只避雷针的保护范围应按下列方法确定（附图 4．1）。（1）当避雷针高度 h 小于或等于 hr 时：①距地面 hr 处作一平行于地面的平行线；②以针尖为圆心，hr 为半径，作弧线交于平行线的 A、B 两点；③以 A、B 为圆心，hr 为半径作弧线，该弧线与针尖相交并与地面相切。从此弧线起到地面止就是保护范围。保护范围是一个对称的锥体；④避雷针在 hx高度的 xxˊ平面上和在地面上的保护半径，按