凌风探梅
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OpenCV单kinect多帧静止场景的深度图像去噪

from: OpenCV单kinect多帧静止场景的深度图像去噪


老板kinect去噪的任务下达已经有半个多月了，前期除了看了几天文献之外就打酱油了，好像每天都很忙，可是就是不知道在忙什么。这几天为了交差，就胡乱凑了几段代码，得到一个结果，也知道不行，先应付一下，再图打算。

程序思想很简单，先对静止的场景连续采样若干帧，然后对所有点在时间域取中值，对取完中值之后的无效点在空间域取最近邻，勉强将黑窟窿填上了。由于代码较长，现在奉上关键的几个片段：

[cpp] view plain copy
  1. #include  
  2. #include  
  3. #include  
  4. using namespace std;  
  5.   
  6. #ifndef _DENOISE  
  7. #define _DENOISE  
  8.   
  9. const int nFrames = 9;   // number of consecutive frames  
  10. const int width = 640;   // frame width  
  11. const int height = 480;  // frame height  
  12.   
  13. class kinectDenoising  
  14. {  
  15. private:                         
  16.     IplImage* denoisedImage;  
  17.     IplImage* frameSet[nFrames];  
  18.     unsigned int numOfFrames;  
  19.     CvRect imageROI;  
  20. public:  
  21.     kinectDenoising();  
  22.     ~kinectDenoising();  
  23.     void addFrame(IplImage* img);   
  24.     void setImageROI(bool isUpdate = true);  
  25.     void medianFiltering();   
  26.     void nearestFiltering();  
  27.     void updateFrameSet(IplImage* img);  
  28.     void showDenoiedImage(const char* window);  
  29.     void showCurrentImage(const char* window);  
  30. };  
  31.   
  32. void insertSort(unsigned short* data,int& len,unsigned short newData);  
  33.   
  34. #endif  

这是定义的头文件，装模作样的写了一个类，在构造函数里面，除了对denoisedImage分配内存之外其他都置0，析构函数需要释放denoisedImage和frameSet数组的内存。numOfFrames本来设计为frameSet中的图像的帧数，结果由于偷懒就用了一个定长的数组。

[cpp] view plain copy
  1. void kinectDenoising::setImageROI(bool isUpdate)  
  2. {  
  3.     if(!isUpdate)   
  4.     {  
  5.         imageROI = cvRect(22,44,591,434);  
  6.     }  
  7.     else  
  8.     {  
  9.         IplImage* image8u = cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_8U,1);  
  10.         IplImage* bitImage = cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_8U,1);  
  11.   
  12.         // cvThreshold can only handle images of 8UC1 or 32FC1  
  13.         cvConvertScale(frameSet[0],image8u,255.0/4096.0);  
  14.         cvThreshold(image8u,bitImage,0,1,CV_THRESH_BINARY);  
  15.   
  16.         // the two mats rowReduced and colReduced have to be CV_32SC1 type  
  17.         // for function cvReduce() seems not to suitable for 16U type and   
  18.         // 8U type doesn't have enough room for the result.  
  19.         CvMat* rowReduced = cvCreateMat(1,bitImage->width,CV_32FC1);  
  20.         // bitImage->width represents number of cols, while bitImage->height stands for rows  
  21.         CvMat* colReduced = cvCreateMat(bitImage->height,1,CV_32FC1);  
  22.   
  23.         cvReduce(bitImage,rowReduced,0,CV_REDUCE_SUM);  
  24.         cvReduce(bitImage,colReduced,1,CV_REDUCE_SUM);  
  25.   
  26.         // compute imageROI.x  
  27.         for(int i=0;icols;i++)  
  28.         {  
  29.             float temp = CV_MAT_ELEM(*rowReduced,float,0,i);  
  30.             if(temp>bitImage->height/3)  
  31.             {  
  32.                 imageROI.x = i;  
  33.                 break;  
  34.             }  
  35.         }  
  36.   
  37.         // computer imageROI.width  
  38.         for(int i=rowReduced->cols;i>0;i--)  
  39.         {  
  40.             float temp = CV_MAT_ELEM(*rowReduced,float,0,i-1);  
  41.             if(temp>bitImage->height/3)  
  42.             {  
  43.                 imageROI.width = i-imageROI.x;  
  44.                 break;  
  45.             }  
  46.         }  
  47.   
  48.         // compute imageROI.y  
  49.         for(int i=0;irows;i++)  
  50.         {  
  51.             float temp = CV_MAT_ELEM(*colReduced,float,i,0);  
  52.             if(temp>bitImage->height/3)  
  53.             {  
  54.                 imageROI.y = i;  
  55.                 break;  
  56.             }  
  57.         }  
  58.   
  59.         // compute imageROI.height  
  60.         for(int i=colReduced->rows;i>0;i--)  
  61.         {  
  62.             float temp = CV_MAT_ELEM(*colReduced,float,i-1,0);  
  63.             if(temp>bitImage->height/3)  
  64.             {  
  65.                 imageROI.height = i-imageROI.y;  
  66.                 break;  
  67.             }  
  68.         }  
  69.   
  70.         // set memory free  
  71.         cvReleaseImage(&bitImage);  
  72.         cvReleaseImage(&image8u);  
  73.         cvReleaseMat(&rowReduced);  
  74.         cvReleaseMat(&colReduced);  
  75.     }  
  76. }  

