由於前面算術編碼是採用浮點數，而由於浮點數的精度有限，所以要表示的位數有限，導致可以壓縮的內容不多。那麼就需要採用二進位制的方式來表示小數，這樣就可以表示很長的小數了。不過在計算的過程中會出現相互接近的現象，所以增加了四分之一和四分之三的處理，這樣才可以避開對半時不能判斷的現象。可以採用python**實現如下：
#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡軍生
#import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
#code_value_bits = 16
frequency_bits = 14
max_code = (int(1) << code_value_bits) - 1
max_freq = (int(1) << frequency_bits) - 1
one_fourth = int(1) << (code_value_bits - 2)
one_half = 2 * one_fourth
three_fourths = 3 * one_fourth
cumulative_frequency = [i for i in range(258)]
class prob():
def __init__(self,low, high, count):
self.low = low
self.high = high
self.count = count
class modela():
def __init__(self):
self.m_frozen = false
#
在OpenCV裡實現均值平滑2
通過均值可以實現平滑的效果，不過這樣採用卷積的方式來計算還是不夠快，即使是使用了分離的卷積計算。由於均值的特殊性，可以針對這種卷積計算進行優化。我們知道計算均值就是把所有元素加到一起，然後再除以個數。由於影象很大，而卷積運算元很小，那麼就相當於乙個視窗不斷地滑動在影象上，並且計算這個視窗的和，那麼有...
在OpenCV裡實現霍夫直線檢測2
有了這個直線檢測，就可以進行車道識別了，下面先來對前面提到的車道 做高斯平滑 out cv2.gaussianblur image,5,5 1.5 這時影象平滑之後，再做形態學的閉運算，以便把小黑點去掉 kernel cv2.getstructuringelement cv2.morph rect,...
在OpenCV裡實現開運算
前面學習腐蝕和膨脹演算法，並且深刻地認識到它們的特性以及作用。如果由這兩種組合出來的運算又有什麼樣的不同呢？比如乙個影象先腐蝕後膨脹的操作，會有什麼結果呢？因為腐蝕是把白色變小，膨脹又是把白色變大，是否會保持原圖不變呢？帶著這些問題來研究一下先腐蝕後膨脹的演算法，我們把這樣的演算法叫做開運算，在數學...