数字图像处理（入门篇

洛谷OJ食用指北

洛谷入门题库详细思路及优化（C++）①洛谷入门题库详细思路及优化（C++）①-CSDN博客C语言练习-洛谷【入门1】顺序结构C语言练习-洛谷【入门1】顺序结构-CSDN博客洛谷-官方题单版【入门篇】洛谷
dllglvzhenfeng·2024-01-25 07:08

数字图像处理（实践篇）二十八 使用OpenCV Python中的K-means对图像进行颜色量化处理

目录1颜色量化2实践在某些时候，不可避免的某些设备只能生成有限数量的颜色。因此需要执行颜色量化。选择使用cv2.kmeans()函数对颜色量化应用k-means聚类。1颜色量化使用K-means聚类在图像中实现颜色量化的步骤如下：①导入依赖库
Jackilina_Stone·2024-01-25 06:49

Redis学习——入门篇①

Redis学习——入门篇①1、2：Redis入门概述3：Redis安装配置10安装Redis-cli命令4：Redis——十大数据类型11redis数据类型12命令查阅13key常用命令介绍14类型大小写和帮助命令
_Matthew·2024-01-25 05:15

Redis学习——入门篇②

Redis学习——入门篇②1.Redis持久化1.1理论介绍1.2RDB简介1.2.1RDB配置说明1.2.2RDB自动触发1.2.3RDB如何恢复数据1.2.4RDB手动触发1.2.4.1save演示
_Matthew·2024-01-25 05:10

Java入门篇：探索Java宇宙的基本语法与数据类型——编程基石

引言“一切程序皆始于基础，掌握基本语法与数据类型是开启编程之旅的密钥”在学习Java的过程中，理解并熟练运用基本语法和数据类型是构建任何复杂应用的前提。本篇将带领你深入浅出地探讨Java语言的核心要素，为你搭建坚实的编程基础。一、Java基本语法概览1.程序结构一个简单的Java程序由类（Class）组成，并且每个Java源文件中至少包含一个公共类，文件名需与公共类名一致：publicclassH
陈大狗Ayer·2024-01-24 17:33

Java入门篇：打造你的Java开发环境——从零开始配置IDEA与Eclipse

引言“工欲善其事，必先利其器”作为每一位Java初学者的必经之路，搭建合适的开发环境是至关重要的第一步。本篇将详细指导你如何安装并配置两大主流Java开发工具——IntelliJIDEA和Eclipse，助你在编程之旅上迈出坚实的第一步。一、Java开发环境准备1.下载并安装JavaDevelopmentKit(JDK)步骤1访问Oracle官网或OpenJDK官网下载最新版的JavaSDK（如J
陈大狗Ayer·2024-01-24 17:03

gRPC基础了解--入门篇

文章目录gRPC优势工具安装过程：protop文件编写proto文件介绍服务端编写客户端编写认证-安全传输SSL/TLS认证方式gRPC优势更高效的进程通信：使用基于protocolbuffer在Http2中以二进制协议通信，而不是JSON、XML文本格式简单定义的服务接口、易扩展强类型、跨语言一元RPC、服务端流、客户端流、双工流工具安装过程：1.Releases·protocolbuffers
newbie_______·2024-01-24 15:23

开源模型应用落地-KnowLM模型小试-入门篇（一）

一、前言你是否了解知识图谱？如果了解，你们的业务场景是否应用了知识图谱？实际上，知识图谱在各行各业都被广泛使用。例如，在搜索引擎优化方面，通过利用知识图谱，搜索引擎可以更好地理解网页内容之间的关系，从而提高搜索结果的准确性和相关性。在医药领域，知识图谱可以整合医学知识和临床数据，辅助医生进行诊断和治疗决策，并提供个性化的医疗建议和健康管理服务。接下来我们将进一步探讨如何利用开源的大型语言模型，以更
charles_vaez·2024-01-24 15:39