这是计算深度图像的滤波范围。由于深度图像和彩色图像的视点不一致，导致了将深度图像映射到彩色图像上时有效像素会缩小，典型的现象就是在深度图像的四周会出现黑色的区域。这个函数就是用来将四周的黑色框框去掉。用OpenCV的投影的方法。由于cvReduce()函数要进行累积和的计算，为了不使数据溢出，目标数组应该用32位的浮点型（此函数只支持8位unsigned char型和32位float型）。

[cpp] view plain copy
  1. void kinectDenoising::medianFiltering()  
  2. {  
  3.     // set result image zero  
  4.     cvSetZero(denoisedImage);  
  5.   
  6.     unsigned short data[nFrames];  
  7.     int total;  
  8.     for(int i=imageROI.y;i
  9.     {  
  10.         unsigned short* denoisedImageData = (unsigned short*)(denoisedImage->imageData+denoisedImage->widthStep*i);  
  11.         for(int j=imageROI.x;j
  12.         {  
  13.             total = 0;  
  14.             for(int k=0;k
  15.             {  
  16.                 insertSort(data,total,CV_IMAGE_ELEM(frameSet[k],unsigned short,i,j));  
  17.             }  
  18.             if(total != 0)  
  19.             {  
  20.                 denoisedImageData[j] = data[total/2];  
  21.             }  
  22.         }  
  23.     }  
  24. }  

