对普通人而言，识别任意两张图片是否相似是件很容易的事儿。但是从计算机的角度来识别的话，需要先识别出图像的特征，然后才能进行比对。在图像识别中，颜色特征是最为常见的。...原图和直方图均衡化比较.png 二者的相关性因子是-0.056，这说明两张图的相似度很低。在上一篇文章 图像直方图与直方图均衡化 中，已经解释过什么是直方图均衡化。...直方图反向投影 所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。 ?...直方图反向投影可以根据球员球衣中的某一块区域，来查找图片中拉莫斯所穿的球衣。 ? 直方图反向投影.png 上图是不是很酷炫？...总结 直方图比较和直方图反向投影的算法都已经包含在cv4j中。 cv4j 是gloomyfish和我一起开发的图像处理库，纯java实现，目前还处于早期的版本。
region_proposal_cat.png 高斯反向投影 在图像处理中，我们通常需要设置感兴趣的区域(ROI，region of interest)，来简化我们的工作。...也就是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是我们图像分析所关注的重点。...在上一篇文章图像相似度比较和检测图像中的特定物中，我们使用直方图反向投影的方式来获取ROI，在这里我们采用另一种方式高斯反向投影。...P(r)与P(g)的乘积 归一化之后输出结果，显示基于高斯分布概率密度函数的反向投影图像。...上一篇cv4j系列的文章讲述了直方图投影，这次的高斯反向投影是另外一种选择。其实，模版匹配也能在图像中寻找到特定的目标，接下来我们的cv4j也会开发模版匹配的功能。
论文介绍 众所周知，一般的检测网络并不具备旋转不变性或者旋转等变性，在某些场景如遥感图像中，经常会对训练数据使用“旋转增强”来增强网络的性能。...然而作者发现，这种最大外接框的取法会得到过于大的真值框，从而产生标签歧义问题，甚至会损害网络的检测性能，特别是AP75的性能。...而本文作者提出，用最大内接椭圆来表示bounding box中物体的形状为更优的表示，对图片旋转后，对这个椭圆进行旋转，取椭圆的最大外接矩作为旋转后物体的真值框，如上图墨蓝色框所示。...\theta 度后的形状，\mathcal{B}() 表示对形状求最大外接水平矩形框， 这个优化公式即求出一个初始外接框中的最优的形状\hat{S}，使得这个形状旋转 \theta 度后的外接框和真实形状旋转...总结 本文针对目标检测中的旋转增强提出两个贡献： 旋转增强后新的标签怎么生成的问题，提出了比最大框法更优的椭圆表示法 提出用于回归损失计算的旋转不确定损失RU Loss，进一步提升了效果
OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便，同时还提供多种插值方法可供选择。...二：旋转 图像绕原点逆时针旋转a角，其变换矩阵及逆矩阵（顺时针选择）的图像如下： ?...OpenCV3.1.0中实现图像旋转需要用到的两个API函数分别是 - getRotationMatrix2D - warpAffine 第一个函数是用来产生旋转矩阵M，第二个函数是根据旋转矩阵M实现图像指定角度的旋转...从上面旋转以后图像可以看到四个角被剪切掉了，无法显示，我们希望旋转之后图像还能够全部显示，在之前2.x的OpenCV版本中要实现这样的功能，需要很多的数学知识，而在3.1.0中只需要添加如下几行代码即可实现旋转之后的全图显示...旋转之后全图显示如下： ? 可以看出基于OpenCV3.1.0实现图像旋转的时候同样会涉及到像素插值问题，可以选择的插值算法跟放缩时候一致。
机器学习模型 我们想要建立一个机器学习模型，该模型能够对墙壁图像进行分类并同时检测异常的位置。为了达到这个目的需要建立一个有效的分类器。它将能够读取输入图像并将其分类为“损坏”或“未损坏”两个部分。...在最后一步，我们将利用分类器学到的知识来提取有用的信息，这将有助于我们检测异常情况。对于这个类任务，我们选择在Keras中重载VGG16来完成它。...局部异常 现在我们要对检测出异常的图像进行一定的操作，使墙壁图像裂缝被突出。我们需要的有用信息位于顶层。因此我们可以访问：卷积层：上层是VGG结构，还有网络创建的更多重要功能。...，在该图像中，我已在分类为裂纹的测试图像上绘制了裂纹热图。...我们可以看到，热图能够很好地泛化并指出包含裂缝的墙块。 ? 在裂纹图像中显示异常 03. 总结 在这篇文章中，我们为异常识别和定位提供了一种机器学习解决方案。
