OpenCV基础学习系列

036_小驰私房菜_MTK-Camera驱动配置项winsize信息

全网最具价值的AndroidCamera开发学习系列资料~作者：8年AndroidCamera开发，从Cameraapp一直做到Hal和驱动~欢迎订阅，相信能扩展你的知识面，提升个人能力~在camerasensor
小驰成长圈·2023-08-14 06:53

038_小驰私房菜_Camx添加自定义vendorTag

全网最具价值的AndroidCamera开发学习系列资料~作者：8年AndroidCamera开发，从Cameraapp一直做到Hal和驱动~欢迎订阅，相信能扩展你的知识面，提升个人能力~一.DescriptionMetadatatagscanbeeitherpredefinedAndroidtagsorcustomvendortags.VendortagsaredefinedinHALtosup
小驰成长圈·2023-08-14 06:53

037_小驰私房菜_Qcom Camx，使用GPU Node做Flip

全网最具价值的AndroidCamera开发学习系列资料~作者：8年AndroidCamera开发，从Cameraapp一直做到Hal和驱动~欢迎订阅，相信能扩展你的知识面，提升个人能力~高通CamX框架下
小驰成长圈·2023-08-14 06:23

034_小驰私房菜_[问题复盘] Qcom平台，某些三方相机拍照旋转90度

全网最具价值的AndroidCamera开发学习系列资料~作者：8年AndroidCamera开发，从Cameraapp一直做到Hal和驱动~欢迎订阅，相信能扩展你的知识面，提升个人能力~【一、问题】某些三方相机
小驰成长圈·2023-08-14 06:22

C++ 学习系列 二 -- RAII 机制

一什么是RAII？RAII（ResourceAcquisitionIsInitialization）是由c++之父BjarneStroustrup提出的，中文翻译为资源获取即初始化，其含义是：用局部对象来管理资源的技术，这里所说的资源指的是操作系统中的内存资源、网络套接字等等；局部对象指的是定义在栈上的对象，其生命周期的管理是由操作系统完成的。二为什么引入RAII？计算机操作系统的资源使用一般分为
在河之洲木水·2023-08-14 06:50

c++ 学习系列 -- 智能指针

一为什么引入智能指针？解决了什么问题？C++程序设计中使用堆内存是非常频繁的操作，堆内存的申请和释放都由程序员自己管理。但使用普通指针，容易造成内存泄露（忘记释放）、二次释放、程序发生异常时内存泄露等问题等。另外，使用普通指针容易产生野指针、悬空指针等问题。所以C++11就引入了智能指针来管理内存。二常用的智能指针与区别常用智能指针有shared_ptr、unique_ptr与weak_ptrun
在河之洲木水·2023-08-14 06:50

C++ 学习系列3 -- 函数压栈与出栈

在C++中，函数压栈（函数调用）和出栈（函数返回）是函数调用过程中的两个关键步骤。下面将逐步解释这两个过程：一函数压栈与出栈过程简介函数压栈（函数调用）的过程如下：调用指令：在函数调用点，会发出一个调用指令（如call指令），将控制权转移到被调用函数的入口点。保存返回地址：调用指令执行前，当前函数的返回地址会被压入栈中，以便在函数执行完毕后返回到正确的位置。参数压栈：函数调用时，将函数的参数按照一
在河之洲木水·2023-08-14 06:48

【C++学习系列】1.小谷记账踩坑记

文章目录前言1.基础支持2.几个小坑2.1为什么要用引用传值2.2头文件的作用2.3whiletrue的使用和跳出3.未解决的问题前言是尚硅谷的C++第一季的项目，我跟着敲下来了，发现几个坑点，记录下来；1.基础支持有这个则只requireonce#pragramonce关键数据结构StructAccountItem{stringitemType;intamount;stringdetail;}关
weixin_40293999·2023-08-13 15:51

