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weixin_39715926
pythonffmpeg剪辑视频
在剪辑视频的过程中发现部分手机拍摄的视频是带有rotate旋转矫正参数的,一般的opencv脚本剪辑出来的视频是歪的。查询了大量的资料找到一种使用ffmpeg剪辑的方法,将opencv和ffmpeg结合使用可以剪辑目前绝大多数的手机视频。defcutVideo(path,filename):video_full_path=path+r'\\'+filenamevideo_full_path_new
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墨墨张
python把视频切成2秒
在剪辑视频的过程中发现部分手机拍摄的视频是带有rotate旋转矫正参数的,一般的opencv脚本剪辑出来的视频是歪的。查询了大量的资料找到一种使用ffmpeg剪辑的方法,将opencv和ffmpeg结合使用可以剪辑目前绝大多数的手机视频。defcutVideo(path,filename):video_full_path=path+r'\\'+filenamevideo_full_path_new
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weixin_40003512
python网格
本文主要是Automatizedatadownloadautomating-gis-processes.github.io中栅格图像处理的学习笔记,分享给大家,同时也便于自己记忆以及查看,节省时间。数据准备如果手头有数据,可以跳过该步骤,如果没有,可以按照原文提供的下载链接,保存数据。importosimporturllibdefget_filename(url):"""Parsesfilenam
- 临床报告深度学习总结
Trank-Lw
深度学习人工智能
你对深度学习模型训练有哪些优化策略?在深度学习模型训练中,优化策略是提升模型性能和效率的关键。以下是一些常见的优化策略:1.数据优化数据预处理:对数据进行清洗、归一化、标准化等操作,以减少噪声并提高模型的收敛速度。数据增强:通过旋转、裁剪、翻转等方式增加数据多样性,尤其在图像处理中效果显著。数据采样:采用过采样或欠采样技术解决数据不平衡问题。2.模型优化模型架构选择:根据任务需求选择合适的模型架构
- Stable Diffusion进行图像生成
月月猿java
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使用StableDiffusion进行图像生成通常涉及以下步骤:安装依赖库:首先,你需要安装必要的Python库,如PyTorch、torchvision、diffusers和transformers等。这些库将为你提供深度学习框架、图像处理工具和StableDiffusion模型的接口。获取预训练模型:StableDiffusion模型通常很大,因此你需要从可靠的来源下载预训练模型。Huggin
- 视频前后景分离
冬停
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1.前后景分离与背景减除法简介前后景分离是一种视频处理技术,用于将运动物体(前景)与静态背景分开。背景减除法通过建立背景模型,检测出与背景不符的区域,从而提取前景。混合高斯模型(MOG)是一种常用的背景减除方法,它通过为每个像素建立多个高斯分布模型,自适应地处理光照变化和阴影。2.API详解:cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()OpenCV提供了cv
- 腾讯滑块验证码自动分析工具:原理与实现
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腾讯滑块验证码自动分析工具:原理与实现项目简介滑块验证码是网站常用的安全验证方式,需要用户将滑块拖动到正确位置以验证身份。本项目开发了一个自动化工具,通过计算机视觉技术,能够分析腾讯滑块验证码并精确计算滑块需要移动的距离。该工具可用于自动化测试、安全研究和验证码优化等领域。技术栈:Python、OpenCV、PIL(Pillow)、Matplotlib、NumPy核心功能自动解析验证码CSS样式信
- OpenCV图像拼接(3)图像拼接类cv::detail::MultiBandBlender
村北头的码农
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::MultiBandBlender是OpenCV中用于图像拼接(stitching)模块的一个类,主要用于将多张重叠的图像无缝地融合成一张全景图。它实现了多频带融合算法,通过分解图像的频率成分来实现平滑的过渡效果。主要功能与概念多频带融合(M
- 一键浪漫的回忆:微软开源的修复工具!