开源模型应用落地-qwen模型小试-入门篇（五）

一、前言这是关于qwen模型入门的最后一篇文章。主要介绍如何使用魔搭的API在本地调用qwen模型。此外，通过阅读这一系列的文章，如果您真的亲自动手实践过，我相信您已经掌握了qwen模型的基本使用方法。二、术语2.1.ModelScope社区打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单。汇聚各领域最先进的机器学习模型，提供模型探索体
charles_vaez·2024-01-24 15:09

Eureka快速入门篇（三）Eureka 集群

目录一、Eureka集群二、本文用到的工程名列表三、修改eurekaserver（注册中心）项目1.修改application.properties配置文件，如图：2.复制eurekaserver项目，作为集群第二个节点3.启动Eureka集群的两个集群节点（8761和8762）四、启动服务提供者项目eurekauser五、启动服务消费者项目eurekaconsumer六、关闭EurekaServ
百炼成神 LV@菜哥·2024-01-24 10:51

数字图像处理（实践篇）二十六 使用cvlib进行人脸检测、性别检测和目标检测

目录1安装cvlib2涉及的函数3实践4其他cvlib一个简单，高级，易于使用的开源Python计算机视觉库。1安装cvlib#安装依赖pipinstallopencv-pythontensorflow#安装cvlibpipinstallcvlib</
Jackilina_Stone·2024-01-24 06:57

JMeter性能测试，完整入门篇教程

本文为JMeter性能测试完整入门篇，从Jmeter下载安装到编写一个完整性能测试脚本、最终执行性能测试并分析性能测试结果。运行环境为Windows10系统，JDK版本为1.
aplez·2024-01-24 01:20

大数据clickhouse篇--clickhouse从入门到精通

ClickHouse入门篇ClickHouse入门ClickHouse是由俄罗斯的Yandex开源的一个用于联机分析OLAP的列式存储数据库管理系统，使用C++语言编写，支持SQL实时查询的大型数据管理系统
在路上的小y·2024-01-23 15:09

彩色图像处理之彩色图像直方图处理的python实现——数字图像处理

彩色图像的直方图处理是一种重要的图像处理技术，用于改善图像的视觉效果，增强图像的对比度，或为后续的图像处理任务（如图像分割、特征提取）做准备。彩色图像通常由红色（R）、绿色（G）、蓝色（B）三个颜色通道组成，因此彩色图像的直方图处理相比单色图像更为复杂。直方图的构建：首先，对于彩色图像的每个颜色通道（R、G、B），分别计算其直方图。直方图是一个图表，显示了每个像素强度值（通常是0-255）在图像中
筱筱西雨·2024-01-23 07:03

图像取证:源识别和伪造检测(Image Forensics: source identification and tampering detection) 续2

中文翻译：xizero00常熟理工学院(CSLG)下一代互联网实验室NGIL在翻译的过程中遇到很多不懂的知识点，同时也恶补了相关的知识，包括《数字图像处理》，《统计学习基础》，《机器学习》TomMitchell
c2a2o2·2024-01-23 06:57

学Java入门篇: Java类的基本内容

import语句为了能够使用某一个包的成员，我们需要在Java程序中明确导入该包。使用“import”语句可完成此功能。在java源文件中import语句应位于package语句之后，所有类的定义之前，可以没有，也可以有多条，其语法格式为：importpackage1[.package2…].(classname|*);java运行时环境将到CLASSPATH+package1.[package2
小宇java·2024-01-23 00:52

初始RabbitMQ(入门篇)

消息队列(MQ)本质上就是一个队列,一个先进先出的队列,队列中存放的内容是message(消息),是一种跨进程的通信机制,用于上下游传递消息,为什么使用MQ:削峰填谷:MQ可以很好的做一个缓冲机制,例如在一个系统中有A和B两个应用,A是接收用户的请求的,然后A调用B进行处理.这时有可能A收到的请求会达到一个峰值,由于A和B是直接调用的关系,所以B也是达到一个峰值,如果A1s收到了3w次请求,那么B
陌上 烟雨齐·2024-01-22 08:47

浅谈数据分析思维

笔名：戏说猫狗全文共2331字，阅读需要6分钟我之前有写过数据分析系列《数据分析从简入手，一招让你更专业》（点击可跳转入门篇），是以案例入手讲数据分析入门的。
戏说猫狗·2024-01-22 02:46

