def rgb2hsv(r, g, b):     r, g, b = r/255.0, g/255.0, b/255.0     mx = max(r, g, b)     mn = min(r, g, b)     m = mx-mn     if mx == mn:         h = 0     elif mx == r:         if g >= b:             h = ((g-b)/m)*60         else:             h = ((g

OpenCV中HSV颜色模型及颜色分量范围 opencv HSV 颜色模型(H通道取值 && CV_BGR2HSV＿FULL) [opencv]在hsv颜色空间识别区域颜色 将原图分离为RGB单通道和B三通道(GR通道均为0) Mat src_color = imread(path); vector<Mat> channels; vector<Mat> mbgr(); split(src_color, channels); Mat B = channels.at()

HSV是把H(色相),S(饱和度),V(亮度)当做色值来定位颜色的空间. 1.HSV模型 色相:取值范围是0~360度,用来表示颜色的类别.其中红色是0度,绿色是120度,蓝色是240度.饱和度:取值范围是0%~100%.用来表示颜色的鲜艳程度,灰色的饱和度是0%,纯粹的颜色(比如大红(255,0,0)青色(0,255,255)等等的饱和度是100%.亮度:取值范围是0%~100%,用来表示颜色的明暗程度,亮度为0%时为黑色,亮度为100%时为白色,介于0%~100%之间时,则用来表示各个颜色的

使用python求字符串或文件的MD5 五月 21st, 2008 #以下可在python3000运行. #字符串md5,用你的字符串代替'字符串'中的内容. import hashlib md5=hashlib.md5('字符串'.encode('utf-8′)).hexdigest() print(md5) #求文件md5 import hashlib #文件位置中的路径,请用双反斜杠, 如'D:\\abc\\www\\b.msi' file='[文件位置]' md5file=open(fi

之前完成了规则通道DMA的数据传输了,不过平时在使用ADC的时候可能就会遇到很多情况,不可能就这样简单的按规则通道来采样,DMA存储,使用数据的:可能有时候会需要立刻采样,那样我们就需要利用到注入通道了.文档关于注入通道的解释: 利用外部触发或通过设置ADC_CR2寄存器的ADON位,启动一组规则通道的转换. 如果在规则通道转换期间产生一外部注入触发,当前转换被复位,注入通道序列被以单次扫描方式进行转换. 然后,恢复上次被中断的规则组通道转换.如果在注入转换期间产生一规则事件,注入转换不会被中断

本人最近在写一篇关于神经网络同步的文章,其一部分模型为: x_i^{\Delta}(t)= -a_i*x_i(t)+ b_i* f(x_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(x_j(t-\tau_{ij})), t\in\mathbb{R} (1.1) y_i^{\Delta}(t)= -a_i*y_i(t)+ b_i* f(y_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(y_j(t-\tau_

Python 求点到直线的垂足 在已知一个点,和一条已知两个点的直线的情况下 运算公式参考链接:https://www.cnblogs.com/mazhenyu/p/3508735.html def getFootPoint(point, line_p1, line_p2): """ @point, line_p1, line_p2 : [x, y, z] """ x0 = point[0] y0 = point[1] z0 = point[2]

python求100以内素数之和 from math import sqrt # 使用isPrime函数 def isPrime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(sqrt(n)) + 1): if n % i == 0: return False return True count = 0 for i in range(101): if isPrime(i): count += i print(count) # 单行程序扫描素数

1,修改贴图通道(假设要将贴图由自发光通道改至漫反射通道): 选中材质球,通入贴图栏,选中自发光通道中的贴图路径,拖至漫反射通道,松开鼠标时弹出对话框,选'交换'.(有时候解析fbx文件时解析不出贴图路径有可能是建模时贴图通道没放对).2,查看uv通道(假设贴图加在了漫反射通道):选中材质球,通入贴图栏,点漫反射通道中的贴图路径,即可进入贴图坐标栏,其中有通道参数.3,修改uv通道(假设要将uv通道3改为uv通道1):选中物体,添加uvw展开修改器,(此时修改器参数中通道值默认为1且如果此时打开

