作者：Dmitrii Marin,Zijian He,Peter Vajda,Priyam Chatterjee,Sam Tsai,Fei Yang,Yuri Boykov 摘要：诸如自动驾驶之类的许多自动化过程依赖于良好的语义分段作为关键组件...然而，这是以丢失小对象和降低语义边界精度为代价的。 为了解决这个问题，我们提出了一种新的内容自适应下采样技术，该技术有助于在目标类的语义边界附近采样位置。...成本 - 性能分析表明，我们的方法始终优于统一采样，提高了准确性和计算效率之间的平衡。 我们的自适应采样为分割提供了更好的边界质量，并为更小尺寸的对象提供更可靠的支持。
split（mat） 分割图像的通道 merge（（ch2,ch2,ch3）） 融合多个通道 导入库并创建图片 import cv2 import numpy as np img = np.zeros...200,200,3),np.uint8) 分割通道 b,g,r = cv2.split(img) 修改颜色 b[10:100,10:100] = 255 g[10:100,10:100] = 255 合并通道
有时数据集来自多个地方，我们需要将两个或多个数据集合并成一个数据集。合并数据框的操作包括纵向合并、横向合并和按照某个共有变量合并。...1.纵向合并：rbind( ) 要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。...横向合并：cbind ( ) 要横向合并两个数据框，可以使用 cbind( ) 函数。用于合并的两个数据框必须拥有相同的行数，而且要以相同的顺序排列。这种合并通常用于向数据框中添加变量。...按照某个共有变量合并：merge( ) 有时我们有多个相关的数据集，这些数据集有一个或多个共有变量，我们想把它们按照共有变量合并成一个大的数据集。...options(warn=-1) # 清爽显示 library(dplyr) mydata <- full_join(data1, data4, by = "id") mydata dplyr 包提供了多种用于合并数据框的函数
img：图像数据，nparray 多维数组 mv：指定的分拆通道（可选） b,g,r ：分割成三个单通道图像，分别代表蓝色、绿色和红色通道，并将它们分别赋值给b、g和r 1.1.2 注意事项 OpenCV...使用的图像格式是 BGR（蓝、绿、红），而不是常见的 RGB 格式。...通道合并 2.1 cv2.merge 2.1.1 语法结构 cv2.merge(mv[, dst]) #BGR 通道合并 mv：要合并的单通道 dst：通道合并的图像，nparray 多维数组 2.1.2...注意事项 进行合并的 B、G、R 单通道图像分量，数据形状必须为 (width, height)，而不是形状为 (width, height, channels=3) 的蓝色/绿色/红色图像。...单通道图像分量的图像大小 (width, height) 必须相同才能进行合并。 颜色通道要按照 B、G、R 通道次序合并，才能得到 BGR 格式的合并结果。
vision = c(4.2,4.3,4.9,4.5))test2library(dplyr)inner_join(test1,test2,by="name") #重复项合并...right_join(test1,test2,by="name") #以第二个数据框为准的合并，缺失数据为NAfull_join(test1,test2,by="name") #全部合并，不遗漏，缺失数据为...NAsemi_join(test1,test2,by="name") #仅取两者重复的行，并只留下第一个数据框valueanti_join(test1,test2,by="name") #仅取两者不同的行...，留下第一个数据框的value
