小编Lam*_*ell的帖子

使用Swift,我正在尝试锻炼一个复杂的阵列过滤器或排序,我被卡住了.我的整数数组可以包含1到7个元素.给定一个不在数组中的某个整数值(比如X),我想找到给出自身和X之间最小差异的数组元素.

我正在尝试通过自己做一些事来学习OpenCV.在这种特殊情况下,我想拍摄灰度图像的位平面.代码似乎有效,但它只适用于第7位和第6位,而不是其余6位,因为它只显示约1/3图像的良好结果.我还没有发现它有什么问题.我非常感谢有关此问题的一些帮助,因为我只是在编写我的第一个代码库.

这是我得到的第一位:

这是第7位:

这是我的代码:

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <math.h>

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv ) {
   Mat m1 = imread("grayscalerose.jpg");
   imshow("Original",m1);
   int cols, rows, x, y;
   cols = m1.cols;
   rows = m1.rows;
   printf("%d %d \n",m1.rows,m1.cols);
   Mat out1(rows, cols, CV_8UC1, Scalar(0));
   out1 = (m1/128); //Here's where I divide by either 1,2,4,8,16,32,64, or 128 to get the corresponding bit planes

   for (int y = 0; y < rows; y++){
        for (int x = 0; x < …

我正在使用helen 数据集训练DLIB的194个面部地标的shape_predictor,该数据集用于通过face_landmark_detection_ex.cppdlib库检测面部地标.

现在它给了我一个sp.dat大约45 MB的二进制文件,与给出的68个面部标志的文件(http://sourceforge.net/projects/dclib/files/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2)相比较少.在培训中

• 平均训练误差:0.0203811
• 平均测试错误:0.0204511

当我使用经过训练的数据获得面部地标位置时,结果我得到了......

这与68个地标的结果非常不同

68地标图片:

为什么？

我正在处理一些事情,那时我将需要以二进制方式迭代2 ^n个可能的结果.

我想要一些二进制枚举或类似的东西,我可以用来在每次迭代中打开和关闭运算符和/或函数.

符号(或+/-运算符)在2 ³ = 8次迭代中变化的示例可以是:

loop1: + var1 + var2 + var3
loop2: + var1 + var2 - var3
loop3: + var1 - var2 + var3
loop4: + var1 - var2 - var3
loop5: - var1 + var2 + var3
loop6: - var1 + var2 - var3
loop7: - var1 - var2 + var3
loop8: - var1 - var2 - var3

排序的二叉树,但作为代码结构而不是数据结构？

有没有一个有用的内置？

我有一个JPEG将由图像分析算法处理.它已在图片的角落标记,但我需要在处理之前删除标签.

但是:在Gimp中打开JPEG,编辑标签并重新保存,也会在标签之外引入图像内容的细微差别.在导出设置中,除了"使用原始图像的质量设置"之外,我已禁用了所有内容,但与原始图像进行比较时仍然存在微小的像素级差异.

有没有办法准确保留所有像素信息？或者这些变化在JPEG格式下是不可避免的？