Hadoop典型应用有：搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等Hadoop的核心是HDFS和mapreduce,两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop旗下有很多经典子项目，比如HBase、Hive等，这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。mapr...
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2014-11-26 13:48:30
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计算机图形学中不可避免的会涉及到图像分析与处理的相关知识，前些时间也重温了下常用到的采样、重建以及纹理贴图等内容，并对其中的走样与反走样有了更多的认识，这里小结一下。
1. 基本问题
信号的采样与重建过程中首先面临着两个基本的问题：
给定一个连续的信号g(x)以及它的离散采样信号gs(x)，能否通过gs(x)来完整的描述g(x) 的信息；如果可以，如何通过gs(x)来重建出原始信...
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2014-11-14 22:50:44
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与ma...
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2014-10-29 10:46:08
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1. 不同类型的角点在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角点可以是两个边缘的角点；角点是邻域内具有两个主方向的特征点； 前者往往需要对图像边缘进行编码，这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取，具有相当大的难度和计算量，且一旦...
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2014-10-09 20:25:08
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1. 边缘检测的概念边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法，至少在我做图像分析与识别时，边缘是我最喜欢的图像特征。边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，表现出来往往是轮廓。在对现实世界的图像采集中，有下面4种情况会表现在图像中时形成一个边缘。深度的不连续（...
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2014-10-01 22:08:11
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本章将关注图像分析领域的feature generation.
1,区域特征：①纹理特性②局部线性变换提取纹理特征③矩④参数模型
2，形状和尺寸特征：①傅里叶特征②链式编码，它是边界形状描述最常用的技术③基于矩（moment）的特征④几何特征
3，分形（A GLIMPSE AT FRACTALS）
1980年代有两个重要工具被引入模式识别应用领域：神经网络和...
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2014-07-23 13:16:36
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Image-Pro Plus v6.0 1CD（专业图像分析软件）Inivis.AC3D.v5.0.WinALL 1CD（3D设计软件）Informatix.Piranesi.v5-ISO 1DVD（空间彩绘专家）IlluMinate.Labs.Turtle.v1.1.5.2.for.Maya.6....
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2014-07-22 22:54:15
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1.课题研究的背景图像分割是把图像分成几个特定的区域，然后提取出所需的对象目标的技术和过程。由于图像分割是从图像处理到图像分析的重要一步，所以自从它的产生到现在，一直受到人们的高度重视。而且图像分割的结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究..
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2014-07-02 06:29:54
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1.图像分割的背景与意义在应用方面，由于图像分割是从图像处理到图像分析的重要一步，所以自从它的产生到现在，一直受到人们的高度重视。它主要起源于上世纪70年代的电影行业。至今为止，随着我们科技的不断进步，我们也提出了许多种图像分割的算法，并且也有了不小的成绩，而..
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2014-07-02 06:23:50
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连通区标记是最基本的图像处理算法之一。该算法中，按从左至右、从上至下的顺序，对整幅图像进行扫描，通过比较每个前景像素的邻域进行连通区标记，并创建等效标记列表。最后，合并等效标记列表，并再次扫描图像以更新标记。算法的优点的是通俗易懂，缺点是需要两次扫描图像，效率不高。区域生长法利用区域生长的思想，一次生长过程可以标记一整个连通区，只需对图像进行一次扫描就能标记出所有连通区。...
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2014-05-22 07:32:21
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