weixin_43844944的博客

原创 Unity——暴风魔镜无法演示SDK所带Demo

Unity——暴风魔镜无法演示SDK所带Demo问题导入暴风魔镜插件，演示Demo里面的场景，出现！，然后Unity崩溃。解决设置图形api，重启Unity温馨提示：安装Unity，最好退出360等防火墙，否则可能就出现一些奇怪的空白错误，卸载重新安装Unity后解决。...

原创 项目实训 No.17

项目实训 No.17DNN算法#导入包import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport torchimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Variableimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsfrom torch.utils.data impor

原创 项目实训 No.16

项目实训 No.16整理算法思想迭代法+去小邻域：思路：图像可以看成有两部分组成，背景和笔划，他们各自有大概的灰度值范围，因此可以通过选择一个不断的迭代得到一个合适的灰度阈值，将图像成两部分。通过计算邻域面积，去除噪点。步骤：K-Means聚类算法：思路：可以认为笔划的灰度值相近且二维坐标相近，因此可以通过聚类算法，将n个数据对象（x，y，g）划分成k个聚类，使每个聚类中的数据与该聚类中心距离的平方和最小。步骤：直方图法：思路：图像中的笔划和背景之间，存在不同的灰度或平均灰度。通过计算灰度

原创 项目实训 No.15

项目实训 No.15去噪中值去噪def medium_filter(im, x, y, step): sum_s = [] for k in range(-int(step / 2), int(step / 2) + 1): for m in range(-int(step / 2), int(step / 2) + 1): sum_s.append(im[x + k][y + m]) sum_s.sort() return su

原创 项目实训 No.14

项目实训 No.13自适应高斯+大津法import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport datetimefrom skimage import morphology,data,colordef sktest3(img): img[img == 255] = 1 # 实施骨架算法 skeleton = morphology.skeletonize(img) ret

原创 项目实训 No.13

项目实训 No.13基于区域生长的分割算法import cv2import mathimport numpy as npimport osimport randomtempLst=[]size=0lst=[]def inLst(i,j): for temp in lst: if temp[0]==i and temp[1]==j: return True return Falsedef filltempLst(i,j,rows,c

原创 项目实训 No.12

项目实训 No.12修改程序，改为一次只处理一张图片，并且只保存骨干提取图import osimport cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import morphology,data,colordef file_name(dir_path): global f_name global f_namelist#文件或文件夹名称（图片） f_name = [] f_na

原创 项目实训 No.11

项目实训 No.11wavedec2该函数用于对多尺度二维小波进行分解，其常用调用格式：[C,S] = wavedec2(X,N,‘wname’):X：要进行小波分解的图像；N ：指定分解的层数；wname：指定用什么小波基进行分解。输出：c：为各层分解系数；s: 各层分解系数长度，也就是大小参考：优快云：常见matlab小波函数detcoef2Extract the level 1 approximation and detail coefficients.[H1,V1,D1]

原创 项目实训 No.10

项目实训 No.10小组会议讨论确中期目标1.各自汇报当前的进度2.各自汇报目前还需要做的工作3.确定各个任务时间节点：7月14日 确定数据库表格7月16日 确定接口7月21日 完成后端图像处理：继续优化前端：根据图像处理改变布局+优化界面后端+数据库组：完成数据库和接口开发图像处理的工作目标图像处理部分，打算优化现有算法，并且尝试复现论文算法。因为图像质量比较糟糕，而且在类似方向，甲骨文处理，一般采取扫描仪，然后提取文字。而如果是甲骨文图片的话，目前依旧处理效果不算理想。因此图像

原创 项目实训 No.9

项目实训 7月12日二进小波变换二进小波变换(dyadic wavelet transform) [1] 由二进制小波决定的变换.设}(x)是二进小波，令为二进小波变换.二进小波变换是连续小波变换半离散化的结果.人们只是把尺度因子离散化，平移因子依然连续取值.连续小波变换...

原创 项目实训 No.8

项目实训 7月8日将处理好的图片进行划分，然后人工进行选择1.根据现有人数，将图片进行划分2.先看对比图，如果觉得骨干提取效果较好，则将原图、图像处理图、骨干提取图分别保存到新的文件夹下学习寻找邻域处理算法a.https://blog.youkuaiyun.com/demm868/article/details/1080165181.通过对二值图像中目标像素的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块，进一步的我们就可以获取这些块的轮廓、外接矩形、质心、不变矩等几何参数。2.连通区域的定义一般有两种，

原创 项目实训 No.7

项目实训 7月7日修改批处理算法1.实现自动创建文件夹，然后按照对应路径自动保存2.实现保存中文路径3.实现绘制对比图，并保存4.解决plt保存多张图片出错问题 for imcounts in range(image_len): path=dir_path + f_namelist[imcounts] sPath=save_path + f_namelist[imcounts] cPath = c_save_path + f

