OpenCV getDefaultPeopleDetector的系数是多少？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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ArrayList的初始容量是多少？

ArrayList的初始容量是多少？...很多人给出的答案是10 最近无意中又看了下ArrayList源码，发现江山已不再啊，很多时候面试自我感觉还不错，总被淘汰呢，也有这方面的原因，自不知了源码出自JDK8版本，追溯了一下，JDK7高版本时代就开始变了...private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {}; 从变量注释看，初始容量应该还是10，但看了下构造函数，发现记忆中的代码已经不见了...} 这几个方法可以看出：在第一次add时，才去扩容，也就是懒式每次扩容大小为oldCapacity + (oldCapacity >> 1)，也就是1.5倍到此回到问题本身：ArrayList的初始容量是多大呢...不能直接说是0，更不能说是10 应该把这种优化过程说完整，以防与面试官的知识圈不匹配在JDK6时，初始容量是10，但从JDK7开始，初始容量是0，会在第一次add元素时，扩容为10

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行人检测--OpenCV与TensorFlow SSD对比

OpenCV行人检测我们使用HOG特征提取+SVM训练，使用默认API检测，详细了解可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75705284 使用的测试原图： ?...OpenCV代码： import cv2 import numpy as np if __name__ == '__main__': img = cv2.imread("1.jpg")...cv2.imshow("src", img) hog = cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector...接下来使用TensorFlow SSD训练好的模型ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28进行测试，代码如下： import os import sys import tarfile...对比之下，TensorFlow SSD行人检测明显好于OpenCV Hog+SVM，所以后面如果你对目标检测有兴趣，可以看看深度学习相关的，比如TensorFlow目标检测相关。

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合理的基尼系数_基尼系数为1表示

一、基尼指数的概念基尼指数（Gini不纯度）表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。...注意：Gini指数越小表示集合中被选中的样本被参错的概率越小，也就是说集合的纯度越高，反之，集合越不纯。当集合中所有样本为一个类时，基尼指数为0....二、基尼系数的计算公式基尼指数的计算公式为：三、计算示例我们分别来计算一下决策树中各个节点基尼系数：以下excel表格记录了Gini系数的计算过程。...我们可以看到，GoodBloodCircle的基尼系数是最小的，也就是最不容易犯错误，因此我们应该把这个节点作为决策树的根节点。...在机器学习中，CART分类树算法使用基尼系数来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，不纯度越低，特征越好。这和信息增益（比）相反。

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HOG 特征

通过这个归一化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果. 优点由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更大的空间领域上。...在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要行人大体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有一些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。..., cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=1) 利用公式求取梯度幅值和方向： g=gx2+gy2θ=arctan⁡gygx 12 # Opencv中使用：mag, angle = cv2.cartToPolar...) v=v‖v‖22+ε2 整体流程图 HOG提取流程 OpenCV函数 hog = cv2.HOGDescriptor() ：创建HOG特征描述； hog.setSVMDetector(cv.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector...cv.imshow("input", src)# hog特征描述hog = cv.HOGDescriptor()# 创建SVM检测器hog.setSVMDetector(cv.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector

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已知仿射变换的系数，求仿射变换的反向系数

对于如下从（xx，yy）到（X，Y）的仿射变换： X = xx + ax * xx + bx * yy + cx Y = yy + ay * xx + by * yy + cy 已知（ax，bx，cx...），（ay，by，cy）为其仿射变换系数，则（X，Y）到（xx，yy）必然也存在仿射变换关系： xx = X + axp* X + bxp * Y + cxp yy = Y + ayp * X +...byp * Y + cyp 求其对应的反向系数（axp，bxp，cxp），（ayp，byp，cyp）。

