True Truth

在以前做opencv的项目的时候, 经常用到霍夫变换, 霍夫变换是直线检测的一个很有用的工具,当然,也可以用来检测其他形状. 之前不明白原理, 后面在网上找了很多资料, 根据自己的理解, 发现霍夫变换确实是一个很好的想法. 下面进入正题: 我们知道一个直线可以表示为 y=ax+b, 我们知道, 只要 a和b想等,那么就知道这是一条直线. 通过简单的变换,我们可以将这个函数表示为 b=y-ax. 就是关于 a和b的函数. 这种将数据问题变换为参数问题的变换,就是霍夫变换. 不管图像上的点是什么,只要两个点的

我在网上找了写熵的计算，感觉都是计算色彩值出现的概率，没有找到二维空间有联系的计算。折腾了一上午，想到一个直线回归的方式来做二维图形色彩熵计算。下面是我简单的python代码。 def custom_sort(x): return x[0] mat = [ [ [70,70,70,70,71,71,72,72,71,69], [69,68,68,68,68,68,69,6...