原创 项目实训 No.6

项目实训 7月5-6日修改队友的代码，整合到批处理算法中def Adaptive_Mean(img):#自适应均值 ada_mean = cv2.adaptiveThreshold( img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 4) return ada_meandef Adaptive_Gaussian(img):#自适应高斯 ada_Gaussian = cv2.adapti

原创 项目实训 No.5

项目实训 7月3日1.小组开会，明确了大家近几日的分工2.写图像分割算法a.迭代阈值分割算法：def iteration_fun(img):#迭代法 T = img.mean() while True: t0 = img[img < T].mean() t1 = img[img >= T].mean() t = (t0 + t1) / 2 if abs(T - t) < 1:

原创 项目实训 No.4

项目实训 7月1-2日7月1日1.拿到数据集，观察了图像，发现图像质量很差，非常糟糕，噪声很多，字的纹理也不是很清晰，而且很多磨损。2.初步想法是进行轮廓检测，然后划分图片，做去噪，做图像分割，分离文字和背景，然后在做拟合，最后做特征分析3.下午，秦老师分析了我们的图像，建议我们做一个交互工具，能够让用户，可以自主描画（感觉可以利用橡皮筋等技术实现）。4.晚上，和几个成员讨论后，觉得可以通过人工分割图片，清洗数据，去除被腐蚀、模糊的图片。5.开会，明确每人任务7月2日1.上午清洗数据，对图像

原创 项目实训No.3

项目实训 6月30日查找代码，并尝试跑通1.https://gitee.com/lvt18/introduction-to-deep-learning?_from=gitee_search2.https://github.com/zxsama/Oracle_Split（范）3.https://blog.youkuaiyun.com/Carithine/article/details/79979709（范）学习通过Python 进行图像处理...

原创 项目实训 No.2

项目实训 6月29日阅读甲骨文提取文献1.https://d.wanfangdata.com.cn/conference/8147619先通过建立甲骨文字形动态描述库（Dynamic Description Library for Jiaguwen Characters，以下简称DDLJC），使用有向笔段和笔元对甲骨文字形进行动态的矢量化描述[12]，然后在字形骨架上找出特征点，最后通过特征点进行量化和存储，实现了甲骨文字的字形编码，以后的字形的编辑和输出都是由特征点来动态的生成甲骨文字2.http

原创 项目实训 No .1

项目实训第一天会议纪要1.一周至少更新三次博客2.7月30前提交个人报告3.每天八点半前，五点半后，进行打卡分工1.负责图像处理以及文字识别，实现2组实验模型2.查阅博客等相关资料，了解patch、多loss融合的概念，初略了解R-CNN、Fast R-CNN，YOLO等深度学习相关方法的思想3.制作流程图，用于分工报告...

原创 山东大学软件学院 2021年增强现实考试

山东大学软件学院 2021年增强现实考试选择题8*5上课认真听基本都能做出来增强现实的三要素张正友标定原理多幅相互匹配的图像可以得到什么画面抖动的原因空间AR论述题1.投影仪与相机位姿的校准2. homographic单应性矩阵 H,两平面上的对应点ui,ui’（1）H，ui，ui’之间的关系是什么？（2）H 是几乘几的矩阵？自由度是多少？ 为什么？（3）至少需要几个点对才能求解出 H?（4）写出求解 H 的算法3.（1）需要提前得到相机什么信息（2）如何配置头部标志点

原创 2020-2021 山东大学软件学院 Python与动画脚本 考试回忆

原创 2020-2021 山东大学软件学院计算机网络考试回忆

选择题具体考什么忘了，考的很细节填空题挺简单的，直到名词就可以复习最好全面复习，不要只看重点，不然很容易完美避开考试内容

原创 数据结构——栈

栈书本知识整理。把线性表的插入和删除操作放在同一端进行就能得到栈数据结构。我们可以从相应线性表类派生出栈类，也可以直接创建基于数组和链表的栈类。直接派生的优点是减少编码量，提高程序可靠性，缺点是运行效率低。8.1 定义和应用栈：是特殊线性表，插入和删除只能在表的同一端进行，允许插入和删除的这一端栈顶，另一端叫栈底，是一个后进先出的数据结构。8.2 抽象数据类型栈的抽象数据类型给出了栈的最基础常用操作.C++ 抽象类栈template < class T>class stac

原创 新手小白Linux安装——安装VMware + Ubuntn

VMware+Ubuntn 的安装下载Ubuntn网址：http://mirrors.163.com/ubuntu-releases/18.04.4/我选择的是ubuntu-18.04.4-desktop-amd64.iso下载VMware可以参照：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40950957/article/details/80467513我下载的是VMwar...