在早先的章节里，我们看到很多图像平滑技术如高斯模糊，Median模糊等，它们在移除数量小的噪音时在某种程度上比较好用。在这些技术里，我们取像素周围的一小部分邻居，做一些类似于高斯平均权重，中值等替换掉中间的元素。简单说，移除一个像素的噪音是基于本地邻居的。 噪音有一个属性，噪音一般被认为是具有零平均值的随机变量。假设一个像素噪音，p = p0 + n, 其中p0是像素的真实值，n是那个像素的噪音。你可以从不同图像取大量的同一个像素(N)并计算他们的平均值，理想情况下，你应该得到p=p0，因为均值是0. 你可以自己通过一个简单例子验证一下。保持一个静止的摄像机对准一个位置多呆几秒，这会给你很多帧

flink入门demo，采用idea+java+maven构建，从nc读取数据，拆分单词后统计输出。

关于opencv OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) 。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中、高层 API 。它不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可以使用某些外部库。 OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的。同时 OpenCV 提供了对硬件的访问，可以直接访问摄像头，并且 opencv 还提供了一个简单的 GUI(graphics user interface) 系统 :highgui 。 我们就通过 OpenCV 提供的

对于一般的图像提取轮廓，介绍了一个很好的方法，但是对于有噪声的图像，并不能很好地捕获到目标物体。 比如对于我的鼠标，提取的轮廓效果并不好，因为噪声很多： 所以本文增加了去掉噪声的部分。 首先加载原始图像，并显示图像 img = cv2.imread("temp.jpg") #载入图像 h, w = img.shape[:2] #获取图像的高和宽 cv2.imshow("Origin", img) 然后进行低通滤波处理，进行降噪 blured = cv2.blur(img,(5,5)) #进行滤波去掉噪声 cv2.imshow("Blur", blured)

注意这里提取到的人脸图片的保存地址要改成自己要保存的地址 opencv人脸的检测模型的路径也要更改为自己安装的opencv的人脸检测模型的路径 import cv2 save_path = 'F:\\face_photo_save\\chenym\\' cascade = cv2.CascadeClassifier("D:\\opencv249\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml") cap = cv2.VideoCapture(0) i = 0 while True: ret

采用基于信号处理领域最近兴起的压缩感知理论对NC-OFDM系统进行信道估计，并将回溯迭代自适应正交匹配追踪算法（BAOMP）应用到NC-OFDM系统的信道估计中，该算法在每次回溯迭代中核查所选原子的可靠性并删除不可靠原子。理论分析和仿真实验表明，BAOMP算法不但可以减少导频的数目，而且其在保持OMP类算法优点的同时，有着更好的重构性能，且不需要预先知道稀疏度K。

本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、SIFT 1.1、sift的定义 SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 1.2、sift算法介绍 SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善 。SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红最火的一种，许多人对SIFT进行了改进，诞生了SIFT的一系列变种。SIFT已经申请了专利（所以现在

import cv2 import numpy as np import copy ''' 包含多个区域的最小外接矩形''' image = cv2.imread('./label.png') B, G, R = cv2.split(image) ret, thresh = cv2.threshold(G, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY) print(thresh.shape) # 单通道复制为三通道 ...代替所有的：： 3 增加后的通道数 2 轴 GGG = np.repeat(G[...,np.newaxis], 3, 2) print(GGG.sha

NC免杀

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