为了弥补pcap文件的缺陷,让抓包文件可以容纳更多的信息,pcapng格式应运而生.关于它的介绍详见<PCAP Next Generation Dump File Format> 当前的wireshark/tshark抓取的包默认都被保存为pcapng格式. 形而上的论述就不多谈了,直接给出一个pcapng数据包文件的例子: 然后我强烈建议,对着<PCAP Next Generation Dump File Format>来把一个实际抓取的pcapng文件里面的每一个字节都对应清除

wlan0:无线网卡设备 BSSID/AP's MAC:目标路由器的mac地址 Client's MAC:连接到此wifi客户端的mac地址 ESSID:这个无线的名字 大致思路: 获取bssid和essid airodump命令 探测是否开启wps airodump-ng MB,wash -i mon0 -C 探测pin reaver -i mon0 -b ap_bssid -vv ddos攻击 mdk3 a mon0 -a bssid -c 相关阅读:http://www.mottoin.c

一. 相关API说明 1. av_register_all 2. avformat_network_init 不管是流媒体发送还是流媒体接收, 需要先执行该函数. 3. avformat_alloc_context 初始化一个AVFormatContext. 4. avcodec_alloc_frame 初始化1个AVFrame. **需要注意的是,新版的FFmpeg使用av_frame_alloc来初始化一个AVFrame.** 5. av_guess_format 返回一个已经注册的最合适的

为什么要用转义字符串? HTML中<,>,&等有特殊含义(<,>,用于链接签,&用于转义),不能直接使用.这些符号是不显示在我们最终看到的网页里的,那如果我们希望在网页中显示这些符号,该怎么办呢? 这就要说到HTML转义字符串(Escape Sequence)了. 转义字符串(Escape Sequence)也称字符实体(Character Entity).在HTML中,定义转义字符串的原因有两个:第一个原因是像“<”和“>”这类符号已经用来表示HTML

摘要 类型转换在程序设计中都是不可避免的问题.当然有一些语言将这个过程给模糊了,大多数时候开发者并不需要去关 注这方面的问题.但是golang中的类型匹配是很严格的,不同的类型之间通常需要手动转换,编译器不会代你去做这个事.我之所以说通常需要手动转换,是 因为interface类型作为一个特例,会有不同的处理方式. 类型转换在程序设计中都是不可避免的问题.当然有一些语言将这个过程给模糊了,大多数时候开发者并不需要 去关注这方面的问题.但是golang中的类型匹配是很严格的,不同的类型之间通常需要

在go里面,string和slice的互换是需要进行内存拷贝的,虽然在底层,它们都只是用 pointer + len来表示的一段内存. 通常,我们不会在意string和slice的转换带来的内存拷贝性能问题,但是总有些地方需要关注的,刚好在看vitess代码的时候,发现了一种很hack的做法,string和slice的转换只需要拷贝底层的指针,而不是内存拷贝.当然这样做的风险各位就要好好担当了: func String(b []byte) (s string) { pbytes := (*ref

首选介绍一下tcpdump的常用参数 tcpdump采用命令行方式,它的命令格式为: tcpdump [ -adeflnNOpqStvx ] [ -c 数量 ] [ -F 文件名 ] [ -i 网络接口 ] [ -r 文件名] [ -s snaplen ] [ -T 类型 ] [ -w 文件名 ] [表达式 ] 1. tcpdump的选项介绍 -a 将网络地址和广播地址转变成名字: -d 将匹配信息包的代码以人们能够理解的汇编格式给出: -dd 将匹配信息包的代码以c语言程序段的格式给出: -d

# coding: utf-8 ''' 第13章主要介绍:颜色空间转换 ''' import cv2 import numpy as np ''' 经常用到的颜色空间转换是: BGR<->Gray 和 BGR<->HSV cv2.cvtColor(input_image , flag),flag是转换类型:cv2.COLOR_BGR2GRAY,cv2.COLOR_BGR2HSV HSV(Hue , Saturation , Value):色调,饱和度,明度 色度H:用角度度量,取值

前言 opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴,本文主要介绍颜色空间转换,坚持学习,共同进步. 系列教程参照OpenCV-Python中文教程: 系统环境 系统:win7_x64; python版本:python3.5.2: opencv版本:opencv3.3.1: 内容安排 1.知识点介绍: 2.测试代码: 具体内容 1.知识点介绍: 使用的库有cv2/numpy,涉及函数有cv2.cvtColor(),cv2.inRange(); 1.1 转换颜色

