图像处理之 _ 导数微分 #图形图像 #数学 1. 一阶导数应用：图像的梯度 1) 用途: 在图像处理中, 常用梯度求取图像的边缘, 这是一个很基础的应用. 下图为在 OpenCV 中使用 cvSobel() 函数的具体效果. 四张图分别为: 原图, 在 x 方向上的梯度, y 方向上的梯度, xy 方向上的梯度. 图片.png 2) 二元函数 这里我们只讨论二元函数 z=f(x,y) 的导数, 通常把二元函数想像成一个曲面, 公式中的 x,y,z 分别映射到坐标系中的 x,y,z 轴. 于是我们看到了很多像山坡一样的三维图, 切线, 切面, 很看来很复杂．我觉得从图像处理的角度看二元函数似乎更容易理解, 为了简化, 我们以一张黑白图为例. x,y 轴分别对应成图像的宽和高, 颜色的灰度对应 z 值: z = f(x,y)，每个像素点的颜色值是其坐标 (x,y) 的函数． 图片.png 3) 梯度的定义 函数 z = f(x,y) 在区域 D 内具有一阶连续偏导数，则对于每一个属于 D 的点 P(x,y)，都可定出一个向量，这个向量称为函数 z = f(x,y) 在点 P ...

图像处理之 _ 霍夫（Hough）变换 #图形图像 1. 用途 Hough 变换是一种在图像中寻找直线，圆及其它简单形状的方法．当我们对图像进行边缘检测之后，可用 Hough 变换识别图像中的简单形状．该转换也是对图像的一种抽象（由繁到简）．下面介绍最基本 Hough 变换：寻找直线算法． 2. 思路 Hough 变换通过从直角坐标系到极坐标系的转换，将直角坐标系中的一条＂直线＂，转换为极坐标系上的一个＂点＂，落在这条＂直线＂上的像素点越多，这个极坐标中＂点＂的权越重，最终通过分析各个＂点＂的权重（局部最大值），获取重要线段．为区别直角坐标系中的点和极坐标系中的点，下面我们将直角坐标系中的点称为像素点． 3. 具体实现 图片.png 如图所示，假设我们有一个桃心图形，由多个红色像素点组成（红色为其有意义的像素点，即轮廓值），想提取出其中的直线．如果将各个像素点连成直线，直线将会有很多条，有些有意义，有些没意义．一般认为像素点足够多的直线更具意义，比如图中的绿色和蓝色的直线．在直角坐标系中，可以用斜截式 y=kx+b 来表示一条直线（k 是斜率，b 是 y 轴上的截距）．转换到极坐 ...

1. 简述 在Android系统上开发程序，很多时候需要精准的排布控件的位置和大小．并且适合各种比例的屏幕（4:3，16:9…），下面分别介绍在高版本和低版本的Android中的实现方法． ## 2. Android Studio／高版本Android实现 1) 说明 使用高版本android内置的android-support-percent-lib库，通过设置百分比的方法，实现了该功能， Demo一般都是android studio，Eclipse下需要下载支持库：http://download.csdn.net/detail/sbsujjbcy/8857747 在Layout中设置百分比：PercentRelativeLayout/PercentFrameLayout/PercentLinearLayout 2) Layout文件 1234567891011121314151617<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><android.support.percent.PercentFr ...

Ubuntu 上安装和使用 Android Studio 1．对比 Eclipse 与 Android Studio 开发 Eclipse 开发 Android Studio 开发 Java 开发工具 JDK (可通用) JDK (可通用) Android 开发工具 Android SDK Android SDK 集成开发环境 Eclipse Android Studio 命令行编译工具 Ant Gradle 结构 Android Studio 的 Project 类于 Eclipse 的 Workspace Android Studio 的 module 类似于 Eclipse 的 Project 优点 Eclipse 支持 C/C++/Java/Python 起初大家都有它做 Android 开发，熟悉度高 针对 Android 安装使用方便一些，5.0 以后的有些功能只能在 Android Studio 上使用 2．说明 本文的安装环境是Ubuntu 16.10，其它Ubuntu版本也可以，强烈建议使用64位系 ...

Android 开发 _ 精准排布控件位置 #移动开发 #Android 1. 简述 在 Android 系统上开发程序，很多时候需要精准的排布控件的位置和大小．并且适合各种比例的屏幕（4:3，16:9…），下面分别介绍在高版本和低版本的 Android 中的实现方法． 2. Android Studio／高版本 Android 实现 说明 使用高版本 android 内置的 android-support-percent-lib 库，通过设置百分比的方法，实现了该功能，Demo 一般都是 android studio，Eclipse 下需要下载支持库：[http://download.csdn.net/detail/sbsujjbcy/8857747 ](http://download.csdn.net/detail/sbsujjbcy/8857747) 在 Layout 中设置百分比：PercentRelativeLayout/PercentFrameLayout/PercentLinearLayout Layout 文件 <android.support.perce ...