高效学习系列5-关于思维模型的那些事儿

什么是人类智慧？如果你只是记得一些孤立的事实，试图把它们拼凑起来，那你会无法真正理解任何东西。如果这些事实不在一个理论框架中相互联系，你也无法把它们派上用场。你必须在头脑中建立起一些思维模型，依靠这些思维模型组成的框架重构自身的经验什么是思维模型呢？思维模型是针对你所面对的情况，指引你关注重要元素的蓝图，界定场景、背景和方向。即使缺乏实际知识或经验，你也能够增进了解，做出最佳决策。要学哪一种思维模
马一·2023-08-13 11:24

（pytorch-深度学习系列）ResNet残差网络的理解-学习笔记

ResNet残差网络的理解ResNet伴随文章DeepResidualLearningforImageRecognition诞生，该文章是MSRA何凯明团队在2015年ImageNet上使用的网络，在当年的classification、detection等比赛中，ResNet均获了第一名，这也导致了ResNet声名鹊起。1.提出ResNet的背景：出了什么问题该思想的起源是训练深度网络中发现的一个
我是一颗棒棒糖·2023-08-13 06:25

数据挖掘（异常检测）——相似度

DataWhale组队学习2021.05组队学习系列笔记四异常检测（相似度）LOF方法是一种典型的基于密度的高精度离群点检测方法。
EL33·2023-08-13 06:02

QT学习系列目录

文章目录QT系列目录一、QT学习1.信号与槽的理解二、QT功能实现1.QT信号与槽实现2.QT修改应用程序icon3.QT读写文件4.QT读写配置文件5.QT中类型转换6.QT中显示加载动画7.QT中定时器使用8.QT中让控件跟随窗口大小变化9.QT中调用MessageBox的三种方法10.QT正则校验三、QT开发异常问题QT系列目录一、QT学习1.信号与槽的理解二、QT功能实现1.QT信号与槽实
Mr.Kyle·2023-08-13 01:53

计算机网络（五）—— 运输层（1、2、3）：运输层概述、运输层端口、复用与分用的概念、UDP和TCP的对比

计算机网络系列内容的学习目录→\rightarrow→谢希仁计算机网络学习系列内容汇总。
大彤小忆·2023-08-12 16:01

FreeRTOS的学习（三）——中断机制

FreeRTOS的学习系列文章目录FreeRTOS的学习（一）——STM32上的移植问题FreeRTOS的学习（二）——任务优先级问题FreeRTOS的学习（三）——中断机制FreeRTOS的学习（四）
LEODWL·2023-08-12 09:43

FreeRTOS的学习（六）——系统时钟

FreeRTOS的学习系列文章目录FreeRTOS的学习（一）——STM32上的移植问题FreeRTOS的学习（二）——任务优先级问题FreeRTOS的学习（三）——中断机制FreeRTOS的学习（四）
LEODWL·2023-08-12 09:13

ArcGIS Engine学习系列1 AE基础介绍

1.ArcGIS软件体系结构2.ArcObjectsArcObjects是ESRI公司ArcGIS系列产品的开发平台，它是基于MicrosoftCOM技术（基于微软COM技术，所以只能在这个环境中运行）构建的GIS组件产品，是一套可重用的通用的二次开发组件产品，它可以用于大量开发框架中，包括流行的像.NET、Visual、C++、Java等开发环境。ArcObjects不是为最终用户而是专门为开发
GISer Liu·2023-08-12 08:33

C++学习系列之求圆柱体的体积

实例要求：以函数调用的方式，求圆柱体的体积；主函数中先输入圆柱体的半径和高，调用求体积的函数，输出结果；代码如下：#include#includeusingnamespacestd;doubleCylinder(doubler,doubleh);//函数声明//主函数intmain(){doubleradius,height;cout>radius>>height;doublevolume=Cyl
李十五哥·2023-08-12 07:22

C++学习系列之打印金字塔和倒金字塔

实例要求：用符号“#”打印一个金字塔；用符号“#”打印一个倒金字塔金字塔代码：#includeusingnamespacestd;intmain(){for(inti=1;iusingnamespacestd;intmain(){for(inti=1;i<=8;i++){for(intj=1;j<=i-1;j++)cout<<"";for(intk=1;k<=18-i;k++)cout<<"#";
李十五哥·2023-08-12 07:22