OpenCV官方教程中文版 for Python,原文为段立辉翻译,感谢Linux公社www.linuxidc.com此文档为自学转述,如有侵权请联系本人 使用工具Python3.6使用包cv2,numpy涉及函数cv2.cvtColor(),cv2.inRange() 1.转换色彩空间 在 OpenCV 中有 超过150 种进行颜色空间转换的方法.但是你以后就会发现我们经常用到的也就两种:BGR↔Gray 和 BGR↔HSV.     我们用到的函数是cv2.cvtColor(input_im

C#写的一个视频转换解码器 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Drawing; using System.Runtime.InteropServices; using System.Threading; using System.Windows.Forms; using System.IO; namespace Basic { pub

[转].NET(C#):浅谈程序集清单资源和RESX资源   目录 程序集清单资源 RESX资源文件 使用ResourceReader和ResourceSet解析二进制资源文件 使用ResourceManager解析二进制资源文件 小看RESX资源文件的Designer.cs文件 返回目录 程序集清单资源 在程序集中嵌入资源的最简单方法是什么?那就是使用Visual Studio中的“嵌入式资源(Embedded Resource)”创建选项,相当于使用csc的”/resource”参数.具体步

在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助.至于为什么转换成HSV模型,因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的,实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出. 接下来是完整步骤: 1.打开一个终端,用vim编辑器新建并打开一个后缀为.py的文件 $ vim a.py 2.在打开的文件里按“a”进入编辑模式,然后输入以下代码 im

摘要 类型转换在程序设计中都是不可避免的问题.当然有一些语言将这个过程给模糊了,大多数时候开发者并不需要去关 注这方面的问题.但是golang中的类型匹配是很严格的,不同的类型之间通常需要手动转换,编译器不会代你去做这个事.我之所以说通常需要手动转换,是 因为interface类型作为一个特例,会有不同的处理方式. 类型转换在程序设计中都是不可避免的问题.当然有一些语言将这个过程给模糊了,大多数时候开发者并不需要 去关注这方面的问题.但是golang中的类型匹配是很严格的,不同的类型之间通常需要

学习如歌对图像进行颜色空间转换,从BGR到灰度图,或者从BGR到HSV等 创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体 1.转换颜色空间 OpenCV中有超过150种进行颜色空间转化的方法,但是实际上经常用到的也就两种:BGR<->Gray,BGR<->HSV 要用的函数是cv2.cvtColor(input_img,flag)flag就是转换类型 cv2.COLOR_BGR2GRAY 就是BGR<->Gray转换 cv2.COLOR_BGR2HSV 就是BGR&

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 在Python-OpenCV中显示图像时调用的是一个单独的窗口,有时我们需要将这些图像显示在PyQt的图形化界面上,这样就可以将整个图像显示与PyQt图形化界面进行整合.但OpenCV格式的图像和PyQt格式的图像并不同,这就需要进行转换. 二.背景知识 Python-OpenCV的图像是BGR格式的,而PyQt图像格式是RGB格式的,二者需要转换: 为了快速转换,图像必须基于内存进行操作: PyQt的QImage类可以从内存数组构建: Ope

引言 CAP 理论,相信很多人都听过,它是指: 一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency).可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项. 为什么要理解 CAP 理论?我能说出很多理由来.如果是在职场上,也许最合适的理由是,当领导给出的任务不靠谱时,我们可以依据 CAP 去否决它. 比如,有这么一个任务,给你定了三大目标: 既要提升系统的可用性 又要保证数据的实时可见 还有提升系统的容错能力 看到"既要.又要.还要&q

golang []byte和string的高性能转换 在fasthttp的最佳实践中有这么一句话: Avoid conversion between []byte and string, since this may result in memory allocation+copy. Fasthttp API provides functions for both []byte and string - use these functions instead of converting manu

论文提出细粒度分类解决方案CAP,通过上下文感知的注意力机制来帮助模型发现细微的特征变化.除了像素级别的注意力机制,还有区域级别的注意力机制以及局部特征编码方法,与以往的视觉方案很不同,值得一看 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Context-aware Attentional Pooling (CAP) for Fine-grained Visual Classification 论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.06635 论文代码:https://g

文章目录 OpenCV-Python:IV OpenCV中的图像处理 13 颜色空间转换 13.1 转换颜色空间 13.2 物体跟踪 13.3 怎样找到要跟踪对象的 HSV 值? OpenCV-Python:IV OpenCV中的图像处理 13 颜色空间转换 目标 • 你将学习如何对图像进行颜色空间转换,比如从 BGR 到灰度图,或者从BGR 到 HSV 等. • 我没还要创建一个程序用来从一幅图像中获取某个特定颜色的物体. • 我们将要学习的函数有:cv2.cvtColor(),cv2.inR