阈值

图像分割—基于图的图像分割（Graph-Based Image Segmentation） Reference: Efficient Graph-Based Image Segmentation,IJCV 2004,MIT Code Graph-Based Segmentation 是经典的图像分割算法，作者Felzenszwalb也是提出DPM算法的大牛。该算法是基于图的 贪心聚类 算法，实现简单，速度比较快，精度也还行。不过，目前直接用它做分割的应该比较少，毕竟是99年的跨世纪元老，但是很多算法用它作垫脚石，比如Object Propose的开山之作《Segmentation as Selective Search for Object Recognition》就用它来产生过分割（oversegmentation）。还有的语义分割(senmatic segmentation )算法用它来产生超像素（superpixels）具体忘记了…… 图的基本概念 因为该算法是将照片用加权图抽象化表示，所以补充图的一些基本概念。 图 是由 顶点 集 （vertices）和 边 集 （edges）组成，表示为 ，顶点 ，在本文中即为单个的像素点，连接一对顶点的边 具有 权重 ，本文中的意义为顶点之间的 不 相似度，所用的是 无向图 。 树： 特殊的图，图中任意两个顶点，都有路径相连接，但是没有

一、阈值分割： 分为：全局阈值、局部阈值、直方图自动阈值（自适应阈值）。 适用于：背景与目标占据不同的灰度级范围的图像。 二、边缘检测： 由于边缘和噪声都是灰度不连续的点，在频域均为高频分量，直接采用微分运算难以克服噪声的影响。因此，用微分算子检测边缘前要对图像进行平滑滤波。 三、示例 - 原图： halcon边缘提取代码： read_image (Image, 'D:/mywindows/canny.jpg') median_image (Image, ImageMedian, 'circle', 3, 'mirrored') edges_sub_pix (ImageMedian, Edges, 'canny', 1, 20, 40) gen_region_contour_xld (Edges, Region, 'filled') edges_sub_pix (ImageMedian, Edges, 'canny', 1, 5, 40) gen_region_contour_xld (Edges, Region, 'filled') median_image (Image, ImageMedian, 'circle', 5, 'mirrored') edges_sub_pix (ImageMedian, Edges, 'canny', 1, 5, 40) gen_region

. 来源： https://www.cnblogs.com/yizhangheka/p/11993496.html

1 固定阈值操作:Threshold()函数 函数是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像，或者是去掉噪声 double treshold(InputArray src,OutputArray dst,double thresh,double maxval,int type) 2 自适应阈值操作:adaptiveThreshold函数 void adaptiveThreshold(InputArray src,OutputArray dst,double maxValue,int adaptiveMethod,int thresholdType,int blockSize,double C) 来源： https://www.cnblogs.com/shuguomeifuguo/p/11991398.html

接触过 HBase 的同学应该对 HBase 写数据的过程比较熟悉（不熟悉也没关系）。HBase 写数据（比如 put、delete）的时候，都是写 WAL（假设 WAL 没有被关闭） ，然后将数据写到一个称为 MemStore 的内存结构里面的，如下图： 如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop 但是，MemStore 毕竟是内存里面的数据结构，写到这里面的数据最终还是需要持久化到磁盘的，生成 HFile。如下图： 如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop 理解 MemStore 的刷写对优化 MemStore 有很重要的意义，大部分人遇到的性能问题都是写操作被阻塞（Block）了，无法写入HBase。本文基于 HBase 2.0.2，并对 MemStore 的 Flush 进行说明，包括哪几种条件会触发 Memstore Flush 及目前常见的刷写策略（FlushPolicy）。 什么时候触发 MemStore Flush 有很多情况会触发 MemStore 的 Flush 操作，所以我们最好需要了解每种情况在什么时候触发 Memstore Flush。总的来说，主要有以下几种情况会触发 Memstore Flush：

使用threshold方法和adaptivethreshold方法对图像进行阈值分割操作。 1、使用threshold方法，设置一个阈值，将大于阈值的值变换为最大值，小于阈值的值变换为0。 #-*- coding:utf-8 -*- # opencv 中阈值操作 import cv2 import numpy #读取一张图片 img = cv2.imread('bookback.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用threshold方法进行阈值分割，大于阈值的设置为255，小于阈值的为0 ret,threshold = cv2.threshold(img,10,255,cv2.THRESH_BINARY) #对灰度图像进行阈值处理 ret1,threshold1 = cv2.threshold(gray,10,255,cv2.THRESH_BINARY) #显示图像 cv2.imshow('original',img) cv2.imshow('threshold',threshold) cv2.imshow('gray_threshold',threshold1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 　效果：由上到下依次是：原图

