学习目标: 学习图像上的算术运算,加法,减法,位运算等. 学习函数cv2.add(),cv2.addWeighted() 等. 一.图像的加法 你可以使用函数 cv2.add() 将两幅图像进行加法运算,当然也可以直接使用 numpy,res=img1+img.两幅图像的大小,类型必须一致,或者第二个图像可以是一个简单的标量值.注意:OpenCV 中的加法与 Numpy 的加法是有所不同的.OpenCV 的加法是一种饱和操作,而 Numpy 的加法是一种模操作. x = np.uint8([25

用过QT的小伙伴都知道连接信号槽的connect方法,但是这个方法有第五个参数,一般都是用的默认的 connect(th,SIGNAL(started()),tmpmyobject,SLOT(showID())); 今天给大家讲讲第五个参数的用法 一.基本概念: 1.Qt::AutoConnection: 默认值,使用这个值则连接类型会在信号发送时决定.如果接收者和发送者在同一个线程,则自动使用Qt::DirectConnection类型.如果接收者和发送者不在一个线程,则自动使用Qt::Que

1.cv2.add(dog_img, cat_img)  # 进行图片的加和 参数说明: cv2.add将两个图片进行加和,大于255的使用255计数 2.cv2.resize(img, (500, 414))  # 根绝给定的维度进行变化   cv2.resize(img, (0, 0), fx=3, fy=1)  使得图像x轴变化为原来的三倍,y轴不变 参数说明:img表示需要变化的图片, (500, 414)表示变化的维度,长为414, 宽为500, fx=3, fy=1, 表示对图像的x

采用多线程,将需要处理的后台数据放入子线程,为了能够跨线程调用,一种方法是使用类似线程锁对线程进行保护,另外一种方法使用Qt的信号槽机制.Qt的信号槽机制采用connect函数进行连接,connect函数其实是有第五个参数的,但这个参数往往在多线程调用中才会用到: connect(Sender,SIGNAL(signal),Receiver,SLOT(slot),Qt::DirectConnection); 1第五个参数代表槽函数在哪个线程中执行 :1)自动连接(AutoConnection),

参数绑定,简单来说就是客户端发送请求,而请求中包含一些数据,那么这些数据怎么到达 Controller ?这在实际项目开发中也是用到的最多的,那么 SpringMVC 的参数绑定是怎么实现的呢?下面我们来详细的讲解. 1.SpringMVC 参数绑定 在 SpringMVC 中,提交请求的数据是通过方法形参来接收的.从客户端请求的 key/value 数据,经过参数绑定,将 key/value 数据绑定到 Controller 的形参上,然后在 Controller 就可以直接使用该形参. 这里

简介 我们用自动化新建任务之后,要想接着对这个新建任务操作,那就需要用参数关联了,新建任务之后会有一个任务的Jenkins-Crumb,获取到这个Jenkins-Crumb,就可以通过传这个任务Jenkins-Crumb继续操作这个新建的任务. 大致流程步骤:登录—>新建任务—>web界面操作删除—>抓取删除操作请求—>提取参数—>传参—>代码实现. 一.删除新建任务 1.我们前面讲过登录后新建任务后,那可以继续接着操作:删除刚才新建的任务 2.用fiddler抓包,抓

python系列均基于python3.4环境 1.位置传递和关键字传递 代码示例 #位置传递 def fun(a,b,c): print("a: {0}, b: {1}, c: {2}".format(a,b,c)) fun(1,2,3) #参数传递,位置传递 fun(c=3,a=1,b=2) #关键字传递,位置可以打乱 fun(1,c=3,b=2,) #关键字传递和位置传递混合,位置参数需要在关键字参数之前 运行结果 a: 1, b: 2, c: 3 a: 1, b: 2, c: 3

-- 创建聚集索引 create table [dbo].[pub_stocktest] add constraint [pk_pub_stocktest] primary key clustered ( [sid] asc )with (pad_index = off, statistics_norecompute = off, sort_in_tempdb = off, ignore_dup_key = off, online = off, allow_row_locks = on, all