多网格分配的一些优点包括： （a）为目标检测器提供它正在检测的对象的多视角视图，而不是仅依靠一个网格单元来预测对象的类别和坐标； （b ) 较少随机和不稳定的边界框预测，这意味着高精度和召回率，因为附近的网格单元被训练来预测相同的目标类别和坐标...为简洁起见，我们将解释我们在一个对象上的多网格分配。上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...包含狗边界框中心的网格单元的左上角坐标用数字0标记，而包含中心的网格周围的其他八个网格单元的标签从1到8。 到目前为止，我已经解释了包含目标边界框中心的网格如何注释目标的基本事实。...这种对每个对象仅一个网格单元的依赖来完成预测类别的困难工作和精确的tight-fit边界框引发了许多问题，例如： （a）正负网格之间的巨大不平衡，即有和没有对象中心的网格坐标 （b）缓慢的边界框收敛到GT...然后，我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后，我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。
以下是Python的代码实现： def print_diamond(size): if size % 2 == 0: raise ValueError("Size should...print(" "*(size//2-abs(i)) + "*"*(2*abs(i)+1)) # 测试 print_diamond(5) 解释一下代码： 第1~6行定义一个名为print_diamond的函数...，输入参数为菱形的大小。...第3行使用断言判断菱形的大小是一个奇数。因为菱形的中心点只会出现在奇数长度的情况下。 第4~5行循环遍历和输出，在每行前空出足够的“ ”和“*”元素。...以上函数可以实现在终端输出一个边界为 “*” 的菱形框。这里注意到函数中使用了一个断言来确保输入参数的正确性，以防在程序运行过程中发生不必要的错误。如果函数的输入参数不满足要求，则会抛出一个异常。
另一个关键点是，由于学习了bounding box的分布，可以将其应用在NMS阶段合并相邻目标框，进一步提升定位的准确性。代码已开源。...双阶段首先会生成proposal，进而产生大量重叠的边界框，标准的NMS会将类别分数较低，但是较为准确的框给剔除掉。本文的var voting尝试利用相邻的边界框来进行更好的定位。...解决方法 为了解决上诉定位不精确问题，论文提出了新的边界框损失函数-KL损失，可以同时学习边界框的回归以及定位的不准确性。...， 是我们预测的边界框的位置。...3.3 方差投票 在得到预测位置的方差后，根据已知的相邻边界框的方差对候选边界框位置进行投票。
当两个元素相距不是很远，可以直接用勾股定理就能算出元素之间的距离，但是当我们的坐标是经纬度这种数据时，使用勾股定理就不容易计算了，那么如何计算两个经纬度之间的距离呢？如何筛选附近的人呢？...假如我们现在想要获取(x0,y0)坐标 附近为r的元素，可以这样去查询： select id from pos where x0-r < x <x0+r and y0-r <y <y0+r 但是把所有数据全部放到数据库中...业界比较通用的计算距离的方法是geohsh算法，刚好redis也支持这种算法 ?...redis如何支持 在redis中，geo将二维经纬度使用52位的整数进行编码，然后放入zset集合中，zset的value是key,scroe存储的是52位的整数值，然后通过score排序，算出附近的人...获取元素hash值 geohash anhuiprovince hefei 获取附近的元素 georadiusbymember key member radius m|km|ft|mi [WITHCOORD
N4-Fields: 如何从一张图片里面找边缘？我们会想到计算局部梯度的大小、纹理变化等这些直观的方法。.... ---- 二、OpenCV 中的 Canny 边界检测 在 OpenCV 中只需要一个函数： cv2.Canny()，就可以完成以上几步。让我们看如何使用这个函数。这个函数的第一个参数是输入图像。.... ---- 三、OpenCV 中的轮廓 1、概念 轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。...让我们看看如何在一个二值图像中查找轮廓：函数 cv2.findContours() 有三个参数，第一个是输入图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。.... ---- 四、拉普拉斯变换 1、理论以及opencv的函数 拉普拉斯变换也可以用作边缘检测，用二次导数的形式定义。
