一、引言在《OpenCV阈值处理函数threshold处理32位彩色图像的案例》介绍了threshold函数，但threshold的图像阈值处理对于某些光照不均的图像，这种全局阈值分割的方法并不能得到好的效果。图像阈值化操作中，我们更关心的是从二值化图像中分离目标区域和背景区域，仅仅通过固定阈值很难达到理想的分割效果。在图片中的灰度是不均匀的，所以通常情

    今天分享一个OpenCV检测轮廓极点实例，原图如下，我们需要检测出地图中最大轮廓的上下左右四个极点，并进行标注显示。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/ae374a72c5404b00b0e976e499eedf36.png)    第一步：阈值处理分割出地图轮廓!(ht

thinkpad在安装ubuntu16.04之后，设置充电阈值：方法一：使用双系统，在windows下使用联想的Lenovosettingcenter设置之后，在ubuntu之下也可以保持相同值，但是不知道什么原因，过一段时间就会改变。方法二：安装TLP在ubuntu进行设置：添加源：sudoaddaptreposi

一、图像阈值化简介!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/e50ea0fff6ce3d63514ff995f349e60f6aa.png)二、固定阈值!(https://images2015.cnblogs.com/blog/1199089/201707/11990892

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx一.DBnet提出了 DifferentiableBinarization(DB)，它可以在分割网络中执行二值化过程，可以自适应地设置二值化阈值，不仅简化了后处理，而且提高了文本检测的性能。

1\.为什么要合并数据页2\.什么时候合并数据页2.1准备测试环境2.2找到两个相邻页2.3试探性逐步删除数据，接近阈值2.4再次只删除一条记录，验证是否合并3\.其他补充说明3.1除了表级可以设置外，单个索引也可以设置合并阈值3.2页合并状态监控3.3如何适当调整阈值设置延伸阅读当低于设定的阈值时就进行合并在本文开始

图像的阈值化就是利用图像像素点分布规律，设定阈值进行像素点分割，进而得到图像的二值图像。图像阈值化操作有多种方法，常用方法有经典的OTSU、固定阈值、自适应阈值、双阈值及半阈值化操作。这里对各种阈值化操作进行一个总结。OTSU阈值化在阈值化处理中，常用的算法就是OTSU。发明人是NobuyukiOstu。这种二值化操作阈值的选取非常重要，阈

基于深度学习对运维时序指标进行异常检测，快速发现线上业务问题时间序列的异常检测是实际应用中的一个关键问题，尤其是在IT行业。我们没有采用传统的基于阈值的方法来实现异常检测，而是通过深度学习提出了一种无阈值方法：基于LSTM网络的基线（一

目标保证系统不因流量过载而挂。现状：人工限流正常的微服务限流工具都需要人工配置：支持应用负责人事先配置限流规则（接口调用方限流阈值），流量在阈值以下可以正常响应，超过阈值的流量会快速失败。这种方案存在如下问题：问题1\.接口多，无法全面覆盖要想保证系统