标签: detection

在下面的代码中,pathToNonDatabase是简单文本文件的路径,而不是真正的sqlite数据库.我希望sqlite3_open能够发现它,但它不是(db不是NULL,而且result是SQLITE_OK).那么,如何检测文件不是有效的sqlite数据库？

sqlite3 *db = NULL;
int result = sqlite3_open(pathToNonDatabase, &db);

if((NULL==db) || (result!=SQLITE_OK)) { 
   // invalid database
}

我正在尝试从优质或健康的玉米粒中识别和计数受昆虫感染的玉米粒。我已经完成阈值处理，直到在图像中所有玉米粒周围绘制轮廓。

仅供参考，受昆虫侵扰的玉米粒有洞并且颜色褪色。我应该如何从包含受感染玉米粒和良好玉米粒的图像中获取受感染玉米粒的百分比？我也愿意接受其他建议。

我只是不明白.我使用cocos2d开发iPhone/Pod上的小游戏.框架很棒,但我在触摸检测时失败了.我读到你只需要在CocosNode子类的实现中覆盖正确的函数(例如"touchesBegan").但它不起作用.我该怎么办？

功能:

-(void)touchesBegan:(NSSet *)touches withEvent:(UIEvent *)event{NSLog(@"tickle, hihi!");}

我完全错了吗？

谢谢!

有没有一种简单的方法来检查对象的类型？我需要以下几点:

MyObject^ mo = gcnew MyObject();
Object^ o = mo;

if( o->GetType() == MyObject )
{
    // Do somethine with the object
}
else
{
    // Try something else
}

目前我正在使用嵌套的try-catch块来寻找System::InvalidCastException那些感觉很丑但有效的s.我打算尝试编写类似上面代码的内容,看看它是否更快/更慢/可读但是无法解决语法甚至尝试.

如果有人想知道,这来自于让一个队列进入一个提供数据工作的线程.有时我想更改设置并通过数据队列传递它们是一种简单的方法.

是否有任何好的,开源的引擎用于检测文本所使用的语言,可能具有概率指标？一个我可以在本地运行,不查询谷歌或必应？我想在大约1500万页的OCR文本中检测每页的语言.

并非所有文档都包含使用拉丁字母的语言.

我正在为破解的iPhone应用程序构建黑名单服务,如果我错过了检测破解应用程序的方法,我很好奇.

在下面的应用程序裂缝检测方法可用于该服务:

1. 检查plist大小
2. 检查签名者身份
3. 检查二进制文件是否被加密(不确定这是否正常,因为没有以这种方式检测到破解的应用程序)
4. 检查修改日期的info.plist针对包的修改日期(不知道这是工作-使用如下代码:http://snippie.net/snip/f7530ff2做到这一点)

我也想知道是否有可能检查设备是否已越狱？这也有帮助,因为该服务将像垃圾邮件黑名单一样工作,越狱可用于提高分数.

我还包括一个蜜罐,它告诉我,破解者使用的工具消除了我做的一些检查.例如,plist检查大小或签名者身份.

我现在的问题是:

• 我应该使用更多"好"的支票吗？

和

• 有没有办法检测越狱？

谢谢你的帮助!

我有一个简单的问题.我试图检测用户何时摇动iPhone.我有标准代码来检测运动,这没有问题.然而,在我的实际手机上进行测试时,我意识到你必须非常努力地摇动设备才能触发运动检测.我想知道是否有办法实现一定程度的敏感性检查.例如,一种检测用户是否轻轻摇动设备或在轻微摇晃和硬摇动之间的某种方式的方法.这将针对iOS 7,因此非常感谢任何从旧iOS版本中弃用的提示或建议.我已经完成了我的谷歌搜索但尚未找到任何解决此问题的好方法(如果有的话.)

谢谢!

-(void)motionEnded:(UIEventSubtype)motion withEvent:(UIEvent *)event
{
    if(motion == UIEventSubtypeMotionShake)
    {
       //Detected motion, do something about it 
       //at this point.
    }
}

-(BOOL)canBecomeFirstResponder
{
    return YES;
}

-(void)viewDidAppear:(BOOL)animated
{
    [super viewDidAppear:animated];
    [self becomeFirstResponder];
}

-(void)viewWillDisappear:(BOOL)animated
{
    [self resignFirstResponder];
    [super viewWillDisappear:animated];
}

我在一个项目中工作.项目的一部分包括将OpenCV的HOG人物检测器与摄像机流式传输相结合.

目前,它正在使用相机和基本的HOG检测器(CPP detectMultiScale - > http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/object_detection.html).但是不能很好地工作......检测非常噪音,算法不是很准确......

为什么？

我的相机图像是640 x 480像素.

我正在使用的代码片段是:

std::vector<cv::Rect> found, found_filtered;
cv::HOGDescriptor hog;
hog.setSVMDetector(cv::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());
hog.detectMultiScale(image, found, 0, cv::Size(8,8), cv::Size(32,32), 1.05, 2);

为什么不能正常工作？什么需要提高准确性？是否需要一些特定的图像尺寸？

PS:你知道一些精确的人检测算法,更快,并在cpp中发展？

我有一个相当大的递归函数(我也用C编写),虽然我毫不怀疑堆栈溢出发生的情况极不可能,但它仍然是可能的.我想知道你是否可以检测堆栈是否会在几次迭代中溢出,这样你就可以在不崩溃程序的情况下进行紧急停止.

以下损失各自意味着什么？(在TensorFlow对象检测API中,同时训练基于FasterRCNN的模型)

丢失/ BoxClassifierLoss/classification_loss/MUL_1

丢失/ BoxClassifierLoss/localization_loss/MUL_1

丢失/ RPNLoss/localization_loss/MUL_1

丢失/ RPNLoss/objectness_loss/MUL_1

clone_loss_1