ClustrixDB监视集群中可用的空间量，并主动警告潜在的容量问题。 确定集群容量的阈值是可配置的，如下所述。 存储类型 要了解如何管理设备和数据库的利用率，必须首先了解ClustrixDB如何分配磁盘空间。 ClustrixDB在两个不同的文件中创建和分配空间: device1 (主存储器) 存储 all database data, undo logs, temporary tables, binlogs, ClustrixDB system tables,以及用于查询执行的临时存储， device1文件的初始大小由ClustrixDB安装程序自动检测，但也可以手动配置。 安装后，可以使用ALTER CLUSTER RESIZE设备扩展device1文件的大小。 要减小device1文件的大小，请参阅减小device1大小。 ClustrixDB希望每个节点上的device1文件大小相同。 默认情况下，在数据库启动时，ClustrixDB将自动尝试调整每个节点上的device1文件的大小，以匹配集群中最大的device1文件。 要禁用此功能，请设置device_auto_resize_to_largest=false。 临时存储用于对大型查询结果进行排序和分组，并存储在device1中。 有两个全局变量来控制临时空间的使用: device_temporary_space

转载 http://www.cnblogs.com/techyan1990/p/7291771.html 1. 写在前面 最近在做边缘检测方面的一些工作，在网络上也找了很多有用的资料，感谢那些积极分享知识的先辈们，自己在理解Canny边缘检测算法的过程中也走了一些弯路，在编程实现的过程中，也遇到了一个让我怀疑人生的BUG（日了狗狗）。就此写下此文，作为后记，也希望此篇文章可以帮助那些在理解Canny算法的道路上暂入迷途的童鞋。废话少说，上干货。 2. Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文《A Computational Approach to Edge Detection》中提出，就此拉开了Canny边缘检测算法的序幕。 Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。Canny发现，在不同视觉系统上对边缘检测的要求较为类似，因此，可以实现一种具有广泛应用意义的边缘检测技术。边缘检测的一般标准包括： 1) 以低的错误率检测边缘，也即意味着需要尽可能准确的捕获图像中尽可能多的边缘。 2) 检测到的边缘应精确定位在真实边缘的中心。 3) 图像中给定的边缘应只被标记一次，并且在可能的情况下，图像的噪声不应产生假的边缘。 为了满足这些要求

import cv2 as cv import numpy as np # 全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) # 把输入图像灰度化 # 直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割。 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE) print("threshold value %s"%ret) cv.namedWindow("binary0", cv.WINDOW_NORMAL) cv.imshow("binary0", binary) # 局部阈值 def local_threshold(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) # 把输入图像灰度化 # 自适应阈值化能够根据图像不同区域亮度分布，改变阈值 binary = cv.adaptiveThreshold(gray, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv.THRESH_BINARY, 25, 10) cv.namedWindow("binary1", cv.WINDOW_NORMAL)

基于属性归纳的基本思想就是首先利用关系数据库查询来收集与任务相关的数据并通过对任务相关的数据并通过对任务相关数据集中各属性不同值个数的检查完成数据泛化操作。 下面是《数据挖掘导论》原文提供的算法——AOI方法（ 基于属性归纳方法 ），我本来概念挺模糊的，但后来自己还是思考了，发现这个算法可以看成为一个泛化表的程序。 （1）选择数据表。 （2）获取数据表中各属性不同值的个数，为下面操作做准备（其中应该运用了SQL中的groupby语句进行汇总） （3）对满足条件的属性，进行泛化操作，并可进行删减、整理工作。 （4）合并数据表，整理数据表。 （5）输出，完成过程。 这里还提到一个概念是泛化阈值，泛化阈值，据我理解是这样的。泛化阈值是一个自定义的数值，是与属性中不同值的个数作对比。如果泛化阈值比属性不同值的个数要小，证明该属性要进行泛化操作了。 如：一个表的属性名为：“姓名”，它有700个不同取值，设泛化阈值是2。2<700,那么该属性要进行泛化操作。 此外，还有一个概念叫概念层次树。我的理解是这样的。原表有自己本来的属性。如果它要进行泛化操作。那么进行操作后，要根据新数据与原数据的关系进行新的命名。此时，泛化的属性名与原属性名组成的关系，我们称之为概念层次树。 下面是书中提及的例子 例3.1 从一个大学数据库的学生数据中挖掘出研究生的概念描述。所涉及的属性包括：姓名、性别、专业、出生地