机器学习模型 我们想要建立一个机器学习模型，该模型能够对墙壁图像进行分类并同时检测异常的位置。为了达到这个目的需要建立一个有效的分类器。它将能够读取输入图像并将其分类为“损坏”或“未损坏”两个部分。...在最后一步，我们将利用分类器学到的知识来提取有用的信息，这将有助于我们检测异常情况。对于这个类任务，我们选择在Keras中重载VGG16来完成它。...局部异常 现在我们要对检测出异常的图像进行一定的操作，使墙壁图像裂缝被突出。我们需要的有用信息位于顶层。因此我们可以访问：卷积层：上层是VGG结构，还有网络创建的更多重要功能。...，在该图像中，我已在分类为裂纹的测试图像上绘制了裂纹热图。...我们可以看到，热图能够很好地泛化并指出包含裂缝的墙块。 在裂纹图像中显示异常 03. 总结 在这篇文章中，我们为异常识别和定位提供了一种机器学习解决方案。所有这些功能都可以通过实现单个分类模型来访问。
变化检测数据集按照检测方法的监督性质大致可以分为三种，第一种是由两个不同时相的图像以及带变化图标签的用于监督学习的数据集，第二种只有两个不同时相的图像构成的用于无监督学习的数据集，第三种则是由一个源域的双时相图像以及变化图标签...此外，其他卫星，如Quickbird、SPOT系列、高分系列、Worldview系列，提供高和超高空间分辨率图像，各种航天器所提供的高空间分辨率航拍图像，也让变化检测结果保留更多变化细节。...基于街景图像的变化检测关注动态城市视觉景观的变化，例如特定地标、行人、车辆和其他路边建筑物的添加或减少。...一个关键的问题是如何在使用街景图像检测变化时识别由各种照明、相机视点、遮挡和阴影引起的噪声变化。这些噪音的变化与语义变化交织在一起，使得很难定义和测量街景图像中想要的语义变化。...03 变化检测算法 3.1 全监督变化检测（SCD） 长期以来，监督学习被认为是费时费力且难以训练的训练方式，近年来一些新的学习策略，如随机初始化权重和残差连接等，可以改善梯度流和梯度消失的问题。
图像被正射校正为3米像素尺寸 数据集为.png图像，图像文件名遵循特定格式：{label} __ {scene id} __ {longitude} _ {latitude} .png longitude_latitude...标签，scene_ids和位置中的索引i处的列表值每个对应于数据列表中的第i个图像 类标签：“船”类包括1000个图像，靠近单个船体的中心。...“无船”类包括3000幅图像，1/3是不同土地覆盖特征的随机抽样。 - 不包括船舶的任何部分。下一个1/3是“部分船只”，而1/3是先前被机器学习模型错误标记的图像（由于强大的线性特征）。...想要实现的目标：检测卫星图像中船舶的位置，可用于解决以下问题：监控港口活动和供应链分析。...如果X [0]中的某些照片可能具有相同的所有3个波段，只需尝试另一个X [3]。
关于ShellSweep ShellSweep是一款功能强大的webshell检测工具，该工具使用了PowerShell、Python和Lua语言进行开发，可以帮助广大研究人员在特定目录中检测潜在的webshell...ShellSweep由多个脚本模块组成，能够通过计算文件内容的熵来评估目标文件是webshell的可能性。高熵意味着更多的随机性，而这也是webshell文件中代码加密和代码混淆的典型特征。...功能特性 1、该工具只会处理具备默写特定扩展名的文件，即webshell常用的扩展名，其中包括.asp、.aspx、.asph、.php、.jsp等； 2、支持在扫描任务中排除指定的目录路径； 3、在扫描过程中...，可以忽略某些特定哈希的文件； 运行机制 ShellSweep提供了一个Get-Entropy函数并可以通过下列方法计算文件内容的熵： 1、计算每个字符在文件中出现的频率； 2、使用这些频率来计算每个字符的概率...（这是信息论中熵的公式）； 工具下载 广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/splunk/ShellSweep.git 相关模块