中值滤波，统计有效点并排序，然后取中值。insertSort()函数用来将值按从小到大的顺序进行插入，鉴于篇幅的关系，就不贴出来了。

[cpp] view plain copy
  1. void kinectDenoising::nearestFiltering()  
  2. {  
  3.     CvPoint topLeft,downRight;  
  4.     IplImage* tempImage = cvCloneImage(denoisedImage);  
  5.     for(int i=imageROI.y;i
  6.     {  
  7.         unsigned short* data = (unsigned short*)(denoisedImage->imageData+denoisedImage->widthStep*i);  
  8.         for(int j=imageROI.x;j
  9.         {  
  10.             for(int k=1;data[j]==0;k++)  
  11.             {  
  12.                 topLeft = cvPoint(j-k,i-k);    // j为行数 i为列数  
  13.                 downRight = cvPoint(j+k,i+k);  
  14.                 for(int m=topLeft.x;(m<=downRight.x) && (data[j]==0);m++)  
  15.                 {  
  16.                     if(m<0) continue;  
  17.                     if(m>=width) break;  
  18.                     if(topLeft.y>=0)  
  19.                     {  
  20.                         unsigned short temp = CV_IMAGE_ELEM(tempImage,unsigned short,topLeft.y,m);  
  21.                         if(temp > 0)  
  22.                         {  
  23.                             data[j] = temp;  
  24.                             break;  
  25.                         }  
  26.                     }  
  27.                     if(downRight.y < height)  
  28.                     {  
  29.                         unsigned short temp = CV_IMAGE_ELEM(tempImage,unsigned short,downRight.y,m);  
  30.                         if(temp > 0)  
  31.                         {  
  32.                             data[j] = temp;  
  33.                             break;  
  34.                         }  
  35.                     }                     
  36.                 }  
  37.   
  38.                 for(int m=topLeft.y;(m
  39.                 {  
  40.                     if(m<0) continue;  
  41.                     if(m>=height) break;  
  42.                     if(topLeft.x>0)  
  43.                     {  
  44.                         unsigned short temp = CV_IMAGE_ELEM(tempImage,unsigned short,m,topLeft.x);  
  45.                         if(temp > 0)  
  46.                         {  
  47.                             data[j] = temp;  
  48.                             break;  
  49.                         }  
  50.                     }  
  51.   
  52.                     if(downRight.x
  53.                     {  
  54.                         unsigned short temp = CV_IMAGE_ELEM(tempImage,unsigned short,m,downRight.x);  
  55.                         if(temp > 0)  
  56.                         {  
  57.                             data[j] = temp;  
  58.                             break;  
  59.                         }  
  60.                     }  
  61.                 }  
  62.             }  
  63.         }  
  64.     }  
  65.     cvReleaseImage(&tempImage);  
  66. }  

最后是中值滤波，从最内层开始，一层层往外扩，直到找到有效值为止。

运行结果：

源图像：


结果图像：

附注：本来这个程序是在8位图像上进行的。先取得16位的unsigned short型深度图像，然后通过cvConvertScale()函数将其转化为8位的unsigned char型，结果在进行去噪的时候怎么都不对，将unsigned char型的数据放到matlab中一看，发现在unsigned short型数据中为0值的像素莫名其妙的在unsigned char型里有了一个很小的值（比如说1, 2, 3, 4, 5什么的，就是不为0）。很奇怪，不知道OpenCV中是怎么搞的。看来还是源数据靠谱，于是将其改为16位的unsigned short型，结果形势一片大好。