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基于米尔全志T527开发板的OpenCV行人检测方案

本文将介绍基于米尔电子MYD-LT527开发板（米尔基于全志T527开发板）的OpenCV行人检测方案测试。...摘自优秀创作者-小火苗一、软件环境安装1.在全志T527开发板安装OpenCVsudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv2.在全志T527开发板安装...评估模型：使用测试数据集评估训练后的模型。计算模型的准确率、召回率和F1分数等指标。... hog = cv2.HOGDescriptor() #初始化方向梯度直方图描述子 #设置SVM为一个预先训练好的行人检测器 hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector...()) #调用函数detectMultiScale，检测行人对应的边框 time_start = time.time() #记录开始时间 #获取（行人对应的矩形框、对应的权重）

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OpenCV与图像处理（七）

---- 1、基于OpenCV中自带的HOG的行人检测分类器，实现行人检测 # *_*coding:utf-8 *_* import cv2 import numpy as np img = cv2....imread('person.jpg') hog = cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector...()) #使用opencv默认的模型 rects, _ = hog.detectMultiScale(img, winStride=(4,4), padding=(8,8), scale=1.05) for...2、基于OpenCV中自带的Haar的人脸检测分类器，实现人脸人眼检测 1）人脸检测 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np face_cascade...3、基于OpenCV中自带的LBP的人脸检测分类器，实现人脸检测 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np face_cascade

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opencv︱opencv中实现行人检测：HOG+SVM（二）

接：opencv︱HOG描述符介绍+opencv中HOG函数介绍（一）相关博文：Recorder︱图像特征检测及提取算法、基本属性、匹配方法转载于：Opencv HOG行人检测...原始图像打完补丁后就直接用固定的窗口在图像中移动，计算检测窗口下的梯度，形成描述子向量，然后就直接SVM了二、opencv实现的code #include opencv2/core/core.hpp...return -1; } HOGDescriptor defaultHog; defaultHog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector...，这个getDefaultPeopleDetector是默认模型，这个模型数据在OpenCV源码中是一堆常量数字，这些数字是通过原作者提供的行人样本INRIAPerson.tar训练得到的。...这里只是用到了HOG的识别模块，OpenCV把HOG包的内容比较多，既有HOG的特征提取，也有结合SVM的识别，这里的识别只有检测部分，OpenCV提供默认模型，如果使用新的模型，需要重新训练。

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最大的 String 字符长度是多少？

对于这样一个频繁使用的类，String 字符串可以有多长呢？十万字符？一百万字符？还是无限的呢？要弄清楚 String 的最大长度，首先应该了解 String 类的内部实现。...不过，这个最大值只是在理论上能够达到的值，在我们实际的使用中，一般情况下获得的最大长度比理论值要小。下面我们写一个最简单的程序来看。...那么，到底我们所用的计算机能够承受多大的字符数组呢，这跟软件与硬件等诸多因素都有关，我们可以编写程序来获得可申请最大字符数组的近似值。...String 的最大长度也就是字符数组的最大长度，理论上最大长度为 int 类型的最大值，即 2147483647。...在实际中，一般可获取的最大值小于理论最大值，在我的电脑上得出的最大值是 2 ^ 31 - 3，大家可以在自己的电脑上测试下。

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UDPTCP 包的大小限制是多少？

假设：我们的接受/发送端都是以太网，它们的 MTU 都是 1500，我们发送的时候，数据包会以 1500 来封装，然而，不幸的是，传输中有一段X.25网，它的 MTU 是 576，这会发生什么呢？...在应用程序中我们用到的 Data 的长度最大是多少，直接取决于底层的限制，即：MTU 以太网（Ethernet）的数据帧在链路层　　IP包在网络层　　TCP或UDP包在传输层　　TCP或UDP...这两种类型的数据包都是非正常的以太网数据包，它们将影响网络的正常运行。无论是碎片或特大数据包，都会增加网络的负载，导致网络故障的发生。...，MSS 的值正好是在 IP 不会被分片处理的最大长度（这个长度受限于数据链路层的 MTU）双方在发送 SYN 的时候会在 TCP 的头部写入字节能支持的 MSS 值然后双方得知对方的 MSS 值之后...大部分操作系统会提供给用户一个默认值，该值一般对用户是比较合适的。 3、怎样才能知道自己的当前网络环境的 MTU 值是多少呢？下面便来介绍测试方法。