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项目介绍“Bringing-Old-Photos-Back-to-Life”是一款由微软开发的创新软件解决方案,它利用人工智能技术来修复和增强老旧照片的质量。这款工具可以解决老旧照片中常见的问题,如褪色、低分辨率以及物理损坏(如划痕和撕裂)。通过采用先进的图像处理技术,“Bringing-Old-Photos-Back-to-Life”能够显著改善这些照片的整体外观,使其看起来几乎就像是用现代设备
- 【Opencv源码安装】Linux源码安装opencv
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本文主要说明Linux上如何从源码安装opencv库,并给出一个简单例子说明安装成功1.环境说明VMware下的Ubuntu22.04LTS2.安装步骤需要准备好java环境和opencv源码后,从源码cmake编译,并进行安装2.1.依赖安装sudoaptinstallopenjdk-8-jdkopenjdk-8-jre#验证安装java-version#应显示"1.8.x"javac-vers
- Photoshop(PS )CS6 - 2025 软件安装包+安装教程
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软件名称:Photoshop界面语言:简体中文运行系统:Win7及以上版本运行环境:64位硬件要求:
[email protected]内存@4G(或更高)软件简介:AdobePhotoshop,简称“PS”和“Ps”,是由AdobeSystems开发和发行的图像处理软件。Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具,可以有效地进行图片编辑和创造工作。PS有很多功能,在图像、图形、
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Python在图像处理领域的强大能力离不开丰富的第三方库支持。以下是一些常用且功能强大的库,覆盖从基础操作到高级AI视觉任务的各类需求,结合最新技术动态为你深度解析:一、基础图像处理库Pillow(PIL)功能:图像读写、格式转换、尺寸调整、滤镜应用特点:简单易用,适合基础操作示例:fromPILimportImageimg=Image.open('input.jpg')img=img.resiz
- 使用OpenCV将BMP图像转为8位灰度图 | 原理详解与代码实战
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一、BMP图像格式科普1.1什么是BMP格式?BMP(Bitmap)是Windows系统的标准位图格式,采用无压缩方式存储像素数据,支持1/4/8/24/32位色深。其特点包括:结构清晰:包含文件头、信息头、调色板(可选)和像素数据兼容性强:几乎被所有图像处理软件支持体积较大:适合保存高质量图像但占用空间大1.2BMP文件结构结构名称大小(字节)说明文件头14包含文件类型、大小等元信息信息头40存
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- OpenCV第2课 OpenCV的组成结构与图片/视频的加载及展示
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- 用OpenCV实现图像识别的10个基础算法
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前言作为一名Python开发者,你是否曾被庞大的项目需求压得喘不过气?亦或是需要解决一些高难度问题,却不知道该如何下手?不用担心,Python生态中琳琅满目的第三方库正是你的救星!Python的强大之处在于其生态系统——成千上万的库覆盖了Web开发、数据分析、图像处理、机器学习等各个领域。作为新入行的你,哪些库最值得使用呢?本文将详细介绍各领域的顶级库,并结合实际示例,帮助你快速上手。包含编程资料
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探索CF-Loss:视网膜多类血管分割与测量的新视角引言在医学图像处理领域,精确的图像分割和特征测量对于准确诊断和治疗方案制定至关重要。特别是在糖尿病视网膜病变等疾病的早期检测中,如何有效分割血管并准确测量其特征,成为了研究人员关注的重点。今天,我们将深入探索一种创新性的损失函数——CF-Loss(Clinically-relevantfeatureoptimisedlossfunction)。这
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transforms.Grayscale()是用于图片处理时简化通道数与特征。transforms.Normalize(mean=[0.61427461],std=[0.24995622])这一步的作用对图像数据进行归一化处理。归一化通常将图像的像素值从原始范围(通常是[0,255])转换到一个标准化的范围(通常是[-1,1]或[0,1]),同时根据给定的均值(mean)和标准差(std)进行标准
- Python图像处理PIL库安装与使用
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安装和使用Pillow库(PIL的现代版本)进行图像处理非常简单。下面我将详细介绍如何安装Pillow库以及提供一些基本的图像处理示例。安装Pillow打开命令提示符或终端。运行以下命令来安装Pillow库:pipinstallPillow基本用法安装完成后,你可以在Python脚本中导入并使用Pillow。以下是一些常见的图像处理操作示例:1.打开、显示和保存图像fromPILimportIma
- 农业无人机:无人机图像处理_(5).无人机图像在精准农业中的应用