http://blog.csdn.net/chenli2010/article/details/7006573

dafu6693

  • dafu6693

    2017-08-21 19:54 9楼
  • 博主，最后的意思是不用转换图像的类型，是吗？

dafu6693

  • dafu6693

    2017-07-21 10:16 8楼
  • 一直图片加载失败！！！

dafu6693

  • dafu6693

    2017-07-20 21:28 7楼
  • 你好 ，我想问一下是要输入多张同一场景的图片吗？

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    文章目录1概述2模型匹配的方法2.1SMPL(SkinnedMulti-PersonLinearmodel)模型2.2SMPLify2.3SMPL-X模型3FusionMethod（实时扫描融合）3.1KinectFusion3.2DynamicFusion3.3BodyFusion&DoubleFusion4参考文献1概述为了让计算机更能理解人类行为，参与人类的生活，与人类交互，获取人体3D姿态
  • ROS目标跟随（路径规划、雷达、slam、定位） 海风- 机器人c++目标跟踪
    ROS目标跟随（路径规划、雷达、地图、定位）最终效果展示一、总体launch文件1、打开已有地图2、组合小车的各个部分2.1惯性矩阵设置2.2小车底盘2.3摄像头2.4雷达2.5为机器人模型添加传动装置以及控制器2.6为机器人模型添加雷达配置2.7为机器人模型添加摄像头配置2.8为机器人模型添加kinect摄像头配置3、定位系统（amcl）4、路径规划（move_base）4.1全局路径规划与本地
  • matlab描点写函数,matlab描点并标上点的序号 美的时光 matlab描点写函数
    使用Kinect一帧可以获取构成人脸的121个点，每个点对应一个序号，其中121个点中有20个点描绘的唇部的点，但我们只能看出有20个点对应嘴唇，并不知道这20个点的序号，所以需要使用matlab建模并找出这20点对应的序号。程序如下：>>load('E:\data.txt');注意：%将data.txt中的数据导入到程序内存中(可以使用clear将内存清空)，%使用load导入的数据格式必须是简
  • [学习笔记-SLAM篇]Ubuntu16.04下配置VINS-Mono warningm_dm SLAM篇
    安装环境Ubuntu16.04+ROSkinect+OpenCV3.2.0目录一、ROSkinect安装1.安装ROS2.工作空间建立二、OpenCV安装三、Eigen安装四、ceres安装*五、Docker安装六、MYNT-EYE-VINS-Sample安装七、在MYNT上运行VINS-Mono八、标准数据集运行VINS-Mono九、保存轨迹一、ROSkinect安装注：不同版本的ubuntu系
  • python openpose jack_201316888 POSE
    如今说到体感游戏，大家一定都不陌生，比如微软的Kinect、任天堂的Switch，都曾是游戏业的革命性产品。而另一款网红产品—抖音，也在去年底上线过一个“尬舞机”的音乐体感游戏（现在成了隐藏功能）：游戏开始后，随着音乐会给出不同的动作提示，用户按照提示摆出正确动作即可得分。援引官方说法，“尬舞机”主要应用了今日头条AILab自主开发的“人体关键点检测技术”，依靠这项技术，抖音能够检测到图像中所包含
  • Unity Kinect 使用记录（二） 十画_824 Kinectunity游戏引擎
    第一步：SDK导入1、导入kinectsdk（Kinectv2Exampleswith_2.13）。2、导入后文件3、场景挂载KinectManager脚本4、在KinectManager脚本的PlayerCommonGesture项中设置要检测的姿势，否则kinect不检测姿势5、检测姿势脚本：只要挂载KinectManager脚本和下方Lesson脚本即可检测相应姿势。publicclassL
  • Kinect在windows下显示图像，深度和提取骨骼节点 立夏陆之昂 学习小记录ROS
    最近写汇报的时候，发现好像还做了这部分，虽然我只是代码搬运工，至于提取的原理是啥我还真没仔细看，得在秋招前好好恶补补了。因为是好久之前的事情了，只能贴一些我收藏过的参考教程了1.首先硬件配备得配全，我是win10+vs13+kinect1.0(具体成功参考的哪篇我记不清楚了）kinect1.0只支持SDK1.8,2.0无法兼容，而且usb口支持3.0https://www.cnblogs.com/
  • 【计算机视觉】基于三维重建和点云处理的扫地机器人寻路 乐心唯帅 计算机视觉人工智能
    [摘要]扫地机器人的使用已经越发普及，其中应用到了三维重建的知识。本项目旨在设计由一定数量的图像根据算法完成三维模型的建立，并利用三维数据最终得到扫地机器人的行驶路线，完成打扫机器人成功寻路的任务。本项目采用的方法是SFM-MVS、Colmap、Kinect三种建模方法进行建模，分别由组内不同成员完成，经过亲自采集一定数量的图像集，利用SFM-MVS算法获得对应的三维模型进行2D降维处理，并利用该
  • javacv实现上传视频后自动保存封面缩略图（视频第一帧） 豆趣编程 后端问题java视频缩略图java视频第一帧java视频封面
    首先，使用场景：现在视频网站展示列表都是用img标签展示的，动图用的是gif，但是我们上传视频时并没有视屏封面，就这需要上传到服务器时自动成功封面并保存JavaCV是一款开源的视觉处理库，基于GPLv2协议，对各种常用计算机视觉库封装后的一组jar包，封装了OpenCV、libdc1394、OpenKinect、videoInput和ARToolKitPlus等计算机视觉编程人员常用库的接口。此方
  • 体感游戏开发体感互动游戏 中懿游 软件开发小程序开发游戏开发游戏
    体感健身游戏是一种利用特定技术来跟踪和响应玩家身体动作的互动式电子游戏。这种游戏类型的目的是通过有趣、动态的方式鼓励用户进行身体活动和健康锻炼。下面是有关体感健身游戏的一些重要信息：体感游戏技术背景体感技术：这些游戏通常使用运动传感器、摄像头或其他体感设备来捕捉和解析玩家的身体动作。设备示例：包括微软的Kinect、任天堂的WiiRemote和NintendoSwitch的Joy-Con控制器、索
