Python下使用cv2的步骤1.安装OpenCV和相关依赖在开始使用cv2之前，我们需要先安装OpenCV库，并且确保安装了Python的相关依赖。

事件（Event）是一种任务间通信的机制，可用于任务间的同步。多任务环境下，任务之间往往需要同步操作，一个等待即是一个同步。事件可以提供一对多、多对多的同步操作。本文通过分析鸿蒙轻内核事件模块的源码，深入掌握事件的使用。本文中所涉及的源码，以OpenHarmonyLiteOS-M内核为例，均可以在开源站点https://gitee.com/openharmony/kernel_liteos_m获取

在鸿蒙轻内核源码分析系列前几篇文章中，剖析了重要的数据结构。本文，我们讲述一下中断，会给读者介绍中断的概念，鸿蒙轻内核的中断模块的源代码。

在鸿蒙轻内核源码分析上一篇文章中，我们剖析了中断的源码，简单提到了Tick中断。本文会继续分析Tick和时间相关的源码，给读者介绍鸿蒙轻内核的时间管理模块。

继续分析鸿蒙轻内核源码，我们本文开始要分析下任务及任务调度模块。首先，我们介绍下任务栈的基础概念。任务栈是高地址向低地址生长的递减栈，栈指针指向即将入栈的元素位置。初始化后未使用过的栈空间初始化的内容为宏OS_TASK_STACK_INIT代表的数值0xCACACACA，栈顶初始化为宏OS_TASK_MAGIC_WORD代表的数值0xCCCCCCCC。一个任务栈的示意图如下，其中，栈底指针是栈的最

在鸿蒙轻内核源码分析系列一和系列二，我们分析了双向循环链表、优先级就绪队列的源码。本文会继续给读者介绍鸿蒙轻内核源码中重要的数据结构：任务排序链表TaskSortLinkAttr。

OpenCV：用于图像处理和单目测距

Python中cv2(OpenCV,opencv-python)库的安装、使用方法demo最新详细教程文章目录Python中cv2(OpenCV,opencv-python)库的安装、使用方法demo最新详细教程摘要引言正文

fuse一般称为用户态度文件系统，可以实现在用户层实现对文件系统的控制。通过fuse内核模块的支持，基于libfuse提供的接口，就可以实现一个文件系统。fuse内核模块实现了与VFS的对接，运行后可以看到/dev/fuse，拦截相关请求，反馈给fuse进程，进行操作。使用fuse进行开发，不用关注内核模块，直接使用libfuse库在用户态实现文件系统即可。0：总结1：fuse的开发，实际上和前面

本文先熟悉下进程管理的文件kernel\base\core\los_process.c中的内部接口，读读代码，做些记录。1、LiteOS-A内核进程全局变量⑴是进程池，存放各个进程控制块LosProcessCB的信息。⑵处开始的g_freeProcess是空闲进程链表，挂载各个空闲进程控制块；g_processRecycleList是待回收进程控制块链表，挂载各个等待回收的进程控制块。⑶处开始的g

3.1.2.3函数OsVmPhysLargeAlloc当执行到这个函数时，说明空闲链表上的单个内存页节点的大小已经不能满足要求，超过了第9个链表上的内存页节点的大小了。⑴处计算需要申请的内存大小。⑵从最大的链表上进行遍历每一个内存页节点。⑶根据每个内存页的开始内存地址，计算需要的内存的结束地址，如果超过内存段的大小，则继续遍历下一个内存页节点。⑷处此时paStart表示当前内存页的结束地址，接下来

使用用服务器，在云服务器中使用conda环境python=3.6的版本环境.pipinstall-rrequirements.txt在网上查找资料：opencv安装失败卡在这里是因为没有使用高版本的python

原文：SomeofthecurrentorfutureOpenCVexternalnamesmayconflictwithSTLorotherlibraries.Inthiscase,useexplicitnamespacespecifierstoresolvethenameconflicts

严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。所以对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；对于图像中较平滑的部分，其灰度值变化较小，梯度值也较小。为了检测边缘，我们需要检测图像中的不连续性，可以使用图像梯度来检测不连续性。但是，图像梯度也会受到噪声的影响，因此建议