, 我们可以利用ST_Distance_Sphere函数来计算店铺点位与用户点位之间的距离, 在做筛选也可关于数据库查询更优秀的写法大家可以看看这篇文章附近商家算法-地理空间距离计算优化 - 金泽夕 -...此命令将返回所有在5公里范围内的商家及其距离和坐标。我们还可以使用GEOFILTER命令对结果进行更复杂的排序和过滤，例如只返回特定类型的商家，或者按照距离排序。...v=gGgyc9O7dqc , 只在这里做简单简述, 一个数四个节点, 每个节点有个容量为n, 节点存储该范围内的数据, 对应我们的场景就是存储商户信息, 每个节点表示大块区域, 节点的子节点表示他父节点中区域的一部分..., 方便更细的划分, 比如中国就是根节点, 湖南,湖北, 北京,上海,,,,都是子节点, 长沙, 常德, ,,,,都是湖南的子节点, 然后每个县又是每个市的子节点, 知道划分成为最小区域位置, 比如我的筛选最小区域是...1km * 1km,那么我就将中国分为n个1km*1km的小块存在数中, 四叉树的是将中国分为四块, 每块再划分四块, 知道划分为最小块, 之后我们新增商户或者查询的时候都可以在树中查询 查询的时候
IDEA中的代码合并合并代码我相信大家都会，但要是一手merge走天下，遇到高手可就要趴下啦！现代的IDE图形化界面做的很好，git的很多功能原理可以不用了解的那么深刻，只是操作看看就会啦。...，本次推送会失败）mergemerge 是代码合并最简单的方式，所有代码合并的情况都可以使用 merge 。...合并默认使用的是 fast-foward 模式，如下图所示，当合并两个分支时，若顺着一个分支走下去能到达另一个分支，git 只会移动分支指针，也就是说，不会创建新的 commit 节点。...但是这样会丢失合并的信息 ，若想要在任何时候都保留合并信息，可以使用 no-fast-forward 选项。...：想要应用父分支的提交到自己的分支cherry-pick当发现自己的提交写错分支，或者想要快速将另一个分支的某个提交合并到自己的分支，可以考虑使用 cherry-pick。
边界框使用方便，但它只提供目标的粗略定位，导致对目标特征的提取也相当粗略。...此外，RepPoints 不需要使用 anchor 来对边界框的空间进行采样。...抛弃边界框，更细粒度的目标表示RepPoints 在目标检测过程中，边界框是处理的基本元素。边界框描述了目标检测器各阶段的目标位置。...虽然边界框便于计算，但它们仅提供目标的粗略定位，并不完全拟合对象的形状和姿态。因此，从边界框的规则单元格中提取的特征可能会受到包含少量语义信息的背景内容或无信息的前景区域的严重影响。...RepPoints vs 边界框 本节将描述 RepPoints，以及它与边界框的区别。
导读 本文主要介绍如何用OpenCV将不同的轮廓合并成一个轮廓的实现方法和代码演示。...背景介绍 在图像处理的应用场景中常常会遇到一种情况，本来是一个整体的目标，因为不同的亮度或其他原因导致它分割成多个部分，这种情况在用OpenCV处理的时候会被当成多个轮廓(如下图所示)，那么遇到这种情况...，我们如何把不同的轮廓合并成一个轮廓，然后做后续的处理呢？...实现方法与步骤 这里我们不用上面的绘画图，而是使用下面这张图做演示： 我们的目的：将上图中的文字轮廓看成一个整体，然后求其最小外接矩形，获得角度，将文字旋转水平，后续可以做简单的文字识别。...cv2.imread('A.jpg') cv2.imshow('src', src) split_res = src.copy()#显示每个轮廓结构 merge_res = src.copy()#显示合并后轮廓结构