  • ros学习路线 baidu_huihui 学习ROS
    我想做slam导航的agv搬运车或者扫地机。现在已经学会单片机底层驱动，ros21讲也基本了解请教各位下面的路线该怎么学呢，目前只会c++python单片机底层驱动哪里有教程宇宙爆肝锦标赛冠军先尝试一下Turtlebot吧，导航、路径规划先调用现成的库，还有语音识别与合成，以及Kinect深度相机的使用。小沐根据你说的想法那你应该是应该学习ros的基本编程还有ros的开源功能包了Li-Jiangh
  • Ubuntu16.04/18.04+ROS Kinect/Melodic + KinectV2 制作自己的TUM_RGBD数据集 KL_Li ROSUbuntuRGBD
    台式机是Ubuntu16的笔记本是18.04的跟着turtlebot在跑，下午基本就耗在18.04上装ROS解决各种兼容性问题了。首先是在机器上装ROSKinect/Melodic这个网上有很多Blog，基本上问题会出在软件源上面，ROS官网上提供的源不行就换国内的。有了ROS后基本就完成了一半。之后安装Kinect的驱动libfreenect2,可以参照git上的readme，也可以按下面的步骤
  • 【每日论文阅读】单目深度估计 近期进展 prinTao 论文阅读
    红外场景单目深度估计的难点缺乏准确的深度参考标准：红外场景下的深度估计通常需要依赖于大量的输入图像和对应的深度值作为训练的约束。然而，获取准确的深度参考标准是一个挑战，目前常用的方法是使用红外传感器（如Kinect）或激光雷达，但它们的精度有限或价格昂贵。多尺度信息的处理：红外场景中存在着不同尺度的物体，而不同尺度的物体对应的深度信息也不同。因此，在单目深度估计中，如何有效地处理多尺度信息是一个难
  • 机器学习笔记 - 从2D数据合成3D数据 坐望云起 深度学习从入门到精通深度学习3D点云人工智能Transformer语义特征3D合成
    一、3D数据简介人们一致认为，从单一角度合成3D数据是人类视觉的一项基本功能，这对计算机视觉算法来说极具挑战性。但随着LiDAR、RGB-D相机（RealSense、Kinect）和3D扫描仪等3D传感器的可用性和价格的提高，3D采集技术的最新进展取得了巨大飞跃。与广泛使用的2D数据不同，3D数据具有丰富的尺度和几何信息，从而为机器更好地理解环境提供了机会。然而，与2D数据相比，3D数据的可用性相
  • ROS 传感器—相机的使用 K-Liberty 人工智能计算机视觉机器人
    在ROS中，相机作为一种重要的传感器设备被广泛应用于机器人视觉、导航定位、目标检测与识别等多种场景。ROS提供了一系列工具和接口来支持不同类型的相机，包括USB摄像头、GigEVision相机、FireWire相机以及深度相机（如Kinect或IntelRealSense系列）等。对于标准的USB相机，可以使用usb_cam或者camera_driver等ROS包来获取图像数据。对于特定型号的相机
  • 【Unity】在使用KinectSDK中遇到GUITexture或GUIText已过时的解决办法 亦身仙气 unityui游戏引擎c#
    配套资源【体感技术】kinect2.0开发体感游戏资料，人机互动例子，手势识别，骨骼绑定，手势翻书，语音识别，包含Unity例子【体感技术】kinect2.0开发体感游戏PDF以及word各种资料当遇到unity显示如下错误，当前方案可解决：GUITexture”已过时:“GUITexturehasbeenremoved.UseUI.Imageinstead.”GUIText”已过时:“GUITe
  • 第七周笔记 鲸落南北c
    本周任务使用KinectDK跑通ORB_SLAM2_with_pointcloud，实时获取点云文件使用KinectDK采集数据，制作类似TUM数据集遇到的问题1.可以获取特征点，但是得不到点云数据。问题原因：yaml参数错误，缺少点云相关数据。注：yaml参数是相机的参数，相机的参数从Kinect发布的消息中获取，在启动Kinect节点的时候可以获取到相关话题的相机参数，由于是使用深度相机对齐R
  • Kinect2.0 usb controller jinjie412 kinect
    Kinect2.0usbcontroller查看电脑usb3.0的主控芯片类型:1，鼠标右键点击计算机图标，然后选择“属性→设备管理器”，点击设备管理器中的“通用串行总线控制器”查看usb接口的状态。2，然后展开USB总线控制器，看到USB3.0字样，在该设备上右键，查看硬件属性即可。usb3.0的主控芯片类型AsmediaASM1042、EtronTechEJ168A、FrescoFL1009、
  • 奥比中光 Femto Bolt相机ROS配置 HermanYe996 视觉传感器深度相机奥比中光
    作者：HermanYe@Auromix测试环境：Ubuntu20.04/22.04、ROS1Noetic/ROS2Humble、X86PC/JetsonOrin、KinectDK/FemtoBolt更新日期：2023/12/12注1：@Auromix是一个机器人爱好者开源组织。注2：由于笔者水平有限，以下内容可能存在事实性错误。注3：本文中直接引用各包官方文档的图片等内容，版权归各官方所有。前言记
  • NAO机器人之开发环境搭建 夏楚 NAONAOkinectopencvvisualstudiopython
    NAO机器人之开发环境搭建——win10(x86)+VS2013+opencv2.4.9+kinect2.0+python2.7首先，安装VisualStudio2013,按照安装指示一步一步来即可。第一部分图示较多，重在说明各个配置的位置以及如何打开，在后面会直接使用。当添加格式如：E:\opencv\build\x86\vc12\bin时，代表该文件所在位置，按照你安装时候的位置为准，以下均以
  • Kienct与Arduino学习笔记（1） 基础知识之Arduino’Kinect‘Processing Themelody KinectProcessingArduinoNITEOpenNI
    转载请注明出处：http://blog.csdn.net/lxk7280首先，对即将要用到的主要东西进行初步的理解。分为两大类，硬件和软件。硬件，即Kinect。软件，即Arduino和Processing。Arduibo相信很多人都用过，机器人、四轴飞行器等电子产品不少与Arduino这个浪漫的编译器有联系，为什么说浪漫呢，这不得不从它的开发者说起，Arduino的开发者可以说是艺术家出身，所以