3)边缘段：对应于边缘点坐标[x，y]及其方位，边缘的方位可能是梯度角OpenCV提供三种

效果：代码：importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltif__name__=="__main__":h=10w=10data=np.random.normal(0,1,[h,w])#sigma,2*sigma,3*sigma之间的数的比例分别为0.68，0.96，0.99mask_new=data>2print(data)prin

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述拟合一条直线到2D或3D点集。

1、与Writer模块功能相反，可以将Reader理解成一个反序列化的工具，Writer的作用主要是将Value对象转成string或者流式的结构，Reader的作用主要是将流式的结构转成Value类型的对象。Reader类的主要职责有3个，解析JSON字符串：将JSON格式的字符串读取并解析成相应的C++数据结构。处理不同的数据类型，支持解析JSON对象、数组、字符串、数字、布尔值和null。处

前面几节我们从newVue创建实例开始，介绍了创建实例时执行初始化流程中的重要两步，配置选项的资源合并,以及响应式系统的核心思想，数据代理。在合并章节，我们对Vue丰富的选项合并策略有了基本的认知，在数据代理章节我们又对代理拦截的意义和使用场景有了深入的认识。按照Vue源码的设计思路，初始化过程还会进行很多操作，例如组件之间创建关联，初始化事件中心，初始化数据并建立响应式系统等，并最终将模板和数据

YOLOv8模型进行加速推理，操作过程如下所示：1.配置环境，依赖项，包括：(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT:8.5.3.1(4).ONNX:1.16.0(5).OpenCV

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位EmguCV是OpenCV

文章目录一、分析问题背景示例代码片段二、可能出错的原因三、错误代码示例四、正确代码示例安装OpenCV库正确的代码示例五、注意事项已解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed

一、项目概述1.1项目目标和用途本项目旨在开发一个智能门禁安防系统，该系统利用摄像头和人脸识别技术，结合本地人脸库，实现对进出人员的自动识别和管理。系统能够实时记录进出人员的信息，并对未注册人员进行警报提示。通过与物联网平台的集成，用户可以远程监控和管理门禁系统，提升安全性和管理效率。1.2解决的问题和价值传统的门禁系统往往依赖于钥匙或密码，存在安全隐患和管理不便的问题。本项目通过人脸识别技术，解

文章目录一、简介1.意义2.具体步骤二、代码实现三、总结一、简介1.意义在OpenCV中，轮廓检测是图像处理中一个非常重要的环节，它允许我们识别图像中的形状。

本系列全部文章进入鸿蒙源码分析(总目录)查看目录最难讲的章节坦白讲内存是整个系列里面最

本文记录下进程相关的初始化函数，如OsSystemProcessCreate、OsProcessInit、OsProcessCreateInit、OsUserInitProcess、OsDeInitPCB、OsUserInitProcessStart等。1、LiteOS-A内核进程创建初始化通用函数先看看一些内部函数，不管是初始化用户态进程还是内核态进程，都会使用这些函数，包含进程控制块初始化函数

6.1映射属性修改函数LOS_ArchMmuChangeProt函数LOS_ArchMmuChangeProt用于修改进程空间虚拟地址区间的映射保护属性，其中参数archMmu为进程空间的MMU结构体，vaddr为虚拟地址，count为映射的页数，flags为映射使用的新标签属性信息。其中函数名称中的Prot是英文Protect的简写。⑴处对参数进行校验，⑵处查询虚拟地址映射的物理地址，如果没有映

虚实映射是指系统通过内存管理单元（MemoryManagementUnit，MMU）将进程空间的虚拟地址(VA)与实际的物理地址(PA)做映射，并指定相应的访问权限、缓存属性等。程序执行时，CPU访问的是虚拟内存，通过MMU找到映射的物理内存，并做相应的代码执行或数据读写操作。MMU的映射由页表（PageTable）来描述，页表保存虚拟地址和物理地址的映射关系以及访问权限等。每个进程在创建的时候都