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IP协议的数据帧长度是多少

1、如果使用PPP协议，帧最大长度1510字节，其中数据长度（加载上层的协议数据）不超过1500字节； 2、如果在以太网中，帧的长度为：64～1518字节（10～100Mbps 的以太网），1G及以上的以太网...，帧长度为512~1518字节；其中数据长度（加载上层的协议数据）不超过1500字节。

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我的左下角的值是多少？

本题所运用的知识点，我们之前都讲过了，细细品味一波 513.找树左下角的值给定一个二叉树，在树的最后一行找到最左边的值。示例 1: 示例 2: 思路本地要找出树的最后一行找到最左边的值。...我们来分析一下题目：在树的最后一行找到最左边的值。首先要是最后一行，然后是最左边的值。如果使用递归法，如何判断是最后一行呢，其实就是深度最大的叶子节点一定是最后一行。...所以要找深度最大的叶子节点。那么如果找最左边的呢？可以使用前序遍历，这样才先优先左边搜索，然后记录深度最大的叶子节点，此时就是树的最后一行最左边的值。...递归三部曲：确定递归函数的参数和返回值参数必须有要遍历的树的根节点，还有就是一个int型的变量用来记录最长深度。这里就不需要返回值了，所以递归函数的返回类型为void。...if cur.right: queue.append(cur.right) return result 旧文链接：二叉树：我的左下角的值是多少

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HOG特征详解与行人检测

HOG概述 HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法，是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性...，最初是用HOG特征来来识别人像，通过HOG特征提取+SVM训练，可以得到很好的效果，OpenCV已经有了。...OpenCV中HOG多尺度对象检测API如下： virtual void cv::HOGDescriptor::detectMultiScale( InputArray img, std...winStride-表示窗口步长 padding-表示填充 scale-表示尺度空间 finalThreshold-最终阈值，默认为2.0 useMeanshiftGrouping-不建议使用，速度太慢拉使用OpenCV...") cv.imshow("input", src) hog = cv.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector

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圆周率前10000位是多少_圆周率的前二十位是多少

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。相信你一定很早就学过有关圆周率π的知识，但是你可能对π的准确值只了解到π≈3.1415926，今天小编要给大家带来圆周率π的前10000位的值。...0657922955 2498872758 4610126483 6999892256 9596881592 0560010165 5256375678 ----- [至此10000位] ----- 以上就是小编整理的π...（圆周率）的小数点后10000位。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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相关系数r和决定系数R2的那些事

相关系数r和决定系数R^2的那些事有人说相关系数（correlation coefficient，r）和决定系数（coefficient of determination，R^2，读作R-Squared...）都是评价两个变量相关性的指标，且相关系数的平方就是决定系数？...在之前的博文《使用Python计算方差协方差相关系数》中提到协方差是计算两个随机变量X和Y 之间的相关性的指标，定义如下： \mathrm{Cov}(X, Y) = \mathrm{E}[(X - \mathrm...{E}X)(Y - \mathrm{E}Y)] 但是协方差有一个确定：它的值会随着变量量纲的变化而变化（covariance is not scale invariant），所以，这才提出了相关系数的概念...决定系数（R方）下面来说决定系数，R方一般用在回归模型用用于评估预测值和实际值的符合程度，R方的定义如下： R^2 = 1 - \mathrm{FVU} = 1 - \frac{\mathrm{RSS

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基尼系数直接计算法_基尼系数简单的计算方法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。使用两种方法，通过python计算基尼系数。在sql中如何计算基尼系数，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。...文章中方法1的代码来自于：（加入了一些注释，方便理解）。为精确计算。如果对于基尼系数概念不太清楚，可以看原文的第一部分。...通过简化推到多个梯形面积求和公式，得到一个比较简单的公式，就是链接2中结尾的公式。如果分组的数量跟样本数量相同，就可以得到精确的数字，计算出来的基尼系数跟上面方法1的结果相等。...如果分组数量降低，获得的基尼系数将稍低于准确的基尼系数，因为更多的将非直线的曲线假设成了直线，即梯形的一边。...但可能有助于对基尼系数近似计算的理解，所以放在了这里。方法三样本数量能够被分组数均匀分配的情况（仅适用于这个情况），更好的方法详见方法二。数据的精确度可能还会受样本量和分组量的关系。