这只是对文件的一个简单的误解，我不怪你——我也花了几次摸索才明白。文档很清楚，但是这个函数可能没有按您预期的方式工作；事实上，它在与我最初预期相反的方向工作。...remap()没有做的是获取源图像的坐标，变换点，然后插值。remap()所做的是，对于目的地图像中的每个像素，查找它来自源图像中的位置，然后分配一个插值值。...这里关于map1的“Thefirstmap of…”的措辞有些误导。记住，这些是图像从映射的坐标……这些点从map_x(x, y), map_y(x, y)的src映射，然后放在x, y的dst中。...在新目标图像中的像素(0, 0)处，我查看map_x和map_y，它们告诉我源图像中相应像素的位置，然后通过查看源图像中的接近值，可以在目标图像中的(0, 0)处分配插值。...处的源图像具有相同的值，第0行和第5列处的源图像是153。
如何快速生成工件的边界范围线？这样可以编程效率提升方法，具体步骤如图所示： 创建一把0.05刀，做一个等高外形参数设置如图所示
函数说明与基本操作 图象处理中最常见的就是截取图象的一部分区域区域进行处理，这部分区域简称ROI，最常见的ROI区域就是矩形，当然还有很多不规则的ROI区域。...对矩形ROI区域位置，OpenCV中有个数据结构cv::Rect来表示。...cv::Rect的成员变量与函数支持说明： Rect.x 表示左上角点x的坐标 Rect.y 表示左上角点y的坐标 Rect.width 表示矩形的宽度 Rect.height 表示矩形的高度 Rect.area...、也可以计算并集得矩形框大小。...根据矩形框面积与坐标点 对得到不同矩框可以根据面积进行排序，得到不同排序方式得矩形，代码演示如下： // 升序，基于左上角x坐标排序 static bool compareRect_x(cv::Rect
假如动物们也用GPS，突然有那么一天北极的公北极熊有点冲动，想刷一下附近有没有母熊。要求距离越近越好，不是澳大利亚动物园那只，也不是格陵兰岛上被囚禁的那群呆企鹅，要是有点共同的嗜好就再好不过了。...这种应用场景如何解决？ 一个基于LBS的社交应用或者电商应用，或多或少的包含一些地理信息，如经纬度（lat、lng）。...如何在既定的时限内响应用户的请求，如何低成本的存储这些数据，是LBS应用最关键的问题。我们以附近的人为例，看一下如何去做一个生产级别的应用。...我们从以下几个方面探讨如何做一个可伸缩的高可用附近的XX。...4 迭代过程需要变更scheme，postgis如何动态添加某个字段？ 可以直接添加，并不影响服务，但要注意删除操作可能会有较大的影响。 5 如何动态添加删除索引？
对于一些有二次开发或者集成需求的客户来说，API接口的公开是进行调用的基础，为了便于这部分用户的使用，TSINGSEE青犀视频平台都提供了API接口文档，调用自由方便。...在EasyGBS的日常运维中，有客户询问我们拉框放大和拉框缩小的接口是如何调用的，本文就来和大家简单介绍下这两个接口的调用。...这两个接口传的参数都是一样的，我们首先需要通过VLC确定视频的分辨率是多少： 然后确定缩放的范围，本文以范围50为例子，进行接口调用。...传的是50，如果设备支持拉框放大或者缩小功能就返回ok。...拉框缩小的接口也是一样的，参数不变，只需要调整接口地址就可以了： 拉框放大和拉框缩小接口介绍完毕，EasyGBS还具备更多二次开发和调用的接口，往后的博文我们也会逐渐为大家介绍。
使用该模型能够检测和定位图像中文本的边界框坐标。 那么下一步就是使用 OpenCV 和 Tesseract 处理每一个包含文本的图像区域，识别这些文本并进行 OCR 处理。...首先，我们使用 OpenCV 的 EAST 文本检测器来检测图像中的文本。EAST 文本检测器将提供文本 ROI 的边界框坐标。...注意：完美情况下，旋转的边界框也在 rects 内，但是提取旋转边界框不利于解释本教程的概念。因此，我计算了水平的边界框矩形（把 angle 考虑在内）。...然后在 boxes 上进行循环（第 123 行），我们： 基于之前计算的比率扩展边界框（第 126-129 行）。 填充边界框（第 134-141 行）。...仅仅在边界框的四角周围添加 5% 的填充，我们就能够准确识别出「BAKE」、「U」和「'S」。 当然，也有 OpenCV 的失败案例： ? ?
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