  • Azure Kinect 获取深度图 黄芍药
    //C++#include#include#include//OpenCV#include#include#include//KinectDK#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;//宏//方便控制是否std::cout信息#defineDEBUG_std_cout0intmain(intargc,char*argv[]){/*找到并打开AzureK
  • kinect 2.0安装与入门使用 Huichin kinectwindows
    kinect2.0安装与入门使用系统是win10将kinect电源插头插到插座，将usb线连接至电脑。打开设备管理器查看是否存在如下设备；官网下载KinectforWindowsSDK2.0,安装程序没有自动出现在桌面，那就点击开始菜单的最近添加，打开SDKBrowesrv2.0，界面如下测试；打开AudioBasics-D2D，会出现打开BodyBasics-D2D，会出现一个黑色的界面，这是正
  • [笔记] [ToY] Android相机程序：把Android变成Kinect第一步 prog_6103 Android数据处理Android相机Kinect
    几个月前看到了PoseEstimation的论文，大喜；人的姿势可以用tensorflow学习一下就搞定啦！那多年来想用手机实现一个kinect的愿望不就已经基本达成了么，一看模型大小，400多MB，而且FPS也不是很高；再见…不过先写一个实时抓相机图像的Android应用吧，随时准备把poseestimation接上去，这样写个restfulserver以后用手势就可以控制电脑了，绑定成鼠标事件
  • jvm调优总结（从基本概念 到 深度优化） oloz javajvmjdk虚拟机应用服务器
    JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html   Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
  • 【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数 bit1129 scala
    本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系   1. 什么是柯里化函数 A way to write functions with multiple parameter lists. For instance def f(x: Int)(y: Int) is a
  • HashMap dalan_123 java
    HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。 1、数据结构     在java中，最基本的数据结构无外乎：数组 和 引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
  • Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容 周凡杨 java更新swingJTextArea
    在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。 问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
  • servlet或struts的Action处理ajax请求 g21121 servlet
    其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了： //如果用的是struts //HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse(); // 设置输出为文字流 response.setContentType("text/plain"); // 设置字符集 res
  • FineReport的公式编辑框的语法简介 老A不折腾 finereport公式总结
    FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。 简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方：   1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
  • linux mysql 数据库乱码的解决办法 墙头上一根草 linuxmysql数据库乱码
    linux 上mysql数据库区分大小写的配置 lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写   修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:   [client] default-character-set=utf8   [mysqld] datadir=/var/lib/mysql socket=/va
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    1 执行如下命令，安装sysbench-0.5： tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz  cd sysbench-0.5  chmod +x autogen.sh  ./autogen.sh  ./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
  • sql的复杂查询使用案列与技巧 百合不是茶 oraclesql函数数据分页合并查询
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            在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。 一.fastjson实例 JsonUtil.java package com.study; impor