玩转Mysql 八 （MySQ优化入门篇）

一路走来，所有遇到的人，帮助过我的、伤害过我的都是朋友，没有一个是敌人。如有侵权，请留言，我及时删除！前言：一个高性能，稳定的数据库集群并不是指的某一特性优化，就能保证系统的的稳定，需要从网络、硬件资源、操作系统、操作系统参数设置、数据库选型，执行SQL效率几个方面进行整体调优。优化层级效果对比：一、数据库服务器的优化步骤1.数据库服务器的优化步骤2.查看系统性能参数2.1SHOWSTATUSLI
董乐，快乐的乐！·2024-01-21 16:49

数字图像处理期末速成笔记

目录一、基础知识二、相邻像素间基本关系三、图像增强方法1、直方图求解2、直方图均衡化3、直方图规定化4、图像平滑5、邻域平均法（线性）6、中值滤波法（分线性）7、中值滤波与领域平均的异同8、4-邻域平滑法9、超限像素平滑法10、灰度最相近的K个邻点平均法11、3*3模板中值滤波四、图像锐化1、微分法（梯度算子）2、微分法（Roberts算子）3、微分法（sobel算子）五、腐蚀与膨胀1、腐蚀2、膨
我先去打把游戏先·2024-01-21 13:43

Jmeter自动化测试工具从入门到进阶6小时搞定.黑马跟学

Jmeter自动化测试工具从入门到进阶6小时搞定.黑马跟学一、JMeter-工具入门篇1.JMeter简介1.1优点1.2缺点2.JMeter安装2.1安装JDK2.2安装JMeter2.3编码修改3.
心向阳光的天域·2024-01-21 13:56

harmonyOS什么读,HarmonyOS鸿蒙入门篇

这几天鸿蒙系统起来了。开源，全场景。鸿蒙系统又是什么，官网有：HarmonyOS是一款“面向未来”、面向全场景(移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等)的分布式操作系统。在传统的单设备系统能力的基础上，HarmonyOS提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，能够支持多种终端设备。华为开发者联盟论坛https://developer.huawei.com/consumer/鸿蒙官
强子日志·2024-01-21 11:19

异步编程Completablefuture使用详解----入门篇

JDK版本：jdk17IDEA版本：IntelliJIDEA2022.1.3文章目录一、CompletableFuture是什么？二、为什么要使用CompletableFuture？2.1工具类准备2.2Future的局限性2.3CompletableFuture的优势三、如何使用CompletableFuture?3.1异步任务之开启3.1.1runAsync3.1.2supplyAsync3.
陌上少年，且听这风吟·2024-01-21 09:27

RGB图像转换为HIS彩色模型的python实现——数字图像处理

原理RGB图像：RGB图像就是常见的数字图像,它采用红色®、绿色(G)、蓝色(B)三原色的强度来表示每个像素的颜色信息。RGB图像的几个关键特征和原理:颜色空间:RGB图像使用RGB三原色颜色空间来描述图像中的颜色信息。每个像素用红色、绿色、蓝色三个颜色通道的强度值来表示。像素表示:图像由一定大小的矩阵描述,每一个矩阵元素称为一个像素,每个像素用三个颜色通道(R、G、B值)来表示该位置的颜色。色度
筱筱西雨·2024-01-21 09:12

RGB全彩色到RGB稳定色的转换的python实现—— 数字图像处理

原理将RGB全彩色转换为RGB稳定色涉及到对颜色空间的理解和操作。RGB全彩色是指在RGB颜色模型中，可以通过组合红色、绿色和蓝色这三种颜色的不同强度来生成各种颜色。而RGB稳定色通常指的是一组在特定环境下表现出视觉稳定性的颜色，这些颜色在不同的显示设备或不同的观看条件下保持一致的视觉效果。原理主要包含以下几点颜色校正:考虑到不同显示设备（如显示器、打印机等）有不同的颜色表现能力，颜色校正是确保在
筱筱西雨·2024-01-21 09:42

