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时间：2022-07-26 10:18
最近有粉丝求助，希望可以从复杂的地址中提取出省市区。从一堆没有规律的地址中提取信息，是比较麻烦的，但是使用公式还是可以轻松解决。
公式解析：通过left函数，从A2单元格字符串的左边开始提取字符，提取的字符个数是字符串中最早出现【省/市/区】的位置数字。
把A2单元格内容加上“省市区”三个字，形成新的字符串。
在形成的新字符串中分别找到“省/市/区”首次出现的位置。
最先出现“省/市/区”所在的位置。
添加辅助列，公式为=SUBSTITUTE(A2,B2,"")，表示拆分地址中除了省份之外，剩下的地址，并向下填充。
接下来从剩下的地址中提取市区。
以上就是提取地址中省份和市区的提取函数公式，希望可以帮助到你！
这篇文章写的比较匆忙，还有很多算法没有写进去，而且也有很多算法没有写完整，大家可以先看看我下面放的参考文献，也可以先收藏我的文章，我在后续的学习中还会更新完善这篇文章。谢谢大家的支持～
Harris角点检测原理详解
2、用数学思想去刻画角点特征
HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方）。
首先将图像分成小的连通区域，我们把它叫细胞单元。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。
把这些局部直方图在图像的更大的范围内（我们把它叫区间或block）进行对比度归一化（contrast-normalized），所采用的方法是：先计算各直方图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。通过这个归一化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。
与其他的特征描述方法相比，HOG有很多优点。首先，由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更大的空间领域上。其次，在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要行人大体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有一些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。因此HOG特征是特别适合于做图像中的人体检测的。
HOG特征提取方法就是将一个image（你要检测的目标或者扫描窗口）：
1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）；
2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；
3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。
4）将图像划分成小cells（例如8*8像素/cell）；
5）统计每个cell的梯度直方图（不同梯度的个数），即可形成每个cell的descriptor；
7）将图像image内的所有block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image（你要检测的目标）的HOG特征descriptor了。这个就是最终的可供分类使用的特征向量了。
为了减少光照因素的影响，首先需要将整个图像进行规范化（归一化）。在图像的纹理强度中，局部的表层曝光贡献的比重较大，所以，这种压缩处理能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化。因为颜色信息作用不大，通常先转化为灰度图；
某个像素点的 x 方向的梯度的计算可以通过这个像素点左右两边的像素值的差值的绝对值计算出来，而 y 方向的梯度可以通过该像素点上下两边的像素值的差值的绝对值计算。而根据下面的两个公式可以计算每一个像素点的梯度方向和梯度幅值。
最常用的方法是：首先用[-1,0,1]梯度算子对原图像做卷积运算，得到x方向（水平方向，以向右为正方向）的梯度分量gradscalx，然后用[1,0,-1]T梯度算子对原图像做卷积运算，得到y方向（竖直方向，以向上为正方向）的梯度分量gradscaly。然后再用以上公式计算该像素点的梯度大小和方向。
第三步的目的是为局部图像区域提供一个编码，同时能够保持对图像中人体对象的姿势和外观的弱敏感性。
我们将图像分成若干个“单元格cell”，例如每个cell为8*8个像素。假设我们采用9个bin的直方图来统计这8*8个像素的梯度信息。也就是将cell的梯度方向360度分成9个方向块，如图所示：例如：如果这个像素的梯度方向是20-40度，直方图第2个bin的计数就加一，这样，对cell内每个像素用梯度方向在直方图中进行加权投影（映射到固定的角度范围），就可以得到这个cell的梯度方向直方图了，就是该cell对应的9维特征向量（因为有9个bin）。
像素梯度方向用到了，那么梯度大小呢？梯度大小就是作为投影的权值的。例如说：这个像素的梯度方向是20-40度，然后它的梯度大小是2（假设啊），那么直方图第2个bin的计数就不是加一了，而是加二（假设啊）。
HOG是通过上面公式计算出来的梯度方向的角度是一个范围在0-360度的弧度值，为了计算简单，将梯度向的范围约束为0-180度，并且分割为9个方向，每个方向20度，再将约束后的角度除以20，则现在的梯度方向角度值就变为范围在[0,9)。
#include //该行为Qt环境使用。VS下请注释或删除该行。
// 【fast角点检测算法】
