目录1、算术运算符2、赋值运算符3、复合赋值运算符4、比较运算符5、逻辑运算符1、算术运算符+-*/除//整数，取商%取模，也是取余，取除后的余数**指数，幂运算()()高于**高于*///%高于+-2、赋值运算符=，既可以单变量，也可以多变量赋值，比如a,b,v,d=3，g=e=r=17，也可以同时赋值多个变量3、复合赋值运算符+=、-=、*=、/=、//=、%=、**=复合和其它同在时，先算复

CodeBullet是我最喜欢的YouTuber之一，他曾经尝试创建一个人机对战的乒乓球游戏，但遗憾的是，对于他的成果没有对计算机视觉有太大影响。他是个很幽默及技术很强的人，如果你考虑阅读这篇文章的其余部分，我强烈建议你观看他的视频。https://www.youtube.com/watch?v=tcymhYbRvw8&人机对战的乒乓球游戏似乎是一个非常有趣且简单的任务，所以我也想尝试一下。在这篇

1、将文本转换为base64编码并保存到文件中：echo"文本内容"|base64>文件路径"文本内容"替换为要编码的文本内容"文件路径"替换为要保存的文件路径2、查看证书的有效期opensslx509-in文件路径-noout-dates需要将证书文件的路径替换为您保存的文件路径将显示证书的起始日期和过期日期3、RASP————————————仅用于本人学习来源：网络

准备工作：1）启动文件：https://download.csdn.net/download/maochuangan/106892572）ubuntu-linaro系统3）4GB的SD卡4）ZedBoard开发板版本：REV-D5）装有Ubuntu系统的电脑一台（用虚拟机也可以）移植工作：1、将SD卡插到Ubunt电脑中。2、在Linux中进行格式化，并分区。1）在ubuntu系统中搜索disks

importcv2img=cv2.imread("22.png")#读取人脸图像#加载识别人脸的级联分类器faceCascade=cv2.CascadeClassifier("Lib\\site-packages\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_default.xml")faces=faceCascade.detectMultiScale(img,1.6,3

OpenCV入门讲解OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多高效实现计算机视觉算法的函数，从基本的滤波到高级的物体检测都有涵盖

操作系统：windowspython:3.5.3,opencv,dlib1、用法pythonsource_pic.jpgdest_pic.jpg提供一个源图片名生成的目标文件名#!

前前言：大家看到这一章节的时候一定不要跳过，虽然标题是编程，但实际上是对socket的运行机制做了详细的讨论，对理解TCP有很大的帮助；但是由于本节涉及到了大量的编程知识，对于一些朋友来说不是很好理解，所以大家看本节的时候强烈建议结合我的这篇笔记来学习，本篇整理了许多详细的案例和解析，也补充了我自己的理解，导致这篇笔记来到了七千多字，工程量很大，如果这篇文章对你有所帮助别忘了留下你的点赞和关注前言

转载请注明原文出处本文章博客地址：https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/136131310红胖子网络科技博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV

一、掩膜掩膜即为与原图大小一致的黑底白框图。如何生成掩膜？先生成一个全黑的和原始图片大小一样大的图片。mask=np.zeros(img.shape,np.uint8)将想要的区域通过索引方式设置为255.mask[100:200,200:300]示例代码如下：importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnplena=cv2.imread("

一、图像直方图的基本概念在统计学中，直方图是一种对数据情况的图形表示，是一种二维统计图表。图像直方图是一种表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值得像素数。可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布的直方图。这种直方图中，横坐标得左侧为纯黑、较暗的区域，而右侧为较亮，纯白的区域。因此，一张较暗图片得直方图中得数据多集中于左侧和中间部分，而整体明亮、只有少量阴影得图像则相反。横坐标：

**视频解码优化**：-使用OpenCV的`preprocess`功能来直接从原始视频帧中提取RGB图像，避免不必要的复制和转换。2.

文章目录1、日期函数2、字符串函数3、数学函数4、其它函数1、日期函数//获取日期selectcurrent_date();//获取时间selectcurrent_time();//获取时间戳,格式为日期+时间selectcurrent_timestamp();//获取当前时间,格式为日期+时间selectnow();//获取参数的日期部分selectdate('datetime');//括号内可

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考文献一、简介在现实生活中，我们常常应用一些刚性的变换来实现物体的旋转平移，对于非刚性的变换我们都没有在意，其实这种变换也是无处不在的，如我们经常看的动画就可以通过一些非刚性的变换达到一些非常夸张的效果。这里，我们考虑基于用户输入的两组点集来求解两者存在的仿射关系（非刚性变换）。设p为控制点的集合，q为控制点p的变形（非刚性操作）之后的位置。我们使用移动最