彩色图像处理之伪彩色图像处理的python实现——数字图像处理

原理伪彩色图像处理是一种多源信息融合的可视化方法。处理对象:伪彩色图像处理的对象是多波段遥感图像,例如近红外带、红外带和可见光图像等。原理:选择不同波段的原始图像作为新的三原色通道(如近红外为红色通道),按RGB模式合成伪彩色图像。目的:利用不同波段信息融合,实现多源数据的可视化表达。特点:合成后的颜色不代表真实颜色,但能突出目标特征和反映多波段信息。处理步骤步骤:1预处理每个波段图像,如增强、匹
筱筱西雨·2024-01-21 09:37

【遥感数字图像处理（朱文泉）】第三章 空间域处理方法

遥感数字图像处理空间域处理方法31空间域处理方法概述一、空间域与变换域二、常见数字图像空间域处理方法32数值运算：单波段点运算一、线性点运算二、分段线性点运算三、非线性点运算33数值运算：单波段邻域运算一
甜子yu·2024-01-21 07:45

JAVA图像处理系列(三)——边缘提取

什么是边缘提取边缘提取，指数字图像处理中，对于图片轮廓的一个处理。对于边界处，灰度值变化比较剧烈的地方，就定义为边缘。也就是拐点，拐点是指函数发生凹凸性变化的点。二阶导数为零的地方。
快乐小吧·2024-01-21 01:22

Apifox 国产接口自动化利器 之入门篇

Apifox产品介绍Apifox是集API文档、API调试、APIMock、API自动化测试多项实用功能为一体的API管理平台，定位为Postman+Swagger+Mock+JMeter。旨在通过一套系统、一份数据，解决多个工具之间的数据同步问题。只需在Apifox中定义API文档；API调试、API数据Mock、API自动化测试等功能就可以直接使用，无需再次定义。API文档和API开发调试流程
明月与玄武·2024-01-20 19:49

python入门篇09- 文件基础相关操作及异常捕获

全文目录,一步到位1.前言简介1.1专栏传送门2.python基础使用2.1python的文件相关操作2.1.1打开文件2.1.2读写有个指针每次都会继续读2.1.3`readline()`读取一行2.1.4`readlines()`全部读取2.1.5close()文件关闭2.1.6`write()`文件的写入2.1.7`write()`文件的追加2.2trycatch异常捕获2.1.1基本捕获语
pingzhuyan·2024-01-20 18:31

RabbitMQ入门篇【图文并茂，超级详细】

Welcome的Huihui'sCodeWorld!!接下来看看由辉辉所写的关于Docker的相关操作吧目录Welcome的Huihui'sCodeWorld!!前言1.什么是MQ2.理解MQ3.生活案例分析与理解4.MQ的使用场景（1）解耦传统模式中间件模式（2）削峰传统模式中间件模式（3）异步传统模式中间件模式5.常见的MQ一.RabbitMQ是什么二.Docker安装部署RabbitMQ1.
是辉辉啦·2024-01-20 16:04

JAVA学习笔记——第四章 运算符

博客主页：A_SHOWY系列专栏：力扣刷题总结录数据结构云计算数字图像处理力扣每日一题_运算符是一种特殊的符号，用于表示数据的运算、赋值和比较算数运算符取模%的本质：a-（int）a/b*b//当a是小数时
A_SHOWY·2024-01-20 16:59

Python-OpenCV教程丨从零开始学计算机视觉

文章目录写在前面入门篇1.生成图片2.转换色彩空间3.拆分颜色通道4.绘制线条5.阈值自适应处理写在后面写在前面探索新大陆：Python&OpenCV，本文主要记录入门计算机视觉的一些简单程序。
Want595·2024-01-20 15:51

【新手入门篇】React+ant design

本篇着重讲解如何使用官方的demo，至于React及antd的安装及配置在本文末尾会给出相应的参考链接。创建一个React项目之后。create-react-app你的项目名在新建的项目目录下引入antd组件库。yarnaddantd或者npminstallantd--save打开测试一下yarnstart或者npmstart创建成功以后会出现如下初始页面。创建自己的页面然后打开antd的官方网站
iKendall·2024-01-20 14:46

