先看一张图 0 这个图是Eureka官方提供的架构图,整张图基本上把整个Eureka的核心功能给列出来了,当你要阅读Eureka的源码时可以参考着这个图和下方这些文章 EurekaServer EurekaServer就是我们常说的服务端 Eureka服务端的启动可参考这篇文章 ...
这是实验室项目的资料汇总,一方面便于自己整理,理清思路,另一方面让大家对图像融合有个大概的了解。以后项目还没有完结,以后还会有所补充。 图像融合文章系列汇总: 图像融合 一 概述 图像融合 二 简单加权融合 图像融合 三 拉普拉斯金字塔 图像融合 四 对比度金字塔 图像融合 五 梯度金字塔 图像融合 六 小波融合 ...
2014-12-30 14:41 0 2095 推荐指数:
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[01] 一个简单的REST服务实例 [02] WebHttpBinding与消息编码 [03] Web消息主体风格(Message Body Style) [04] 帮助页面与自动消息格式(JSON ...
系列文章列表 Query DSL Query DSL 概要,MatchAllQuery,全文查询简述 Match Query Match Phrase Query 和 Match Phrase Prefix Query Multi Match Query Java ...
相信我,你会收藏这篇文章的 本篇文章是这段时间撸出来的SpringBoot源码解析系列文章的汇总,当你使用SpringBoot不仅仅满足于基本使用时、或者出去面试被面试官虐了时、或者说想要深入了解一下这个东西时,那么这篇文章绝对能够满足你 SpringBoot自动装配原理解析 本篇文章 ...
简单加权融合也叫做像素加权平均法(Weighted Averaging,WA)是最简单、直接的图像融合方法。它具有简单易实现、运算速度快的优点,并能提高融合图像的信噪比,但是这种方法削弱了图像中的细节信息,降低了图像的对比度,在一定程度上使得图像中的边缘变模糊,在多数应用场合难以取得 ...
基于小波的融合(wavelet) 小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点:完善的重构能力,保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息;把图像分解成平均图像和细节图像的组合,分别代表了图像的不同结构,因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息;小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性 ...
图像融合结果 ↑ ...
准备2副背景图像,注意图像黑色的部分,是作为mask用的,我们会用灰度图的方式打开它们,这时黑色的部分值为0,则图像融合时候,可以把第二幅图像在黑色的部分显示出来。 代码非常简单,注意就是图像copyTo函数的使用,把背景图像copy到前景图像时候,掩码部分不会拷贝 ...