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无人机图像在精准农业中的应用1.引言在精准农业中,无人机图像处理技术发挥着重要作用。通过无人机采集的高分辨率图像,农民和农业研究人员可以实时监测作物生长情况、土壤湿度、病虫害状况等,从而实现精准管理。本节将详细介绍无人机图像在精准农业中的应用,包括图像采集、图像预处理、图像分析和数据可视化等环节。2.无人机图像采集无人机图像采集是精准农业图像处理的第一步。无人机配备有高分辨率相机,可以在空中对农田
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2201_75491841
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在计算机视觉的广袤领域中,OpenCV是一座极为关键的里程碑。无论是在前沿的学术研究,还是在蓬勃发展的工业界,OpenCV凭借其强大的功能与高效的性能,为开发者提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,助力无数项目落地。本文将深入探讨OpenCV的基础知识,包括其核心概念、安装配置、常用操作以及实际应用,希望能帮助读者全面掌握OpenCV,为后续的计算机视觉开发筑牢根基。1.OpenCV是什么?Ope
- Illustrator(AI)CS6 - 2025 软件安装包+安装教程
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软件名称:Illustrator界面语言:简体中文运行系统:Win7及以上版本运行环境:64位硬件要求:
[email protected]内存@4G(或更高)软件简介:AdobeIllustrator,简称Ai,是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件。该软件主要应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等,也可以为线稿提供较高的精度和控制,适合生产任何小型设计到
- python --face_recognition(人脸识别,检测,特征提取,绘制鼻子,眼睛,嘴巴,眉毛)/活体检测
像风一样的男人@
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dlib安装方法之前博文https://blog.csdn.net/weixin_44634704/article/details/141332644环境:python==3.8opencv-python==4.11.0.86face_recognition==1.3.0dlib==19.24.6人脸检测importcv2importface_recognition#读取人脸图片img=cv2.i
- opencv二值化详解
菩提本无树007
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大家好,今天来跟大家讲讲opencv二值化。先从一个比较经典的方法开始讲解,看opencv官方文档:二值化(binary)的定义:在一个输入图像中,将其一个像素点设置为0,将其两个像素点设置为1。二值化可以使图像中的每个像素值都被指定为0或1。在二值化之前,每个像素都是灰度的。二值化是图像处理中最常用的方法之一,它的目的是将一个像素点从灰度图像转变成彩色图像。可以说二值化是一种常用的图像处理技术。
- OpenCV中的图像二值化
Suniaun原型机
OpenCV入门opencv人工智能计算机视觉
OpenCV中的图像二值化操作图像二值化(Binarization)是将图像转换为只有两种颜色(通常是黑和白)的过程。它是图像预处理中的常见操作,尤其是在图像分割、边缘检测和特征提取等任务中,二值化可以帮助简化图像,使得后续的处理变得更为高效。在OpenCV中,图像二值化常用的函数有cv::threshold()和cv::adaptiveThreshold()。这些函数可以将灰度图像转换为二值图像
- 纯VM一些让操作 解放自己
虚假程序设计
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首先:这篇是集前面好几条文章的总结.包含内容:1.纯VM获取到自己的程序运行位置和程序名.2.通过自己运行位置获取程序同级目录.3.在同级目录下创建和程序名相同后面外加几个字符的文件夹.(方便配置文件和存图放在该位置)4.图像处理的结果统筹脚本.5.运行计数.(输入总OK/NG可以输出运行计数,OK计数/NG计数/良品率).6.路径计算,输入OK/NG可以输出文件路径和文件名.配置文件夹下以年月日
- 一个简单的人脸识别demo
Rainly2000
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使用face_recognition和OpenCV库完成人脸检测和识别任务:#导入必要的库importcv2#OpenCV库,用于图像处理importface_recognition#人脸识别库importnumpyasnp#数值计算库#步骤1:加载已知人脸的图片并编码#加载乔布斯的图片并编码jobs_image=face_recognition.load_image_file("known_pe
- MATLAB图像处理:64级小波变换与边缘检测实战
ELSON麦香包
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:小波变换是数字信号处理中强大的工具,特别适用于图像分析和处理。本资料包着重探讨如何利用MATLAB进行64级小波变换以实现图像的方向性和边缘检测。通过分析小波变换的多分辨率特性以及其在提取图像细节和边缘信息中的优势,本课程将指导学生通过实际操作步骤,包括图像加载、小波分解、边缘定位及图像重构,来掌握小波变换和边缘检测算法。学生将学习如何使用MATLAB中的wa
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
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BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理