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    HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成   在 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
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    随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。 实例环境： 用户IP 120.22.11.11
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          现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？        从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
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    用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。 出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。 解决办法如下: 在jsp文件头加上 <meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
  • 不要盲目的在项目中使用LESS CSS dcj3sjt126com Webless
    　如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》 　　不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。 　　比如它的引用功能 ? .rounded_corners{     
  • [入门]更上一层楼 dcj3sjt126com PHPyii2
    更上一层楼 通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。 本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
  • Apache HttpClient使用详解 eksliang httpclienthttp协议
    Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
  • zxing二维码扫描功能 gundumw100 androidzxing
    经常要用到二维码扫描功能 现给出示例代码 import com.google.zxing.WriterException; import com.zxing.activity.CaptureActivity; import com.zxing.encoding.EncodingHandler; import android.app.Activity; import an
  • 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单 ini htmlWebhtml5csshovertree
    HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航   在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果：   <!DOCTYPE html > <html > <head> <title>HoverTree
  • fastjson初始化对性能的影响 kane_xie fastjson序列化
    之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。   网上的说法：   fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
  • 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql mengqingyu DAO
    1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。 2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等 3.支持批量插入、批量更新、批量删除 <bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
  • js控制input输入框的方法封装(数字，中文，字母，浮点数等) qifeifei javascript js
    在项目开发的时候，经常有一些输入框，控制输入的格式，而不是等输入好了再去检查格式，格式错了就报错，体验不好。 /** 数字，中文，字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制，只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注：floating属性只能单独用*/     funct
  • java 计时器应用 tangqi609567707 javatimer
    mport java.util.TimerTask;   import java.util.Calendar;   public class MyTask extends TimerTask {        private static final int
  • erlang输出调用栈信息 wudixiaotie erlang
    在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。 也可以用这个函数：erlang:get_s
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