阈值

import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 二值图像就是将灰度图转化成黑白图，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白 # 有全局和局部两种 # 在使用全局阈值时，我们就是随便给了一个数来做阈值，那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢？答案就是不停的尝试。 # 如果是一副双峰图像（简 单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰）呢？ # 我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值？这就是 Otsu 二值化要做的。 # 简单来说就是对 一副双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。 # （对于非双峰图像，这种方法 得到的结果可能会不理想）。 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。 # 第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。 # 第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值 # 第四个参数来决定阈值方法，见threshold_simple() # ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) ret, binary = cv

1.教程： 数学基础教材： 基础的微积分，线性代码，矩阵论，概率论 等，所以这些教材就不推荐了，⼤家⾃⾏了解。倒是关于传统的机器学习，推荐两本书， ⼀本是 模式识别 ，⼀本是 统计学习 。 数字图像处理： 冈萨雷斯的这本《数字图像处理》，是信号处理等专业的必修教材，是把图像处理基础理论与软件实践⽅法相结合的第⼀本书。 因为本书附带有 matlab 代码，⼤量来⾃于 MathWorks 公司的图像处理⼯具箱，可以边学边⽤。这本书基本上讲述了经典图像处理的主要内容，从亮度变换、线性和⾮线性空间滤波、图像增强与压缩、形态学图像处理、图像分割与边界等等，涵盖了领域内最基础的图像概念。 Opencv 欲学习图像处理， opencv 是绝对绕不开的，⼤部分⼯业界的代码⾥⾯⼀定有 opencv。opencv 经历过从以 c 语⾔为主的 1.0 版本，到以 c++为主的 2.0， 3.0 版本，4.0。直接从3开始。 .其他系统性的资料 3 图像基础概念与实践 3.1 图像位数 计算机是采⽤ 0/1 编码的系统，数字图像也是利⽤ 0/1 来记录信息，我们平常接触的图像都是 8 位数图像， 包含 0～255 灰度，其中 0，代表最⿊， 1，表⽰最⽩ 3.2 彩色空间 图像有灰度图有彩⾊图，灰度图即只包含亮度信息，⽽彩⾊图不仅包含亮度信息还包含颜⾊信息。灰度图不需要多说，彩⾊图平常我们接触的是 RGB

l 方法综述 l Kalman 滤波器，扩展Kalman 滤波器， l 点追踪，轮廓追踪，3D建模追踪，基于颜色分布的追踪方法。 l 3D建模方法跟踪很有效，但耗费时间。颜色直方图方法因为简单，有效并且高效的特性，成为了目前比较流行的一个用于表示被跟踪目标的方法。但颜色直方图也有局限性。隐马尔科夫模型是另一个得到认可的车辆状态估计和跟踪方法。（注：隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。目的是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析。）。另一种方法是使用角特征来处理遮挡，并在拥挤的城市道路中进行跟踪。 l 利用SIFT进行被跟踪目标特征提取，然后作为输入参数使用其他方法进行跟踪。 1. 粒子滤波器 Rob Hess实现 概述 概念上，一个基于粒子滤波器的跟踪器根据被跟踪目标的状态维护一个概率分布。粒子滤波器把这个分布描绘成一个具有权重的加权样本，或者粒子。每个粒子都代表了目标状态一个可能的实例。换句话说，每个粒子都被看成被跟踪目标一个可能的所在位置的猜测性的代表。在被跟踪目标最有可能所在的位置处的这一组粒子会包含更高的权重。这个加权分布通过一系列被称为贝叶斯过滤方程的方法随着时间蔓延，最后我们通过选取最高权重的粒子，或者不断迭代粒子集合的加权，来判定目标轨迹。

施密特触发器 施密特触发器有两个阈值电压，分别称为正向阈值电压和负向阈值电压。 1.正向阈值电压：在输入信号从低电平上升到高电平的过程中使电路状态发生变化的输入电压 2.负向阈值电压：在输入信号从高电平下降到低电平的过程中使电路状态发生变化的输入电压 3.当输入电压高于正向阈值电压，输出为低；当输入电压低于负向阈值电压，输出为高；当输入在正负向阈值电压之间，输出不改变。 来源： CSDN 作者： 一只默默努力的小透明 链接： https://blog.csdn.net/qq_44431690/article/details/104107549

一、需求分析 对天猫平台的企业信息采集下来进行结构化处理，提取出文字信息后汇总进Excel作为交付文件。 主要的功能设计如下： 1、程序能够自动读取企业工商信息图片所在的文件夹路径，并从文件夹路径中顺序取出图片进行识别，最终的识别结果以一份汇总的Excel交付。 2、因为天猫平台公示的图片内容没有固定格式，所以需要程序能匹配不同格式的图片内容提取信息。 3、能够提取出图片中的企业注册号、企业名称数据项，企业注册号、企业名称数据项要进行分析处理。 4、识别准确率需要保证在95%以上。 5、识别速度保持在60秒识别50张图片。 二、本程序处理图片方面的关键模块 1、对图片进行切割： 要求识别的文字信息“企业名称”“企业注册号”位于整个图片的其中一部分，把剩余部分切除，只留下关键信息部分，不但可以提高识别速度，还可提升识别率。 2、在进行图片的二值化时，有两种方式： （1）图片为彩色时，宜找到每个像素点合适的灰色度，因为每个像素点的灰色度不同程度上受到周边像素加权影响，从而影响整个图片的识别率。比如本像素点加上周围8个灰度值再除以9，算出其相对灰度值。 （2）图片为黑白色时，宜采用max-min方法对图片进行二值化。 针对本程序识别的图片的黑白色对比明显，故采用max-min方法进行二值化。 private static File binaryImage（File orcFile）

