矩形边框(Bounding Rectangle)是说,用一个最小的矩形,把找到的形状包起来.还有一个带旋转的矩形,面积会更小,效果见下图 上代码 首先介绍下cv2.boundingRect(img)这个函数 这个函数很简单,img是一个二值图,也就是它的参数: 返回四个值,分别是x,y,w,h: x,y是矩阵左上点的坐标,w,h是矩阵的宽和高 然后利用cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)画出矩行 参数解释 第一个参数:img是原图

Gerrit管理CR流程时要注意下面两大事项: (一)格式规范 这部分主要是根据公司或者团队的要求规范来撰写格式,这里不做统一介绍了:格式规范的宗旨是让修改的代码和业务需求能够匹配.可追溯. (二)评审规范    在评审时要掌握下面三点即可: 必须要等到VerifyCI成功跑完才能够进入CR流程. 在CR过程中,必须要对每个文件添加comment. 自己提交的代码,不能自己评审合入代码. ------20200205勉

序言 一个服务或者一个程序,由 程序+数据组成.在数据这块,计算机中IO是比CPU要慢得多,为了减少IO,减少CPU运算.我们第一时间会想到索引,但索引为啥会提高效率,因为可以减少IO,在查询的时候不用遍历整张表. 关于mysql 的小知识, 1)在创建表的时候如果在业务中能保证非null的字段,建议明确标示not null 因为mysql中对null需要特殊的标示.使用not null 字段更节省空间.对接下来的索引构建也有好处. 2)count(*) 和count(id) id 代表某个字段

如今好多项目中都加入了第三方jar包,可是最大的问题就是打包的时候代码混淆报错,下面是高德地图混淆报错解决方式: 在proguard-project.txt中加入例如以下代码: -libraryjars   libs/android-support-v4.jar -dontwarn android.support.v4.**     -keep class android.support.v4.** { *; }   -keep interface android.support.v4.app.

国内大多数大学的软件相关专业大多强制学生学习c和Java,但.net 的几个语言可以说是选学的. 由于visual studio在windows平台上使用相对方便,一些同学会在上大学的Java课之前自学.net开发技术. 这一类同学就需要一些代码转换技巧来帮助学习Java. 转载请说明作者Nukepayload2 在这之前我吐槽一下TinyMCE编辑器,它不能正确染色一些vb.net的关键字,比如Async, NameOf, Aggregate .c#的某些关键字也不能正确染色,如__argli

在我们的开发中,跨平台的需求越来越强烈,怎样保持C/C++代码能在多个平台上编译,是一个比較值得研究的问题.关于跨平台的文章网上非常多,跨平台的库网上也非常多.那么我从自己的跨平台开发经验谈一谈自己的心得.希望对大家可以起到一定的作用. 主要涉及到Windows和linux两个操作系统. 1.  关于路径和头文件路径分隔符的问题 在Windows中,正斜杠和反斜杠都能够.可是在Linux中,仅仅能是/. 在Windows中,路径大写和小写无所谓,在Linux中严格区分大写和小写. 2.  cha

1- 编写模块化代码 良好的PHP代码应该是模块化代码.PHP的面向对象的编程功能是一些特别强大的工 具,可以把你的应用程序分解成函数或方法.你应该尽可能多的从你的应用程序的服务器端分开前端的HTML/CSS/javascript代码.你也可以在 任何PHP框架上遵循MVC(模型-视图-控制器)模式. 2- 代码编写规范 良好的PHP代码应该有一套完整的代码编写规范.通过对变量和函数的命名,统一的方法访问数据库和对错误的处理,以及同样的代码缩进方式等来达到编程规范,这样可以使你的代码更具可读性.

1.标识符 标识符是定义的名称,包括类名.变量名等等 标识符的大小写是敏感的,且第一个字符必须是字母表中的字母或"_" 在python3中,中文可被用作变量名 不能使用Python自留标识符作为标识符,比如def.true.false等 2.注释 注释单行# 多行'''    一段文字 ''' 3.使用缩进来标记代码块 代码太长:用"\"连接.括号里的内容不需要"\",直接换行 如num=num+\ a+\ b+\ c 4.导入其他模块 impo

先全部add,查看是否有gen和bin,然后再忽略这两个,忽略时选择最后rescury....

//gv:需要导出数据的GridView,filename:导出excel文件名 public void ExportToExcel(GridView gv, string filename) { string style = @"<style> .text { mso-number-format:\@; } </style> "; Response.ClearContent(); HttpContext.Current.Response.Charset = &

1. 说明使用的编译方式 1 #!/usr/bin/python 2. 说明字符编码方式 1 #coding=utf-8 3. print 默认输出是换行的,如果要实现不换行需要在变量末尾加上逗号 # 不换行输出1 print x, 2 print y, 3 print x, y 4. 可以使用斜杠( \)将一行的语句分为多行显示 1 total = item_one + \ 2 item_two + \ 3 item_three 5. 语句中包含 [], {} 或 () 括号就不需要使用多行连

目录结构: app:  .html文件 css: .css文件 script: 脚本文件 plugin: 插件  (此目录放一些通用代码) 注意事项: 1.在IE浏览器下img会显示边框,为了保证兼容性,应在css样式全局写上 img(border:0px;) 2.input 标签默认有 :focus() 伪类样式(点击input输入框,input边框会有颜色变化和稍有突出) 和 padding,在对input定位需要比较精确的时候,要设置input{padding:0px;}(其实在这也没必要

函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto

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

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作 参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛,比如自动驾驶.视频监控.工业质检.医疗诊断等场景. 目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来,目标的识别可以基于颜色.纹理.形状.其中颜色属性运用十分广泛,也比较容易实现.下面就向大家分享一个我做的小实验---通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪. 下面就是我们完整的代码实现(已调试运行): i

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 机器学习与统计学 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection

PlateFace Unity开发规范(1.0) 1.项目都采用英文名命名,图片,音频,资源都不能采用中文. 2.方法名: 帕斯卡命名(所有单词首字母大写) 3.字段: 在Unity中组件字段名第一个字母小写,其他字母大写(骆驼命名法) 4.注释: 所有公开的字段, 属性,方法, 采用文档注释,    只有私有字段,方法,可以选择注释 /// <summary> /// 文档注释 /// </summary> //普通注释 5.所有类都已LY命名空间向后扩展(建议修改Unity C