C++学习系列之求圆的面积

实例要求：取圆周率为3.1415926，分别输入半径为40和928.355，求圆面积；并按域宽10位输出，先输出圆周率和半径，再输出圆的面积；代码如下：#include#includeusingnamespacestd;constdoublepi=3.1415926;intmain(){doubleradius1,radius2;cout>radius1>>radius2;cout<
李十五哥·2023-08-12 07:52

Android的学习系列之Android Studio Setup安装

Android的学习系列之AndroidStudioSetup安装@[TOC](Android的学习系列之AndroidStudioSetup安装)前言Android平台搭建总结前言还是项目需要，暂时搭建安卓的运行平台
arriettyandray·2023-08-12 06:29

spring 5.0.x源码学习系列一: 构建spring源码

spring5.0.x源码学习系列之构建spring源码一、环境准备Spring5.0.x源码下载:gitclonehttps://github.com/spring-projects/spring-framework.git-b5.0
avengerEug·2023-08-12 04:27

opencv基础60-用分水岭算法cv2.distanceTransform()实现图像分割与提取原理及示例

在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。在前面的章节中，我们讨论了如何使用诸如图像形态学变换、阈值算法、图像金字塔、图像轮廓、边缘检测等方法对图像进行分割。本节介绍使
玩转AI·2023-08-11 22:20

opencv基础59-霍夫变换原理讲解及示例-cv2.HoughLines()-＞(直线，圆形检测)

霍夫变换是一种在图像中寻找直线、圆形以及其他简单形状的方法。霍夫变换采用类似于投票的方式来获取当前图像内的形状集合，该变换由PaulHough（霍夫）于1962年首次提出。最初的霍夫变换只能用于检测直线，经过发展后，霍夫变换不仅能够识别直线，还能识别其他简单的图形结构，常见的有圆、椭圆等。霍夫变换应用场景霍夫变换在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用，主要用于检测图像中的几何形状，特别是直线和
玩转AI·2023-08-11 22:49

Javascript进阶[面向对象编程]

文章深入浅出、语言风趣；爱吃必胜客社区创立者，旨在“发现美欣赏美学习系列专栏。Python学习宝库。网络安全学习宝库、文章目录⭐️面向对象编程创建一个基本的JavaScr
李奇坤剑指大厂·2023-08-11 18:54

opencv基础53-图像轮廓06-判断像素点与轮廓的关系（轮廓内，轮廓上，轮廓外）cv2.pointPolygonTest()

点到轮廓的距离在OpenCV中，函数cv2.pointPolygonTest()被用来计算点到多边形（轮廓）的最短距离（也就是垂线距离），这个计算过程又称点和多边形的关系测试。该函数的语法格式为：retval=cv2.pointPolygonTest(contour,pt,measureDist)式中的返回值为retval，与参数measureDist的值有关。式中的参数如下：contour为轮廓
玩转AI·2023-08-11 09:51

opencv基础55-获取轮廓的特征值及示例

轮廓自身的一些属性特征及轮廓所包围对象的特征对于描述图像具有重要意义。本节介绍几个轮廓自身的属性特征及轮廓所包围对象的特征。宽高比可以使用宽高比（AspectRation）来描述轮廓，例如矩形轮廓的宽高比为：宽高比=宽度（Width）/高度（Height）示例：编写程序计算矩形轮廓的宽高比。importcv2o=cv2.imread('cc.bmp')cv2.imshow("original",o
玩转AI·2023-08-11 06:08

opencv基础58 傅里叶变换cv2.dft()-＞(图像增强、图像去噪、边缘检测、特征提取、图像压缩和加密)