《Pro SQL Server Internals, 2nd edition》 的CHAPTER 3 Statistics中的Introduction to SQLSever Statistics SQL Server(P55~58)、Statistics and Execution Plans(P62~65)、 Statistics Maintenance(P68~69)三小节，Dmitri Korotkevitch,侵删 统计信息简介 SQL Server统计信息是系统对象，其中包含有关索引键值中的数据分布的信息，有时还包含常规列值。 可以在支持比较操作的任何数据类型上创建统计信息，例如>，<，=等。 让我们从上一章清单2-15中创建的dbo.Books表中检查IDX_BOOKS_ISBN索引统计信息。 您可以使用DBCC SHOW_STATISTICS（'dbo.Books'，IDX_BOOKS_ISBN）命令来完成此操作。 结果如图 3-1 所示。 图3-1. DBCC SHOW_STATISTICS输出 如您所见，DBCC SHOW_STATISTICS命令返回三个结果集。第一个包含有关统计信息的常规元数据信息，例如名称，更新日期，更新统计信息时索引中的行数等。第一个结果集中的“步骤”列指示直方图中的步数/值的数量（稍后将详细介绍）。查询优化程序不使用“密度”值

实现卷积神经网络 迁移学习 （1）下载神经网络开源的实现（代码和权重） （2）训练集少的情况下，冻结层，保留一个层来训练，在此之上再训练softmax层，改变softmax层的预测 （3）训练集多的情况下，冻结前面较少的层，训练后面的层，构建自己的输出单元。 （4）利用大量数据，重新训练每一层，更新每层的权重。 ——————————————————————————————————————— 计算机视觉现状 深度学习已经成功地应用于计算机视觉，自然语言处理，语音识别，在线广告等 1.手工工程 2.标签数据 —————————————————————————————————————— 目标检测-目标定位 1.训练集不仅包含神经网络需要预测的对象分类标签，还包含表示边界框（Bounding Box）的四个数字（边界框的中心点，框长和框宽） Example： 1.pedestrian 2.car 3.motorcycle 4.background Need to output：（Bx，By），Bh，Bw，class label（1-4） 窗口滑动目标检测 以某个步幅在图像中滑动窗口，遍历整张图片，判断目标是否在窗口中。每一个窗口利用卷积网络进行处理。计算成本较高，速度慢 通过卷积实现滑动窗口对象检测 输出精准的边界框 ——YOLO 主题思想：将图像进行网格划分

一. 前言 使用编程环境 ：KEIL mdk4 单片机 ： NRF24LE1 二. 分析 查询各开发芯片的数据手册，一般在电源管理或者复位设置章节中。以下NRF24LE1为例： Power supply supervisor（电源监控）： 电源主管在开机时对系统进行初始化，对即将发生的情况提供预警当电源电压过低而不能安全运行时，系统处于复位状态。 电源管理框图如下: Power-on reset(上电复位): 开机复位(POR)发生器在开机时初始化系统。它基于RC网络和比较器，如图所示。为了正常工作，电源电压应按规格，随着上升时间的增加而增加。当电源达到1.9V的最小工作电压后，系统保持重置状态至少1ms。 Brown-out reset（欠压复位）: 当电源电压降至BOR阈值以下时，熄灭复位(BOR)发生器使系统处于复位状态。它由一个在系统处于有源和备用模式时启用的高精度比较器和一个在所有其他模式下均可运行的精度较低的低功耗比较器组成。for- mer的阈值电压约为1.7V。迟滞约为70mV (V HYST)。这意味着，如果在电源电压降至1.7V以下时触发复位，那么在nRF24LE1开始工作之前，电源必须再次升至1.77V以上。当VDD接近阈值时，迟滞阻止比较器输出振荡。低功耗比较器的典型阈值电压为1.5V。 Power-fail comparator（掉电比较器）: 电源故障

阈值处理是指将图像内高于一定值或者低于一定值的像素点进行处理 函数形式为： retval ,dst = cv2.thresshold( src , thresh , maxval , type ) retval代表返回的阈值 dst代表阈值分割结果图像，与原始图像有相同的大小和类型 src代表要进行分割的图像，可以是多通道的 thresh代表要设定的阈值 maxval代表当type为THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV类型时，需要设定的最大值 type代表阈值分割的类型 具体类型如下 二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY) 处理之后图像为只有两个值的二值图像 对于8位灰度图像，将超过阈值thresh的值处理为最大值255，低于阈值的处理位0 1 import cv2 2 import numpy as np 3 img=np.random.randint(0,256,size=[4,5],dtype=np.uint8) 4 t,rst=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY) 5 print("img=\n",img) 6 print("t=",t) 7 print("rst=\n",rst) img= [[ 98 151 50 196 238] [ 45 64 225 227 204] [

图像阈值 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图 dst： 输出图 thresh： 阈值 maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值 type：二值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC； cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV cv2.THRESH_BINARY 超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0 cv2.THRESH_BINARY_INV THRESH_BINARY的反转 cv2.THRESH_TRUNC 大于阈值部分设为阈值，否则不变 cv2.THRESH_TOZERO 大于阈值部分不改变，否则设为0 cv2.THRESH_TOZERO_INV THRESH_TOZERO的反转 # 先将图片转化为灰度图 img = cv2 . imread ( 'cat.jpg' ) img_gray = cv2 . cvtColor ( img , cv2 . COLOR_BGR2GRAY ) ret , thresh1 = cv2 . threshold ( img