通过以上四种布局的组合似乎不太好用, 因此需要搭配分割器QSplitter, 在QSplitter中实现局部 ...
传统的前景背景分割方法有GrabCut,分水岭算法,当然也包括一些阈值分割的算法。但是这些算法在应用中往往显得鲁棒性较弱,达不到一个好的分割效果。 现代的背景分割算法融入了机器学习的一些方法来提高分类的效果。如KNN,混合高斯 MOG ,Geometric Multigrid。这些算法的基本原理就是对每一帧图像的环境进行学习,从而推断出背景区域。 opencv的BackgroundSubtract ...
2017-12-26 16:49 0 2581 推荐指数:
通过以上四种布局的组合似乎不太好用, 因此需要搭配分割器QSplitter, 在QSplitter中实现局部 ...
刷朋友圈,看到很多人发分隔后的9宫格,出现一个大图挺好看,所以自己用java写了一个图片分隔器。 可以自定义分隔数。 ...
1、先看一下它的构造方法 默认不传参数情况下调用(1),它的参数默认是Q_NULLPTR(相当于0),代表是主窗口,无父窗口。 调用(2)的时候需要传递至少一个参数Qt::Orientation,这个参数通过Qt::Horizontal 和 Qt::Vertical来设定为水平分割 ...
View Code 实验要求:1. 能进行文件分割2. 分割块大小由用户输入决定3. 能进行文件合并4. 文件分割与合并过程用线程来实现5. 数据缓冲区不得超过2K6. 要有处理进度显示 View Code ...
git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision 使用mog2算法进行背景分割 使用knn进行背景分割 顺便检测运动物体 ...
不知不觉又半个月没有更新博客了,今天终于抽出点时间,来分享一下前段时间的成果。 在网上,我们经常看到各种各样的图片,尤其是GIF图片的动态效果,让整个网站更加富有表现力!有时候,我们看到一些 ...
一、分类算法中的学习概念 因为分类算法都是有监督学习,故分为以下2种学习。 1、 急切学习:在给定的训练元组之后、接受到测 ...
KNN学习(K-Nearest Neighbor algorithm,K最邻近方法 )是一种统计分类器,对数据的特征变量的筛选尤其有效。 基本原理 KNN的基本思想是:输入没有标签(标注数据的类别),即没有经过分类的新数据,首先提取新数据的特征并与測试集中的每一个数据特征 ...