傅里叶变换是啥？傅里叶变换是以法国数学家让-巴蒂斯特·约瑟夫·傅里叶（Jean-BaptisteJosephFourier）的名字命名的，以纪念他对这一数学工具的贡献。傅里叶生活在18世纪末和19世纪初，他是一位多才多艺的科学家，不仅在数学领域有杰出的成就，还在热传导、天体物理学等领域做出了重要贡献。傅里叶变换最早的形式是由傅里叶于1822年首次引入的，他在其著作《解热方程的解析法》中描述了将周期
玩转AI·2023-08-11 06:08

opencv基础57-模板匹配cv2.matchTemplate()-＞(目标检测、图像识别、特征提取)

OpenCV提供了模板匹配（TemplateMatching）的功能，它允许你在图像中寻找特定模板（小图像）在目标图像中的匹配位置。模板匹配在计算机视觉中用于目标检测、图像识别、特征提取等领域。以下是OpenCV中使用模板匹配的基本步骤：加载图像：首先，加载目标图像和要匹配的模板图像。选择匹配方法：选择适当的匹配方法，例如cv2.TM_CCOEFF、cv2.TM_CCOEFF_NORMED、cv2
玩转AI·2023-08-11 06:36

opencv基础49-图像轮廓02-矩特征cv2.moments()-＞（形状分析、物体检测、图像识别、匹配）

矩特征（MomentsFeatures）是用于图像分析和模式识别的一种特征表示方法，用来描述图像的形状、几何特征和统计信息。矩特征可以用于识别图像中的对象、检测形状以及进行图像分类等任务。矩特征通过计算图像像素的高阶矩来提取特征。这些矩可以表示图像的中心、尺度、旋转和形状等属性。以下是一些常见的图像矩特征：零阶矩（Zeroth-OrderMoments）：描述图像的总体亮度或面积，通常表示为图像的
玩转AI·2023-08-10 06:50

OpenCV基础知识4 — 绘制图形

前期回顾：OpenCV基础知识1—OpenCV概述OpenCV基础知识2—图像处理
小哥谈·2023-08-10 01:03

JavaScript算法【入门】

文章深入浅出、语言风趣；爱吃必胜客社区创立者，旨在“发现美欣赏美学习系列专栏。Python学习宝库。网络安全学习宝库、文章目录基础算法反转字符串计算整数的阶乘找出字符串中
李奇坤剑指大厂·2023-08-09 09:02

opencv基础47 查找图像轮廓cv2.findContours()详解

什么是图像轮廓？图像轮廓是指图像中物体边缘的连续性曲线。在计算机视觉和图像处理中，轮廓通常被用于检测物体、分割图像以及提取物体特征。图像轮廓是由一系列连续的像素点组成，这些像素点位于物体边界上。轮廓的特点是在物体和背景之间的边界位置，因此可以用来表示物体的形状和结构。轮廓可以是闭合的，也可以是开放的，具体取决于物体的形状。图像轮廓的应用场景？图像轮廓在许多应用场景中都发挥着重要作用，下面列举了一些
玩转AI·2023-08-09 07:32

opencv基础48-绘制图像轮廓并切割示例-cv2.drawContours()

绘制图像轮廓：drawContours函数在OpenCV中，可以使用函数cv2.drawContours()绘制图像轮廓。该函数的语法格式是：image=cv2.drawContours(image,contours,contourIdx,color[,thickness[,lineType[,hierarchy[,maxLevel[,offset]]]]])其中，函数的返回值为image，表示目
玩转AI·2023-08-09 07:32

opencv基础46-图像金字塔02-拉普拉斯金字塔

前面我们介绍了高斯金字塔，高斯金字塔是通过对一幅图像一系列的向下采样所产生的。有时，我们希望通过对金字塔中的小图像进行向上采样以获取完整的大尺寸高分辨率图像，这时就需要用到拉普拉斯金字塔前面我们已经介绍过，一幅图像在经过向下采样后，再对其进行向上采样，是无法恢复为原始状态的。对此，我们也用程序进行了验证。向上采样并不是向下采样的逆运算。这是很明显的，因为向下采样时在使用高斯滤波器处理后还要抛弃偶数
玩转AI·2023-08-09 07:32

opencv基础45-图像金字塔01-高斯金字塔cv2.pyrDown()