4.2函数LOS_RegionAlloc函数LOS_RegionAlloc用于从地址空间中申请空闲的虚拟地址区间。参数较多，LosVmSpace*vmSpace指定虚拟地址空间，VADDR_Tvaddr指定虚拟地址，当为空时，从映射区申请虚拟地址；当不为空时，使用该虚拟地址。如果该虚拟地址已经被映射，会先相应的解除映射处理等。size_tlen指定要申请的地区区间的长度。UINT32regionF

在熟悉下OpenHarmony鸿蒙轻内核提供的虚拟内存（Virtualmemory）管理模块之前，作为预备基础知识，我们先了解下虚拟内存进程空间编号，进程空间编号功能相对独立，源代码文件单独维护。涉及的头文件和C源代码文件分别为arch/arm/arm/include/los_asid.h和arch/arm/arm/src/los_asid.c。本文先介绍OpenHarmony鸿蒙轻内核LiteO

在学习OpenHarmony鸿蒙轻内核源代码的时候，常常会遇到一些数据结构的使用。如果没有掌握它们的用法，会导致阅读源代码时很费解、很吃力。本文会给读者介绍源码中重要的数据结构，双向循环链表DoublyLinkedList。在讲解时，会结合数据结构相关绘图，培养读者们的数据结构的平面想象能力，帮助更好的学习和理解这些数据结构的用法。本文中所涉及的源码，以OpenHarmonyLiteOS-A内核为

Netty源码分析:NioEventLoopGroup在工作之余，看到自己公司的超哥（俞超）关于Netty的系列博文，讲解的很好，因此，自己在学习之余也跟了下源代码，来了解Netty，也做了相关的笔记，

OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码，请移步小编的GitHub地址传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian

本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小

Tinywebserver的第一天源自github：GitHub-qinguoyi/TinyWebServer::fire:Linux下C++轻量级WebServer服务器这是项目的数据库连接池一共有两个文件，.h/.cpp先看md文档数据库连接池*单例模式，保证唯一*list实现连接池*连接池为静态大小*互斥锁实现线程安全直接看sql_connection_pool.cpp，在代码里看看具体是怎

技术分析库与框架项目依赖于一些强大的Python库，如OpenCV用于图像处理、Pillow进行图片操作，以及NumPy进行矩阵运算

这篇博客主要讲解OpenCV中视频读写。

上一篇文章介绍了基于opencv的手势识别，如果大家运行了我的代码，会发现代码中找出手部轮廓的效果不是很理想。

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文章目录知识回顾前言源码分析1.2.3.拓展知识总结知识回顾前言HAR与HSP源码分析1.2.3.拓展知识总结系统提供了两种共享包，HAR静态共享包和HSP动态共享包。

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conda创建新环境这部分代码均在AnacondaPrompt中写，要求已有Anaconda第一步：创建condacreate--nameyourEnvpython=3.6–name：也可以缩写为【-n】，【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv目录python=2.7：是python的版本号。也可以指定为【python=3.6

函数原型参数说明返回值使用示例解释cv2.warpPerspective()函数介绍函数定义参数详解示例代码cv2.findHomography()函数介绍:cv2.findHomography()是OpenCV

1引言本文使用opencv和paddlerocr识别出固定颜色的验证码，原理不解释，安装包的方法自行查找，只提供代码和思路。

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6SSTable之36.5读取sstable文件6.5.1类层次Sstable文件的读取逻辑在类Table中，其中涉及到的类还是比较多的，如图6.5-1所示。图6.5-1Table类导出的函数只有3个，先从这三个导出函数开始分析。其中涉及到的类（包括上图中为画出的）都会一一遇到，然后再一一拆解。本节分析sstable的打开逻辑，后面再分析key的查找与数据遍历。6.5.2Table::Open()

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本文中所涉及的源码，以OpenHarmonyLiteOS-M内核为例，均可以在开源站点https://gitee.com/openharmony/kernel_liteos_m获取。鸿蒙轻内核异常钩子模块代码主要在components\exchook目录下。异常钩子函数的注册、解注册、异常钩子类型定义在utils\los_debug.h|.c。1、异常钩子函数节点结构体和异常钩子函数节点数组在文件