数字图像处理

1.HSI模型：h表示色调，s饱和度，l表示亮度，色调和饱和度2.RGB彩色模型：r红色，g绿色，b蓝色，对应的是xyz轴，每个为8比特，用24比特表示全彩色图像3.边缘检测中抗噪性能应该为：Canny算子>一阶算子（梯度算子）>二阶算子其中一阶算子中：Sobel>Prewitt>Roberts4.图像的去噪即模板化运算(均值滤波，中值滤波，高斯滤波)图像相减可以减低噪声，相乘或相除算计概念常见算
爱学习的机器小冉·2024-01-20 12:45

logstash入门篇之安装启动

logstash入门篇之安装启动1简介Logstash是一个功能强大的ETL（数据抽取/转换/存储）工具，常用来做数据处理和迁移。提供了大量插件，帮助解析、转换来自各种来源的数据。
花菜回锅肉·2024-01-19 21:09

python 图像处理学习笔记：1

教程地址：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5121501.html对比这些包，PIL（现在改名叫Pillow）只提供最基础的数字图像处理，功能有限；opencv实际上是一个
智勇双全的小六·2024-01-19 19:37

ffmpeg入门篇-流的操作（二）如何选择流？

从流的操作（一）视频转音频引发的血案一文中我们了解到，流的选择，实际有两种方式，一种是ffmpeg自动选择，一种是设置参数手动选择。对于自动选择，ffmpeg默认选择规则如下：视频流：默认选择分辨率最高的流音频流：默认选择通道最多的流字幕流：默认选择第一个字幕编码器支持的字幕流对于视频流和音频流，如果分辨率相等或者通道相等则以第一个为准，数据流和附件流不支持自动选择，需要手动选择。自动选择的情况下
白狼栈·2024-01-19 18:47

数字图像处理知识梳理——5

七、图像分割概念：把图像分解成构成它的部件和对象的过程；定位感兴趣对象在图像中的位置和范围任务：把图像分离成互不交叠的有相同性质的区域评价准则：最终测量精度UMA7.1基于边缘的分割方法：先提取区域边界，在确定边界限定的区域7.1.1边缘检测的对象：灰度或结构不连续的地方7.1.2缺陷用图像数据（二维、三维）表示实际物体（多维）有信息丢失检测出有边缘的地方并不一定是物体实际边界7.1.3边缘检测一
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:38

数字图像处理知识梳理——3

四、图像增强G(x,y)=T[f(x,y)]重点在于T的定义：并不以图像保真为准则，突出某些人/机器分析有意义的信息，抑制无用信息4.1空间域4.1.1点运算(针对一个个像素点的运算)灰度运算线性运算：t=T(s)=as+b：根据a,b的取值不同得到不同的处理结果分段线性运算：将感兴趣的灰度范围线性扩展，相对抑制不感兴趣的灰度区域非线性运算对数变换：增强图像暗区域，使得整个图像变亮（低灰度区域扩展
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:08

数字图像处理知识梳理——4

五、图像编码与压缩：核心在于找图像的冗余概念：对图像数据按照一定的规则进行变换和组合，从而达到以尽可能少的代码来表示尽可能多的信息性能评价：客观保真度准则（均方误差和均方信噪比）、主观保真度准则5.1图像信息的冗余：编码冗余、像素冗余、视觉心理冗余、结构冗余、时间冗余图像压缩系统的一般组成：信源编码——>信道编码——>信道——>信道译码——>信源译码信源编码：完成原始数据的编码与压缩映射器（解决像
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:08

数字图像处理知识梳理——2

三、图像变换3.1图像空域变换几何变换平移、镜像、旋转、放缩、变形、组合变换前两个无信息损失，无像素值的变化，不需要灰度插值；后几个有像素值的变化，需要灰度插值，有信息损失，几何畸变（等比例缩放除外）灰度插值向前映射（平移镜像：由原图像坐标计算出目标图像坐标）和向后映射法（旋转、缩放、变形：由结果图像计算原图像的坐标）最近邻插值优点是计算快，简单，灰度保真性好缺点是块状效应明显（马赛克效应），误差
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:08