什么是图像金字塔？图像金字塔（Image>Pyramid）是一种用于多尺度图像处理和分析的技术，它通过构建一系列不同分辨率的图像，从而使得图像可以在不同尺度下进行处理和分析。图像金字塔在计算机视觉、图像处理和计算机图形学等领域中广泛应用，可以用于目标检测、特征提取、图像匹配、尺度不变特征变换（SIFT）等任务。图像金字塔通常分为两种类型：高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。高斯金字塔（GaussianPy
玩转AI·2023-08-09 07:59

Clickhouse学习系列——一条SQL完成gourp by分组与不分组数值计算

笔者在近一两年接触了Clickhouse数据库，在项目中也进行了一些实践，但一直都没有一些技术文章的沉淀，近期打算做个系列，通过一些具体的场景将Clickhouse的用法进行沉淀和分享，供大家参考。首先我们假设一个Clickhouse数据表：CREATETABLETest_Table(page_idString,/*页面ID*/user_idString,/*用户ID*/is_slowString
粲然忧生·2023-08-09 07:54

C语言学习系列--＞【函数的递归】

文章目录前言观图有感一、概述二、递归的限制条件三、递归的代码实现例1：求n！例2：顺序打印⼀个整数的每⼀位四、递归与迭代前言小编怀着激动的心情编写本篇小博客，因为我要介绍的是递归——一种优雅的问题解决方法。递归将人分成三个截然不同的阵营：恨它的、爱它的以及恨了几年后又爱上它的。希望各位读者在阅读小编的文章后，可以深刻理解递归思想。观图有感为了让读者形象地认识到递归，先看一组漫画。1、假设你在玩密室
南桥几晴秋·2023-08-08 09:51

C语言学习系列--＞第四弹【分支和循环】

文章目录前言一、if语句1.1基本if语句1.2else语句1.3elseif语句1.4嵌套if语句1.5else悬空问题二、关系操作符三、逻辑操作符逻辑取反运算符四、switch语句4.1作用4.2语法4.3switch语句中的case和default的顺序问题五、while循环5.1作用5.2语法六、for循环6.1作用6.2语法七、do-while7.1作用7.2语法八、break和cont
南桥几晴秋·2023-08-08 09:21

C语言学习系列--＞【函数】详细

文章目录前言一、函数概述二、库函数2.1标准库和头函数2.2库函数使用方法2.3库函数文档的一般格式三、自定义函数3.1语法3.2代码示例四、形参和实参4.1实参4.2实参五、return语句六、数组作为函数的参数七、嵌套调用和链式访问7.1嵌套调用7.2链式访问八、函数的定义和声明8.1单个文件8.2多个文件8.3static和extern8.3.1static修饰局部变量8.3.2static
南桥几晴秋·2023-08-08 09:21

C语言学习系列--＞第一弹【初识C语言】

文章目录前言一、什么是C语言？二、编译器三、第一个C语言项目2.main（）函数3.printf()函数和库函数四、关键字的介绍五、字符和ASCII编码六、字符串和\0七、转义字符总结前言从今天开始，小编为大家整理C语言学习的笔记，供大家参考。如有谬误，欢迎指正。MyGitee：https://gitee.com/gwj-xiao-bai一、什么是C语言？顾名思义，它是一种语言，是一种人与计算机交
南桥几晴秋·2023-08-08 09:51

Android音视频学习系列(二) — 交叉编译动态库、静态库的入门

系列文章Android音视频学习系列(一)—JNI从入门到精通Android音视频学习系列(二)—交叉编译动态库、静态库的入门Android音视频学习系列(三)—Shell脚本入门Android音视频学习系列
金戈鐡馬·2023-08-08 05:38

spring 5.0.x源码学习系列二: 从AnnotationConfigApplicationContext开始，进入spring世界

揭开AnnotationConfigApplicationContext类运行的神秘面纱一、运行大致流程图在这里插入图片描述二、解析2.1无参构造方法AnnotationConfigApplicationContext无参构造方法publicAnnotationConfigApplicationContext(){//在执行此行代码之前,先执行了父类的构造方法//此段代码做的事情://1.初始化b
avengerEug·2023-08-08 03:58