参考：https://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/47184717https://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/73395018

在C++中使用OpenCV时，imread和imshow是两个非常基础且常用的函数，用于读取图像和显示图像。以下是这两个函数的简要说明和如何一起使用它们的示例。

这一篇讲下如何使用OpenCV去除干扰线。

【旧文更新】【优秀毕设】人脸识别打卡/签到/考勤管理系统（OpenCV+最简基本库开发、可移植树莓派扩展网络图像推流控制验证码及Excel邮件发送等功能）文章目录关于旧文新发毕设结构主页面验证码识别效果管理页面人脸信息采集管理实时数据更新签到结果邮件发送网络前端效果实时图像推流附录

目录一：简介二：安装三：使用一：简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。

标准IO和文件IO的区别：1.标准IO是库函数,是对系统调用的封装2.文件IO是系统调用,是Linux内核中的函数接口3.标准IO是有缓存的4.文件IO是没有缓存的文件IO:1.操作步骤：打开->读/写->关闭2.打开文件:open形式：intopen(constchar*pathname,intflags);intopen(constchar*pathname,intflags,mode_tmo

一：string.h1.strncpychar*strncpy(char*dest,constchar*src,size_tn)定义一个char*类型的函数；其中dest为复制到这个地址，src为要复制的目标；n为复制src的前n个；nstrlen(src)如果n拷贝够了次数把src全部拷完，到达‘\0’；剩余拷贝统统补0；也就是当*src=='\0'时还有剩余，后面全部补0；2.strncatc

补：自然边界对齐int--4字节---能被4整除的地址编号上short--2字节---能被2整除的地址编号上char--1字节---能被1整除的地址编号上1.共用体(union)1.1格式：union共用体名{成员列表;//各个变量};//表示定义一个共用体类型注意：1.2.共用体初始化---只能给一个值，默认是给到第一个成员变量的1.3.共用体成员变量辅助共用体用的数据最终存储的---应该是最后

一，预处理#include#defineN10预处理命令:都是以#开头的1.gcc的编译过程:.c文件//vim编辑的文件A:预处理:把程序中#开头的预处理命令执行了。形成--预处理文件--源代码文件eg:gcc-Emain.c-omain.i.i文件B:编译://编译成汇编文件gcc-Smain.i-omain.sC:汇编//将汇编文件编译成目标文件(机器代码)gcc-cmian.s-omain

Linux软件编程:1.Linux:操作系统的内核1.管理CPU2.管理内存3.管理硬件设备4.管理文件系统5.任务调度2.Shell:1.保护Linux内核(用户和Linux内核不直接操作,通过操作Shell,Shell和内核交互)2.命令解释器2.1Shell基本命令:1.ls2.cd3.touch/rm4.mkdir/rmdir5.cp6.mv2.2文件查看命令:1.cat查看文件内容(字符

1.循环中的排序排序一般分为升序和降序；C中排序一般指升序；1.1选择排序：第一个for为趟数，一共要进行几趟下面的程序；然后定义下面应该拿出第几个位置的数；第二个for为次数，拿出第一个位置；不断与后面的数进行比较，在这个位置放置最小的数；而for的作用可以让这个程序依次比较，且以递增的形式进行下去；直至最后一个；得到这个数组最小的数，放置在a[0]处；后回到第一个for依次拿出后面的位置与后面

函数的嵌套调用：特殊的嵌套调用---递归(自己调用自己)递归--就是循环如从1加到100；反着来，直到找到初始值sum（1）=1;再回归得到最终的sum；递推关系：重复的第n项与第n-1项之间的关系；斐波拉契数列前n项之和中：用递归思想：fibo(n)=fibo(n-1)+fibo(n-2);第三项等于前两项个之和；而前n项和：则是sum(n)n>2因为斐波拉契数列前两项均为一；是从第三项开始，所

起名的规则见名知意，尽量其起英文名；避免拼音。一般采用驼峰命名法：StudentCount//大驼峰studentCount//小驼峰student_count//内核命名法主页面反应问题：编译时的问题错误---语法错误警告---语法不合适运行时的问题逻辑问题---调整思维不同类型的数据间混合赋值:int=double//高精度给低精度赋值精度丢失(损失)【小数点后精确度损失】double=int

一.函数接口:1.fwrite形式size_tfwrite(constvoid*ptr,size_tsize,size_tnmemb,FILE*stream);功能:向流中写入nmemb个对象,每个对象size字节大小,在ptr指向的空间中参数:ptr:存放数据空间的首地址size:每个数据对象的大小nmemb:数据对象的个数stream:文件流指针返回值:成功返回写入对象的个数失败返回0读到文件