在图像几何变换的过程中，常用的插值方法有最邻近插值（近邻取样法）、双线性内插值和三次卷积法。...最邻近插值： 这是一种最为简单的插值方法，在图像中最小的单位就是单个像素，但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数，那么就对这个浮点坐标进行简单的取整，得到一个整数型坐标，这个整数型坐标对应的像素值就是目标像素的像素值...举个例子： 3*3的灰度图像，其每一个像素点的灰度如下所示 我们要通过缩放，将它变成一个4*4的图像，那么其实相当于放大了4/3倍，从这个倍数我们可以得到这样的比例关系： 根据公式可以计算出目标图像中的...(0,0)坐标与原图像中对应的坐标为(0,0) （由于分母不能为0，所以我们将公式改写） 然后我们就可以确定出目标图像中(0,0)坐标的像素灰度了，就是234。...然后我们在确定目标图像中的(0,1)坐标与原图像中对应的坐标，同样套用公式： 我们发现，这里出现了小数，也就是说它对应的原图像的坐标是(0,0.75)，显示这是错误的，如果我们不考虑亚像素情况，
在 Vue 实例中监听 message 数据属性的变化，可以使用 Vue 实例提供的 watch 选项。...}; } 在 Vue 实例的 watch 选项中添加一个监听器来监视 message 属性的变化。...watch: { message(newValue, oldValue) { // 在这里执行想要的操作 console.log('message 变化了！...该监听器会在 message 属性的值发生变化时被触发。在监听器函数中，可以执行任何你想要的操作，比如打印日志、发送网络请求或触发其他方法。 在 Vue 模板中使用 message 属性。...现在，当 message 属性的值发生变化时，监听器函数会被触发，你可以在监听器函数中执行相应的操作。例如，上述示例中的监听器函数会在控制台打印出新值和旧值。
遥感影像中的旋转目标检测系列（一） 基于 Transformer 的旋转目标检测框架 D2Q-DETR 01 背 景 图 1：遥感影像中的目标检测 与自然影像数据集不同，遥感影像中的目标通常以任意角度出现...旋转目标检测最近因其在不同场景中的重要应用而受到越来越多的关注，包括航空图像、场景文本和人脸等。...特别是在航空图像中，已经提出了许多设计良好的旋转目标检测器，并在大型数据集上（比如 DOTA-V1.0）获得了较好的结果. 与自然图像相比，航拍图像中的物体通常呈现密集分布、大纵横比和任意方向。...如式3所示，第层解码器的query数目小于第层解码器中的query数目，因此我们需要从第层解码器的queries中选择 个输入到第层解码器。...基于重分配的query标签，模型的损失更新为: 03 实 验 3.1 数据集 DOTA 是航拍图像中最大的旋转目标检测数据集，有两个常用版本：DOTA-v1.0 and
2.1 算法（目标检测vs图像分类） 在图像分类中，CNN被用来当作特征提取器，使用图像中的所有像素直接提取特征，这些特征之后被用来分类X射线图像中违禁物品，然而这种方法计算代价昂贵，并且带来了大量的冗余信息...在本例中，我们尝试在X射线图像中检测的目标是违禁物品，如刀、枪、扳手、钳子和剪刀。...使用目标检测模型而不是分类模型的好处是我们能够训练足够的正样本，无需将负样本（图像）合并到训练集中，这是因为负样本早就隐式的存在于图像中，图像中与边界框（目标的真实边界框）不相关的所有区域都是负样本。...FPN是多尺度特征提取器的改进，与其他目标检测模型中的特征提取器相比，如Faster R-CNN，包含更高质量的信息。...作者提出了位置敏感得分图，以解决图像分类中的平移不变性与目标检测中的平移差异性之间的难题。因此，该方法可以采用全卷积的图像分类器主干（例最新的残差网络Resnet）来进行目标检测。
精炼模块I主要帮助模型获取每个图像的精炼频率特征，这对变化检测有益，而精炼模块II用于从语义差异图中学习高层次的语义差异信息。最后，检测头用于生成变化图。...基于增强令牌挖掘的Transformer模块由两个单元组成：基于KAN的通道和空间注意力（CKSA）块和Transformer单元。 语义令牌操作有助于在遥感变化检测任务中与变化信息进行交互。...语义令牌表示感兴趣变化的高层次概念。它是变化检测中的关键元素之一。此外，KAN层在网络边缘促进定制激活学习并计算每个输入通道的贡献的能力已在计算机视觉领域和RS领域得到验证。...CKSA获取图像特征的令牌，这些令牌包含特征图像中变化的丰富细节，但缺乏令牌之间的交互关系语义信息。Transformer可以充分利用令牌空间中的高层次全局语义关系。...检测头 精炼语义差异图中的二阶语义差异信息表示语义信息的最终阶段。它直接用于检测头模块以区分变化区域和背景区域。检测头中采用全卷积网络生成变化图，其维度为，其中和表示原始双时相RS图像的高度和宽度。