数字图像处理知识梳理——1

一、绪论：数字图像处理与分析的主要研究包括哪几方面？1.首先对图像进行一个定义：误差允许范围内对一个高维物体的二维成像，是不完全的、不精确的但在某种意义上恰当的描述。
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:06

开源模型应用落地-qwen模型小试-入门篇（二）

一、前言现在，我们已经成功以最低成本运行起了qwen大模型。然而，我们希望进一步探索并提升模型输出结果的符合度，以满足业务需求。二、术语2.1.systemprompt（系统提示）是指在生成对话或文本的任务中，为了引导模型产生合适的响应或输出，对模型进行输入的开头部分或系统提供的指令。系统提示通常包含一些关键信息，如对话的背景、任务的要求或期望的回答风格等，以帮助模型理解上下文并生成相关的响应。通
charles_vaez·2024-01-19 13:31

开源模型应用落地-qwen模型小试-入门篇（四）

一、前言通过前面三篇的学习，我相信您已经学会了如何使用qwen模型的基本方法。现在，我们将利用gradio工具，为qwen模型加上一个漂亮的界面，以实现人与机器之间的交互操作。二、术语2.1.gradioGradio是一个Python库，它可以帮助我们轻松地为机器学习模型创建用户界面。它提供了一个简单而强大的方式，让我们能够通过图形界面与模型进行交互。使用Gradio，我们可以快速地将模型部署为一
charles_vaez·2024-01-19 13:31

开源模型应用落地-qwen模型小试-入门篇（三）

一、前言相信您已经学会了如何在Windows环境下以最低成本、无需GPU的情况下运行qwen大模型。现在，让我们进一步探索如何在Linux环境下，并且拥有GPU的情况下运行qwen大模型，以提升性能和效率。二、术语2.1.CentOSCentOS是一种基于Linux的自由开源操作系统。它是从RedHatEnterpriseLinux（RHEL）衍生出来的，因此与RHEL具有高度的兼容性。CentO
charles_vaez·2024-01-19 13:00

ffmpeg入门篇-滤镜的基本使用

转发自白狼栈：查看原文滤镜什么是滤镜？百度百科介绍说“滤镜主要是用来实现图像的各种特殊效果......”。我们最早在ffmpeg是如何转码的一文中了解过滤镜，来回顾下当时的转码流程图。从图中可以看到滤镜前后画的是虚线，表示可有可无，在术语中，滤镜指的是在编码之前针对解码器解码出来的原始数据（即音视频帧）进行处理的动作，我们还可以称它为过滤器。ffmpeg内置了大概近400种滤镜，我们可以用ffmp
老张音视频开发进阶·2024-01-19 09:06

03-05 nginx

入门篇基本功能Nginx是一款web服务器，进而是一款所有请求的入口服务器。
nan得糊涂·2024-01-19 06:07

nssctf-web2023小白入门篇（详解）

目录[LitCTF2023]我Flag呢？进入题目发现啥也没有，单击也没有任何回应直接ctrl+u调出网页源码，ctrl+f搜索flag，，，，嘿嘿嘿这是个新手大礼包flag=NSSCTF{3b1d5b98-acd3-4019-a55a-0afd49c19e51}[LitCTF2023]PHP是世界上最好的语言！！打开环境可以发现输入东西，根据题目提示flag在根目录,盲猜一下应该是命令执行php
回锅肉#·2024-01-19 02:01

python数字图像处理基础（八）——harris角点检测、图像尺度空间、SIFT算法

目录harris角点检测原理函数图像尺度空间概念局部不变性局部不变特征SIFT算法harris角点检测原理Harris角点检测是一种用于在图像中检测角点的算法。角点是图像中局部区域的交叉点或者突出的特征点。Harris角点检测算法旨在寻找图像中对于平移、旋转和尺度变化具有不变性的角点。该算法通过计算图像中每个像素点的灰度值的变化，来识别角点。具体来说，Harris角点检测通过以下步骤实现：计算图像
_hermit:·2024-01-19 02:15
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