在Python中使用OpenCV进行文字识别需要使用OCR(OpticalCharacterRecognition，光学字符识别)技术。

自动化处理滑动拼接验证码问题：解决：1.抓取背景图2.抓取缺口图3.随便写几行代码4.开始测试使用环境：python3.8+robotframework+cv2问题：以上为canvas标签内图片用以上内容实现前端left属性的自动化用例解决：1.抓取背景图用传统的爬虫无法对实时生成的验证码图片抓取除非公司内部测试专用通道，因此可以用截图的方式来获取其内容selenium或者集成的robotfram

传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、OpenCV文字识别介绍二、图像预处理示例代码三、文字区域检测示例代码四、文字识别示例代码五、文字后处理示例代码六

图像去噪的算法一般是滤波，比如空域滤波，变换域滤波，机器学习方法等，经常是用OpenCV的代码来写。2）CONTRAST，对比

后续会补充1.引入express1.先下载express框架创建一个package.json格式的文件，里面写入{"dependencies":{"express":"~4.16.1"//express版本号}}然后打开终端输入npmi2.引入express模块constexpress=require("express");constapp=express();2.使用express监听端口号co

在C++中使用OpenCV库时，std::vectormv;声明创建了一个std::vector容器，该容器用于存储cv::Mat对象。

在OpenCV中，inRange函数用于根据颜色范围从图像中提取特定的颜色区域。

voidQuickDemo::inrange_demo(Mat&image){//将输入图像从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间。这是因为在HSV空间中，基于颜色的图像分割更加简单和直观。Mathsv;cvtColor(image,hsv,COLOR_BGR2HSV);//通过inRange函数定义绿色的HSV范围，并生成一个二值掩码（mask），其中绿色区域为白色（值为255），非绿色区域为黑色

这节课我们来学习图像像素的读写操作。文章目录一、像素的加减乘除操作1、加法操作：2、减法操作：3、除法操作：4、乘法操作一、像素的加减乘除操作1、加法操作：voidQuickDemo::operators_Demo(Mat&image){Matdst;dst=image+Scalar(50,50,50);imshow("加法操作",dst);}输出结果为：可以明显的感受到右边这幅图，亮度增强了。o

quick_opencv.h#includeusingnamespacecv;classQuickDemo{public:voidoperators_demo(Mat&image);//图像算数操作};

目录一：准备工作二：人脸图片识别三：视频人脸识别一：准备工作1：github网站下载开源人脸特征数据haarcascade_frontalface_default.xml下载链接：

文章目录0前言2先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：ht

文章目录1前言1课题背景2GAN(生成对抗网络)2.1简介2.2基本原理3DeOldify框架4FirstOrderMotionModel5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://git

OpenCV表格修复前言案例读取图像高斯滤波二值化分离表格行和列还原结果优化获取表格框画出矩形框获取图像相关数据根据矩形框裁剪前言在对于图标的扫描问题当中，有些时候会遇到扫描的表格缺失的问题，通过OpenCV

1.人脸检测CascadeClassifier加载Opencv自带的人脸检测haarcascade_frontalface_alt.xml分类器。

图片读取要注意不是所有都是RGB顺序读取1.cv2（OpenCV-Pytho

之前将博客都写在CSDN上，为了方便更新博客内容（那边写完就没修改过/(ㄒoㄒ)/~~），准备重新整理，将之前的练习内容迁移到上，以便回顾知识和完善博客内容。现在工作上也有其他事情，写博客的时间相对要少，补个时间写点东西，原项目地址。获取图像基本属性shape,size,typeimportcv2img=cv2.imread(test.jpg')row,col,channel=img.shape#

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:015_deep_learning_with_opencv_dnn_module1.源由2.应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:014_simple_background_estimation_in_videos1.源由2.应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python

ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:010_blob_detection1.源由2.blob应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python应用Demo3.重点分析

目录：1.滤波的相关概念2.卷积操作3.平滑操作(低通滤波)均值滤波中值滤波高斯滤波双边滤波4.锐化操作(高通滤波)自定义锐化核USM锐化(UnsharpMask)5.梯度操作(高通滤波)Sobel算子Scharr算子Laplacian算子一、滤波的概念滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。图像滤波是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处

2.2QRCode2.3QRCode特点3机器视觉二维码识别技术3.1二维码的识别流程3.2二维码定位3.3常用的扫描方法4深度学习二维码识别4.1部分关键代码5测试结果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是python+opencv