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...正文 一、为什么需要 Ping 特定端口？ 1. 常规 Ping 的局限性 传统 Ping 只测试 ICMP 通信： 无法确认特定服务是否正常运行。...端口 Ping 的优势： 确认服务是否正常工作。 检测防火墙是否阻止了特定端口通信。...功能性 扫描速度 安装难度 适用场景 Telnet ⭐⭐⭐ ⭐ 快速 简单 测试单端口 nc ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 快速 简单 高效测试多个端口 nmap ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 较慢 较复杂 大规模端口扫描和服务检测
1、点击[Matlab] 2、点击[命令行窗口] 3、按<Enter>键
本文以Dalsa sherlock软件为例，一起来了解一下视觉检测中平滑模糊的图像处理方法。 ? 1.观察灰度分布来描述一幅图像称为空间域，观察图像变化的频率被称为频域。...2.频域分析：低频对应区域的图像强度变化缓慢，高频对应的变化快。...图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算(如微分运算)就可以使图像变得清晰。...3.检测：在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。...4.定位：如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。在边缘检测算法中，前三个步骤用得十分普遍。
前一段时间总会时不时发现当前正在打字的窗口突然失去了焦点，于是很希望有个工具能实时监听前台窗口的变化，并实时输出出来。...本文会介绍两类知识，一类是如何在 .NET/C# 程序中方便地调用 Win32 API，另一类是在控制台程序中开启 Windows 消息循环。...获取窗口的各种信息 为了让 Program.cs 中的代码更简洁一些，我们创建一个 Win32Window 类，用来辅助我们获取特定窗口的各种信息。...，那么就可以得到下面的效果： 关于如何在控制台中输出表格（并实现中英文字符对齐显示），可以阅读我的另一篇博客。....NET/C# 程序如何在控制台/终端中以字符表格的形式输出数据 - walterlv 开源项目 本文的代码已经开源在 GitHub 上，感兴趣可以去项目中阅读更新的代码： https://github.com
我想开始显示索引5中的列表项 ListView.builder( itemCount: items.length, itemBuilder: (context, index) { return ListTile
由于SSL连接在负载平衡器处终止，因此$ b b $ b $ _ SERVER ['HTTPS'] $ b 找到一个安全的方式来检测应用服务器上的HTTPS。...到目前为止，我把它放到我的CakePHP配置中： $ request_headers = getallheaders（）; if（（isset（$ _ SERVER ['HTTPS']）&& $...X-Forwarded-Proto$ _SERVER ['HTTPS'] ='on'; $ _ENV ['HTTPS'] ='on'; } else { $ ssl = false; } 然后在nginx配置中，...因为使用 X-Forwarded-Proto 看起来像标准的标准，解决方案可能是一个很好的补丁提交给CakePHP核心，所以我认为任何答案都可以合法地涉及编辑核心文件。...这会设定Apache的HTTPS值到“on”基于nginx发送的头，所以Cake将开箱即用（以及Apache中运行的任何其他应用程序）。
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