Python 求两个文本文件以行为单位的交集 并集 差集,来代码: s1 = set(open('a.txt','r').readlines()) s2 = set(open('b.txt','r').readlines()) print 'ins: %s'%(s1.intersection(s2)) print 'uni: %s'%(s1.union(s2)) print 'dif: %s'%(s1.difference(s2).union(s2.difference(s1)))

目录: Java NIO 学习笔记(一)----概述,Channel/Buffer Java NIO 学习笔记(二)----聚集和分散,通道到通道 Java NIO 学习笔记(三)----Selector Java NIO 学习笔记(四)----文件通道和网络通道 Java NIO 学习笔记(五)----路径.文件和管道 Path/Files/Pipe Java NIO 学习笔记(六)----异步文件通道 AsynchronousFileChannel Java NIO 学习笔记(七)----N

USRP B210 更改A通道或B通道: 默认是A通道进行发射/接收,或设置 Mb0:Subdev Spec: A:A 设置B通道进行发射/接收,设置 Mb0:Subdev Spec: A:B

python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用

Python求一个数字列表的元素总和.练手: 第一种方法,直接sum(list): 1 lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 2 total = 0 #初始化总和为0 3 4 #第一种方法 5 total = sum(lst); #直接调用sum()函数 6 print(total) #55 第二种方法,while循环: lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 total = 0 #初始化总和为0 i = 0 whil

目录 超时处理 非阻塞通道操作 通道的关闭 通道遍历 超时处理 超时 对于一个连接外部资源,或者其它一些需要花费执行时间的操作的程序而言是很重要的. 得益于通道和 select,在 Go中实现超时操作是简洁而优雅的. import ( "fmt" "time" ) // 例子中,假如我们执行一个外部调用,并在 2 秒后通过通道 c1 返回它的执行结果. func main() { c1 := make(chan string, 1) go func() { time

前言 在Hyperledger Fabric组织的动态添加和删除中,我们已经完成了在运行着的网络中动态添加和删除组织,但目前为止,我们启动 orderer 节点的方式都是通过系统通道的方式,这样自带系统通道的网络很不简洁优雅.好在 Fabric 2.3 以上就开始支持无系统通道创建应用通道的功能,本文将对此功能进行详细解释和介绍,然后通过无系统通道的方式启动联盟链网络并在此基础上完成通道的添加和删除.本实验必要的准备工作和 DNS 配置请参考 准备工作. 背景介绍 实验准备 本文网络结构直接将

在做立体匹配求深度图的时候遇到这个问题,用惯了matlab的rgb2gray,倒是不熟悉python的实现,在网上找到了相关方案,记下来已作备用 RGB到灰度图转换公式: Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B 自定义转换函数: import numpy as np def rgb2gray(rgb): return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.144]) 调用: grayPic = rgb2gray(rgbPic) 即可.

通道是什么 通道式(Channel)是java.nio的第二个主要创新.通道既不是一个扩展也不是一项增强,而是全新的.极好的Java I/O示例,提供与I/O服务的直接连接.Channel用于在字节缓冲区和位于通道另一侧的实体(通常是一个文件或套接字)之间有效地传输数据. 通常情况下,通道与操作系统的文件描述符(FileDescriptor)和文件句柄(FileHandler)有着一对一的关系.虽然通道比文件描述符更广义,但开发者经常使用到的多数通道都是连接到开放的文件描述符的.Channel类

(一)求字符串的MD5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SHA1,SHA256等方法 m = hashlib.md5() #声明一个对象 m.update(b'hello python') #用对象的update方法指定一个字符串,前面的b是转换为二进制,否则显示不 了. print(m.hexdigest()) #用对象的hexdigest()方法进行十六进制显示 . (二)求一个文件的md5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SH

有缓冲的通道相比于无缓冲通道,多了一个缓存的功能,如下图描述的一样: 从图上可以明显看到和无缓冲通道的区别,无缓冲必须两个Goroutine都进入通道才能进行数据的交换,这个不用,如果数据有,直接就能拿走. package ChannelDemo import ( "fmt" "math/rand" "sync" "time" ) const ( numberGoroutines = taskLoad = ) var buff