前言 我们用自动化发帖之后,要想接着对这篇帖子操作,那就需要用参数关联了,发帖之后会有一个帖子的id,获取到这个id,继续操作传这个帖子id就可以了 (博客园的登录机制已经变了,不能用账号和密码登录了,换个网站,或者用cookie登录吧) 一.删除草稿箱 1.我们前面讲过登录后保存草稿箱,那可以继续接着操作:删除刚才保存的草稿

1.初始化为常量 tf.constant_initializer(value, dtype) 生成一个初始值为常量value的tensor对象 value:指定的常量 dtype:数据类型 tf.zeros_initializer(dtype) 生成一个初始值全为0的tensor对象 tf.ones_initializer(dtype) 生成一个初始值全为1的tensor对象 2.初始化为正太分布 tf.random_normal_initializer(mean, stddev, seed,

最近在做一个类似于智能广告投放的项目,简单思路是利用opencv获取摄像头图像,然后调用接口或利用其他一些离线模型进行人脸属性识别,进而投放广告.本篇先简单介绍利用opecv进行人脸识别. # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 #下面这个是分类器位置,这里改为你自己的位置.(文件来源于opencv官方文件下载安装之后\opencv\sources\data\haarcascades\文件夹下,可以看到许多分类器xml文件) cascPath = ""&q

1.dlib.get_frontal_face_detector()  # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor'])  # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息 参数说明: args['shape_predoctor]  人脸检测器的权重参数地址 3.cv2.convexHull

边缘检测 边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点,边缘检测是特征提取的重要领域. 1.检测方法 边缘检测的方法大致分为两类:基于搜索和基于零交叉 基于搜索的边缘检测方法首先计算边缘强度,通常用一阶导数表示,例如梯度模,然后计算估计边缘的局部方向,通常采用梯度的方向,并利用此方向找到梯度模的最大值. 基于零交叉的方法是找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘,通常用拉普拉斯算子或非线性微分方程的零交叉点. 2.Sobel边缘检测算子 Sobel边缘检测算法比较简单,实际应用中效率比ca

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

1.输入为二值图像,黑色为背景,白色为目标 2.该函数会修改原图像,因此若想保留原图像在,则需拷贝一份,在拷贝图里修改. 一.查找轮廓 cv2.findContours() 三个输入参数:输入图像(二值图像),轮廓检索方式,轮廓近似方法 1.轮廓检索方式 cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓 cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP 建立两个等级的轮廓,上面一层为外边界,里面一层为内孔的边界信息 cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构

一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

最近在忙毕业设计,只能偶尔更新博客........ 一.像素的算术运算 像素的算术运算涉及加减乘除等基本运算(要进行算术运算,两张图片的形状(shape)必须一样) 代码如下: #像素的算术运算(加.减.乘.除) 两张图片必须shape一致 import cv2 as cv def add_demo(m1, m2): #像素的加运算 dst = cv.add(m1, m2) cv.imshow("add_demo", dst) def subtract_demo(m1, m2): #像

1. cv2.Scharr(src,ddepth, dx, dy), 使用Scharr算子进行计算 参数说明:src表示输入的图片,ddepth表示图片的深度,通常使用-1, 这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值, dx表示x轴方向算子,dy表示y轴方向算子 2.cv2.laplacian(src, ddepth) 使用拉普拉斯算子进行计算 参数说明: src表示输入的图片,ddepth表示图片的深度,这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值 scharr算子, 从图中我们可以看出sch

1.cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)  进行sobel算子计算 参数说明:src表示当前图片,ddepth表示图片深度,这里使用cv2.CV_64F使得结果可以是负值, dx表示x轴方向,dy表示y轴方向, ksize表示移动方框的大小 2.cv2.convertScalerAbs(src)  将像素点进行绝对值计算 参数说明: src表示当前图片 sobel算子:分为x轴方向和y轴方向上的,x轴方向上的算子如图中的Gx,将sober算子在图中进行平移,

文章转自:https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/262768 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor

转载:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志  cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor