类间专题
【matlab】图像二值化---最大类间方差法
最大类间方差法 最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适合于双峰情况的自动求取阈值的方法,又叫大津法,简称Otsu。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 在Ma
网上商城SSH各个类间的关系（二）
接着昨日的总结，昨天说到action、service、dao、vo之间的调用，以及在Struts中的配置，建立与Spring的关系。 期待Spring是如何与action建立起联系、是如何通过Spring实现解耦和？ 首先在Spring的配置文件ApplicationContext.xml中配置Dao设置，与SessionFactory关联 <!-
网上商城SSH各个类间的关系（一）
接着上一篇的SSH三者的牵线，整理了他们三个之间的关系。网上商城SSH主要是利用SSH这个框架进行开发的网站。网上商城除了基本的SSH框架之外，还有action、service、dao、vo包，他们各负责什么样的职责、是如何交互的、之间数据是如何传输的？下面让我们一起来期待： 其中，action继承ActionSupport，与页面WEB-INF下jsp交互，js
Flask后端之建立模型类间的外键联系
1、模型类代码： 定义了三个模型类：User、Goods 和 Sign： class User(db.Model):__tablename__ = 'user'id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)name = db.Column(db.String(100), nullable=False)email = db.Column(db.Strin
C++跨类调用（类间值传递、跨类调用方法）
C++跨类调用（类间值传递、跨类调用方法） 1.通过全局变量实现跨类调用（1）优缺点（2）思想原理（3）具体流程 2.通过类内指针变量实现跨类调用（1）优缺点（2）思想原理（3）具体流程 在面向对象编程的时候经常会遇到不同类实例之间的跨类调用，包括跨类值传递以及跨类调用方法，实际运用是有很多方法都可以解决这一问题，今天主要总结2个常用且通用的方法。 1.通过全局变量实现跨类调
CenterLoss | 减小类间距离
1.centerloss原理 centerloss中心损失它仅仅用来减少类内的差异，而不能有效增大类间的差异性。下图中，图（a)表示softmax loss学习到的特征描述 。图（b)表示softmax loss + center loss 学习到的特征描述，他能把同一类的样本之间的距离拉近一些，使其相似性变大，尽量的往样本中心靠拢，但可以看出他没有把不同类样本之间的样本距离拉大。 cent
图像二值化阈值调整——OTSU算法（大津法/最大类间方差法）
大津算法（OTSU算法）是一种常用的图像二值化方法，用于将灰度图像转化为二值图像。该算法由日本学者大津展之于1979年提出，因此得名。 大津算法的核心思想是通过寻找一个阈值，将图像的像素分为两个类别：前景和背景。具体步骤如下： 统计图像的灰度直方图，得到每个灰度级的像素数目。遍历所有可能的阈值（0到255），计算根据该阈值将图像分为前景和背景的类内方差。根据类内方差的最小值确定最佳阈值。 在
c++中的特殊成员（const，stacic，友元，类间关系）
目录 1.初始化参数列表（特殊的构造函数的写法）2. const成员2.1 const 数据成员2.2 const 成员函数2.3 const 对象 3.静态数据成员3.1 static数据成员1.定义及初始化2. 注意调用3. 静态数据成员会保留上一次执行的结果 3.2 static成员函数1. static 修饰的函数2.static函数的调用 4. 友元关系1. 友元函数2.友元类