Python 设置三方库路径 一般安装 Python 的三方库，直接使用 Python 的包管理工具 pip，或者下载源码包后，使用其中的 setup.py 安装，就可以直接安装在 Python 的系统库目录中了． 如果想使用一个三方库，又不想安装在 Python 的默认库目录中，可以程序中使用”sys.path.append(" 具体路径 ")” 将三方库路径暂时加入库路径．如果想操作一次，之后任何程序都可以直接使用，比如自己写的库，以 Ubuntu 系统为例，示例如下： 1. 建立自己的库 1234$ mkdir /tmp/8888 # 建自己的库目录，此处只是试验，/tmp目录一重启就清除了$ vi /tmp/8888/x888.py # 编写库文件，内容如下def testme(): print 'hahahaha' 2. 看一下 python 的默认库路径 123$ python>>> import sys>>> sys.path # 此时会显示python的库路径，一般有很多个，在ubuntu下一般包括/u ...

NLTK 中文词性自动标注 #自然语言处理 1 说明 学习自然语言处理，一定会参考 NLTK,主要是学习它的思路, 从设计地角度看看能做什么. 其本质就是把语言看成字符串，字符串组，字符串集，寻找其间规律． NLTK 是多语言支持的, 但目前网上的例程几乎没有用 NLTK 处理中文的，其实可以做。比如标注功能, 它自身提供了带标注的中文语库 (繁体语料库 sinica_treebank). 下面来看看怎样通过数据训练来实现中文词性自动标注. 可以利用它来标注中本，也可以寻找和验证一些隐性的规律. 2 相关知识 2.1.1 词性标注 词汇按它们的词性 (parts-of-speech,POS) 分类以及相应的标注它们的过程, 词性包括: 名词、动词、形容词, 副词等. 2.1.2 中文字符的显示 Python 内部编码是 unicode, 所以输出中文常常像这样＂ebade5＂, 用 print 函数输出时, 将自动转换成本地字符集, 也可以使用 encode(‘utf-8’) 函数转换． 2.1.3 数据集,训练集,评估 有监督的机器学习一般都是把数据分成两个部分, 一部分用于训练, ...

用 WordNet 实现中文情感分析 #自然语言处理 1. 分析 中文的情感分析可以用词林做，词林有一大类（Ｇ类）对应心理活动，但是相对于 wordnet 还是太简单了．因此使用 nltk+wordnet 的方案，如下： 中文分词：结巴分词 中英文翻译：wordnet 汉语开放词网，可从以下网址下载： http://compling.hss.ntu.edu.sg/cow/ 情感分析：wordnet 的 sentiwordnet 组件 停用词：参考以下网页，另外加入常用标点符号 [http://blog.csdn.net/u010533386/article/details/51458591 ](http://blog.csdn.net/u010533386/article/details/51458591) 2. 代码 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970 ...

中文自然语言处理工具介绍 #自然语言处理 自然语言处理是人工智能领域中的一个重要方向。它研究能人机之间通讯的方式，并涉及机器对人类知识体系的学习和应用．从分词，相似度计算，情感分析，文章摘要，到学习文献，知识推理，都涉及自然语言分析．下面介绍一些中文语言语义分析的资源．（以下只讨论能嵌入到我们程序里的资源） 1 同义词词林 《同义词词林》是 80 年代出版的一本词典，这提供了词的归类，相关性信息，起始主要用于翻译，哈工大对它进行了细化和扩充，出了《词林扩展版》，其中含有 7 万多词，17000 多种语义，五层编码．12 大类，94 中类，1428 小类，形如： 1Aa01A01= 人 士 人物 人士 人氏 人选 每一个条目对应一种语义，根据分类编号：第一位大写表示大类，第二位小写表示中类…其中涉及了一词多义和一义多词． 《词林扩展版》网上的下载很多，大小不到 1M，可以直接 load 到程序中，用于简单的分词，文章分类，模糊查找，统计，情感分析（不同感情色彩对应不同类别号）等等． 2 哈工大语言云 (LTP) 中文的语义分析工具，大多数都像 LTP 这样，提供一个在线的分析器，一组 A ...

Python 入门 Python 与 Java, C, C++ 并列为全球 4 大最流行语言. 从 C 到 C++,到 Java 再到 Python, 细节越来越少, 让开发者把更多的精力放在”做什么”, 而不是”怎么做”. 早就听说 Python 容易, 但没想到这么容易, 机器学习的分类器, 或是中文分词能在十行内搞定. 开始时几乎完全不用考虑具体的数据结构. 在熟悉了 Python 之后, 用它看程序逻辑就很清晰, 有点像伪代码, 让 LISP 爱好者们也如同找到了亲人. 以下是 Python 在 ubuntu 系统下的简单实例. 1. 第一个程序 Hello world 写入文件/tmp/a.py 1print('hello world') 运行 1$ python /tmp/a.py 2. 集成开发环境: Eclipse 支持 Python Eclipse 在 Help 菜单中，选择 Install New Software Add,输入 http://pydev.org/updates,按提示安装即可 3. 实例一: 机器学习 SVM 分类器 ...