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  1. 软件架构师应该知道的97件事（英文）

  2. 目录 前言 客户需求重于个人简历 简化根本复杂性，消除偶发复杂性 关键问题可能不是出在技术上 以沟通为中心，坚持简明清晰的表达方式和开明的领导风格 架构决定性能 分析客户需求背后的意义 起立发言 故障终究会发生 我们常常忽略了自己在谈判 量化需求 一行代码比五百行架构说明更有价值 不存在放之四海皆准的解决方案 提前关注性能问题 架构设计要平衡兼顾多方需求 草率提交任务是不负责任的行为 不要在一棵树上吊死 业务目标至上 先确保解决方案简单可用，再考虑通用性和复用性 架构师应该亲力亲为 持续集成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-15
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：dizzh

  1. 软件架构师应该知道的97件事

  2. 前言 客户需求重于个人简历 简化根本复杂性，消除偶发复杂性 关键问题可能不是出在技术上 以沟通为中心，坚持简明清晰的表达方式和开明的领导风格 架构决定性能 分析客户需求背后的意义 起立发言 故障终究会发生 我们常常忽略了自己在谈判 量化需求 一行代码比五百行架构说明更有价值 不存在放之四海皆准的解决方案 提前关注性能问题 架构设计要平衡兼顾多方需求 草率提交任务是不负责任的行为 不要在一棵树上吊死 业务目标至上 先确保解决方案简单可用，再考虑通用性和复用性 架构师应该亲力亲为 持续集成 避免进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-08
    • 文件大小：23mb
    • 提供者：zhangenshu

  1. 机器视觉系列-ROI关注区域

  2. 机器视觉系列-ROI关注区域 Region of Interest ，LabVIEW的ROI模块，可以理解为关注区域，在后面很多操作，比如条形码识别，图像匹配等等都是很重要的一步。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-09-07
    • 文件大小：418kb
    • 提供者：langbin418

  1. 软件架构师应该知道的97件事总结

  2. 前言 客户需求重于个人简历 简化根本复杂性，消除偶发复杂性 关键问题可能不是出在技术上 以沟通为中心，坚持简明清晰的表达方式和开明的领导风格 架构决定性能 分析客户需求背后的意义 起立发言 故障终究会发生 我们常常忽略了自己在谈判 量化需求 一行代码比五百行架构说明更有价值 不存在放之四海皆准的解决方案 提前关注性能问题 架构设计要平衡兼顾多方需求 草率提交任务是不负责任的行为 不要在一棵树上吊死 业务目标至上 先确保解决方案简单可用，再考虑通用性和复用性 架构师应该亲力亲为 持续集成 避免进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-05-10
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：jzb01332

  1. 基于LABVIEW的机器视觉-ROI关注区域.rar

  2. 利用labview编译出简易的labview机器视觉的ROI关注区域的程序，比较简易适合初学者

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-05-20
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：zhmexinxin

  1. 用于车辆检测的锚点生成优化和兴趣区域分配

  2. 基于区域提议网络（RPN）的对象检测，例如具有CNN的快速区域（Faster R-CNN），由于其高精度和快速而备受关注。但是，在特殊应用场合（例如车载车辆检测）中使用时，它还有改进的余地。原始RPN在最后一个特征图的每个像素上均匀地定位多尺度锚点，并分类一个锚点是前景还是背景的一部分，在最后一个特征图中具有一个像素。最后一个特征图中每个像素的接受场在原始的更快的R-CNN中固定，并且与锚点大小不一致。因此，大型车辆只能看到某个部分，而小型车辆的特征中包含太多无用的信息。这降低了检测精度。此外，

  3. 所属分类：其它

  1. 一种用于无线监控系统的新型分层DVC结构

  2. 在无线监视系统中，简单的视频捕获设备和有限的传输环境可能会限制计算的复杂性和带宽。 由于分布式视频编码（DVC）结构可以将复杂性从编码器转移到解码器，因此我们将DVC结构应用于无线监视系统。 此外，由于移动对象是最受关注的焦点，因此我们提出了DVC的分层结构，该结构将计算和带宽资源集中在关注区域（ROI）上。 我们还针对该结构提出了一种ROI检测方案和一种新颖的辅助信息生成算法。 实验结果表明，它可以显着提高监视视频序列的速率失真（RD）性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：698kb
    • 提供者：weixin_38742571

  1. 使用色彩空间的微表情识别

  2. 微表情是简短的非自愿面部表情，可显示真实的情感，因此有助于发现谎言。 由于它们的应用前景广阔，因此引起了各个领域研究人员的关注。 最近的研究表明，两个感知色空间（CIELab和CIELuv）为表达识别提供了有用的信息。 本文是国际模式识别会议论文的扩展版本，其中我们提出了一种新颖的色彩空间模型，即张量独立色彩空间（TICS），以帮助识别微表达。 在本文中，我们进一步证明了CIELab和CIELuv在识别微表达方面也有帮助，并指出了为什么这三种颜色空间可以实现更好的性能。 将微表达彩色视频剪辑视为