Javascript 数据结构[入门]

文章深入浅出、语言风趣；爱吃必胜客社区创立者，旨在“发现美欣赏美学习系列专栏。Python学习宝库。网络安全学习宝库、文章目录⭐️使用数组存储不同类型的数据使用方括号访问
李奇坤剑指大厂·2023-08-08 03:38

opencv基础41-图像梯度-sobel算子详解cv2.Sobel()（边缘检测基础）

图像梯度是用于描述图像变化率的概念。在图像处理中，梯度指的是图像中每个像素的灰度值变化速率或方向。它常用于边缘检测和图像特征提取。一维图像的梯度表示为函数f(x)的导数，而在二维图像中，梯度是一个向量，包含两个分量：水平方向和垂直方向的灰度变化率。这两个分量的大小和方向可以用来确定图像中的边缘和纹理信息。在图像处理中，常用的算子如Sobel、Prewitt和Scharr等可以用于计算图像的梯度。梯
玩转AI·2023-08-07 15:25

opencv基础43- 图像梯度-Laplacian 算子（ cv2.Laplacian）边缘检测基础

Laplacian算子是一种图像处理中常用的边缘检测算子，它用于检测图像中的边缘和轮廓。该算子计算图像中每个像素点的二阶导数，从而突出图像中灰度值变化较大的区域，这些区域通常对应图像的边缘或者轮廓。Laplacian（拉普拉斯）算子是一种二阶导数算子，其具有旋转不变性，可以满足不同方向的图像边缘锐化（边缘检测）的要求。通常情况下，其算子的系数之和需要为零。Laplacian算子的一种常用形式是二维
玩转AI·2023-08-07 15:25

opencv基础44- Canny边缘检测详解-cv.Canny()

什么是Canny边缘检测？Canny边缘检测是一种经典的边缘检测算法，由JohnF.Canny在1986年提出。它被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域，是一种多阶段的边缘检测算法，能够有效地检测图像中的边缘并抑制噪声。Canny边缘检测的主要步骤如下：噪声抑制：首先，通过使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以去除图像中的噪声。高斯滤波器可以有效地平滑图像，同时保持边缘的细节。计算梯度幅值和方向：使用
玩转AI·2023-08-07 15:25

opencv基础 42- Scharr算子-cv2.Scharr()（边缘检测基础）

Scharr算子是用于计算图像梯度的一种常用算子，特别是在边缘检测任务中。它是Sobel算子的改进版本，旨在提供更加准确和敏感的边缘检测。在离散的空间上，有很多方法可以用来计算近似导数，在使用3×3的Sobel算子时，可能计算结果并不太精准。OpenCV提供了Scharr算子，该算子具有和Sobel算子同样的速度，且精度更高。可以将Scharr算子看作对Sobel算子的改进，其核通常为：OpenC
玩转AI·2023-08-07 15:25

Linux内存映射函数mmap与匿名内存块

学习系列：《APUE14.8》《CSAPP9.8.4》1总结memory-mappedio可以将文件映射到内存中的buffer，当我们从buffer读写数据时，其实操作的是对应文件中的数据。
高铭杰·2023-08-07 05:58

C++ 学习系列 1 -- 左值、右值与万能引用

1.何为左值？何为右值？简单的说，左值可以放在等号的左边，右值可以放在等号的右边。左值可以取地址，右值不能取地址。1.1左值举例：变量、函数或数据成员返回左值引用的表达式如++x、x=1、cout#includeusingnamespacestd;voidprint(string&str){cout#includeusingnamespacestd;voidprint(conststring&st
在河之洲木水·2023-08-07 02:54

数据挖掘（异常检测）——概述

DataWhale组队学习2021.05组队学习系列笔记一异常检测概述思维导图核心内容：一、异常检测是做什么：划分正常数据（预期行为数据）与非正常数据（预期行为差异数据）二、实现方法：统计方法、线性模型
EL33·2023-08-07 02:47
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