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你的Kubernetes成熟度是多少？

Kubernetes 成熟度模型的存在是为了帮助你自我识别你所处的阶段，了解环境中的差距，并获得关于增强和改进 Kubernetes 堆栈的见解。...当你使用成熟度模型时，要知道，如果你确实到达了某个阶段，你可能仍然需要重新访问以前的阶段。此外，要明白 Kubernetes 的成熟不是一夜之间发生的——它需要时间。...Kubernetes 成熟度模型应该作为一种工具来帮助你理解在你使用云原生的过程中需要关注的地方，或者需要帮助的地方。这里我们提供了每个阶段的简要介绍。...你正在考虑云原生和 Kubernetes 将如何帮助你实现业务和技术目标，它的成本是多少，以及你打算实现什么。...现在你想要提高 Kubernetes 集群的安全性、效率和可靠性。第六阶段：测量与控制 Kubernetes 成熟的下一个阶段是引入更多的环境度量和控制。

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您的 MAD 得分是多少？| MAD Skills

今天，我们将推出 MAD 计分卡，从您使用的 Jetpack 库的数量，到使用 Kotlin 编写的应用所占的百分比，通过这些指标展示您作为 Android 开发者的 "时髦" (modern) 程度。...它会对各种关键的 MAD 技术进行重点介绍，包括您可以使用的特定 Jetpack 库和 Kotlin 功能。...第 3 步，查看和共享您的计分卡: 当您的插件完成运行后，Studio 会向您发送一条包含您的个人链接的通知，其中提供了您的计分卡所含的所有详细信息。希望您满意并与他人分享您的结果！...中的最新技术，从而更加轻松地打造更为出色的应用。...精心编排了长达三周的系列内容，包含了从导航、Kotlin 到 Android Studio 的相关主题，每个主题都以问答形式作为结尾，我们在此解答您的疑问。

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Python中无穷的哈希值是多少？

在Python中，有一个内置函数 hash()，它可以生成任何对象的哈希值，在进行对象不比较的时候，其实就是比较对象的哈希值（参阅《Python大学实用教程》）。但是，你是否做过下面的操纵？...infty，然后将它作为hash()函数的参数，即得到无穷的哈希值，结果是31459，对这个结果的数字组成，应该并不陌生吧。...>>> import math >>> int(math.pi*1e5) 314159 它就是组成的部分数字。为什么会是这个结果，这里有什么玄妙吗？没有什么玄妙的，都是语言中的规定。...回到hash()函数，它是Python的一个内置函数，在上面的程序中调用它的时候，函数的指针由内置float类型（PyTypeObject PyFloat_Type）的tp_hash属性给出，即float_hash...-271828.0 : 314159.0; 由此可见，那个结果就是人为的规定。注意，上面代码中还有另外一个数字，271828，就是自然常数所包含的几个数字。

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opencv的imread函数_opencv imwrite

近日，开始学习图像处理，思前想后决定以opencv作为实验基础。遂完成图片读取和显示功能。Imread作为常用的图像读取函数，虽然简单，但是参数的选择非常重要，直接影响到后期处理。...32比特（windows *.bmp）的像素深度对应的彩色图，则表示的是4通道，RGBA，多出的A表示的是透明度的索引。.../4通道数据转换为1通道数据访问，因为OpenCV内部存储每一行像素数据以及像素内部通道数据都是连续存储的。...2.3 结合isContinuous的指针 2.2中已经说明了，OpenCV中行与行之间不一定连续存储，也就是有可能连续存储，而且提供了对应的API支持判断是否连续这一现象，也可基于此，再提高访问速度...所以opencv提供了一种更安全的访问方法-迭代器。

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