  3. 所属分类：其它

  1. 一种基于视觉显着性的集成水印方法，用于同步图像认证和版权保护

  2. 本文提出了一种基于视觉显着性的集成水印方法，该方法可用于同步图像认证和版权保护。 首先，将使用基于对象的显着性关注模型自动提取兴趣区域（ROI），这些区域的大小不是固定的，并且可以呈现一个图像的最重要信息。 其次，为了抵抗常见的信号处理攻击，对于每个ROI，采用一种改进的量化方法将版权信息嵌入其DCT系数中。 最终，选择一个ROI的边缘图作为脆弱的水印，然后将其嵌入到水印图像的DWT域中，以进一步抵抗篡改攻击。 该方法以基于ROI的视觉显着性为桥梁，可以同步实现图像认证和版权保护，并且还可以保留

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：768kb
    • 提供者：weixin_38592256

  1. UltimateMRZ-SDK：使用深度学习的机器可读区域旅行文档（MRZ MRTD）检测器和识别器-源码

  2. 完整文档位于 在线演示，为 开源计算机视觉库： : 这是使用深度学习的最先进的检测器和识别器。 与您可以在网络上找到的其他解决方案不同，您无需调整摄像机/图像即可定义关注区域（ROI）。 我们也不会尝试使用较小的ROI来减少处理时间或假阳性。 将处理整个图像（最多支持4K ）并检查每个像素。 不论MRZ线是小，远，模糊，部分遮挡，倾斜还是倾斜，我们的实现都可以准确地检测和识别每个字符。 该检测器是不可知论者，不会根据某些预定义规则（正则表达式）对文本进行解码（识别/ OCR）检查，这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：55mb
    • 提供者：weixin_42109732

  1. ExploreASL：ExploreASL的开发。 稳定的版本将在master分支中。 如果您知道自己在做什么，请使用任何其他分支。 如果您想做出贡献，请通过hjmutsaertsamsterdamumc.nl与我们联系。 开发流程的详细信

  2. 探索ASL 描述 ExploreASL是用于图像处理和统计动脉旋转标记灌注MR图像的管道和工具箱。 它被设计为一个多操作系统，开源，协作框架，可促进图像处理方法开发人员和临床研究人员之间的相互授粉。 该软件提供了完整的从头到尾的方法，该方法可以完全自动运行，涵盖从数据导入和结构分割，配准和归一化到CBF量化的所有必要任务。 此外，该软件包还包括质量控制（ QC ）程序和关注区域（ ROI ）以及对提取的数据进行体素分析。 迄今为止， ExploreASL已用于处理来自所有主要MRI供应商和AS

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：244mb
    • 提供者：weixin_42160398

  1. 一种图像的感兴趣区域提取方法

  2. 感兴趣区域（Region of interests， ROI）是图像中可能引起人眼视觉关注的区域。根据视觉注意机制的经典模型Itti模型来提取图像的低层特征，利用局部迭代的特征合并策略并在此基础上综合自动阈值分割和种子点的区域生长方法得到感兴趣区域的提取方法。实验结果表明该方法符合生物的视觉注意机制，具有良好的鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：870kb
    • 提供者：weixin_38677234

  1. python-opencv：cv2.selectROI用法、参数 、返回值的解读

  2. 在一幅图像中，如何选择自己感兴趣的区域，并且对这个感兴趣的区域进行截取，以便对其进行跟多的操作呢？ image=cv2.imread('example.png') cv2.namedWindow('img') r = cv2.selectROI('roi', image, False, False ) cv2.waitKey(0) 原创文章 33获赞 1访问量 3663

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：67kb
    • 提供者：weixin_38584642

  1. 用于车辆检测的锚点生成优化和兴趣区域分配

  2. 基于区域提议网络（RPN）的对象检测，例如具有CNN的快速区域（Faster R-CNN），由于其高精度和快速而备受关注。 但是，在特殊应用场合（例如车载车辆检测）中使用时，它还有改进的余地。 原始RPN在最后一个特征图的每个像素上均匀地定位多尺度锚点，并分类一个锚点是前景还是背景的一部分，在最后一个特征图中具有一个像素。 最后一个特征图中每个像素的接受场在原始的更快的R-CNN中固定，并且与锚点大小不一致。 因此，大型车辆只能看到某个部分，而小型车辆的特征中包含太多无用的信息。 这降低了检测精

  3. 所属分类：其它