前提条件: Zabbix 服务器可以正常监控其他设备 Zbbix 已经配置完成了邮件报警 Zabbix server版本为4.0 配置ICMP监测,1分钟如果ping不通,将会发送邮件 找到Template Module ICMP Ping 更改两个触发器的值,并且调级. 用户的告警级别调成严重以上即可. 测试通过

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板

腐蚀erode.膨胀dilate 腐蚀和膨胀是针对图像中的白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色的.除了输入输出图像外,还需传入模板算子element,opencv中有三种可以选择:矩形MORPH_RECT,交叉形MORPH_CROSS,椭圆形MORPH_ELLIPSE.Matlab中会有更多一点的模板. 例如: Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(,)); erode(srcImage,dstImage,element); im

模板匹配的作用在图像识别领域作用可大了.那什么是模板匹配? 模板匹配,就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配(也就是最相似)的部分的技术. 说的有点抽象,下面给个例子说明就很明白了. 在上面这幅全明星照中,我们想找出姚明头像的位置,并把它标记出来,可以做到吗? 可以,这就是模板匹配的要做的事情. 其实模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的,就是拿着模板图片(姚明头像)在原图(全明星照)中从左上至右下依次滑动,直到遇到某个区域的相似度低于我们设定的阈值,那么我们就认为该区域与模板匹配了,也就是我们

啥叫模板匹配 模板匹配就是在大图中找小图,也就说在一幅图像中寻找另一幅模板图像的位置: OpenCV使用 cv2.matchTemplate() 实现模板匹配. import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg', 0) template = cv2.imread('face.jpg', 0) h, w = template.shape[:2] # rows-

1.找到需要监控的主机:右上角进行搜索 我们要更改sepm02p的阈值和级别: 进行更改级别:先点击Triggers , 选中要更改的监控项,例如我要更改CPU,点击以下红色标出的,千万不要选择Template OS Windows,因为这个是更改模板的 以下是更改告警级别 如果是只要更改这一台的监控阈值,需要新创建一个Triggers 我的办法很简单,将cpu user percent gt 75%这个trigger的内容复制一下,然后更改一下值 保存就可以了

参考文档:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html#id2 最近一直在做一个logo检测的项目,检测logo的有无,接触到模板匹配.模板匹配虽然精度不高,但选择恰当的方法,设置合适的阈值也能起到一定作用.有的时候我们还能用模板匹配来定位.下面对模板匹配进行一个总结. 模板匹配:模板匹配是一项在一幅图像

注:很抱歉,忘记从转载链接了,作者莫怪.... 基于HALCON的模板匹配方法总结 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载.

rot 带旋转 mg 带金字塔 rad 角度转弧度 deg 弧度转角度 基于灰度受光照影响比较显著,实际项目中用的不多. MaxOverlap:0~1  指遮挡的部分比例  例如0.6,意思是遮挡了0.6也可被找到,0.1至遮挡了0.1可被找到,0指不能被遮挡一点,该值越大指即使重叠的越厉害也可被找到 Greediness:0~1 贪婪度,越大意味着搜索的越快精度越低,越小意味着搜索慢精度高,速度和精度永远是个矛盾的东西 (tuple)$'d' :将tuple十进制整数不带小数点 (tuple)

常用GHOST模板 ##================================================## mysql_ip="127.0.0.1" mysql_port= ghost_user="root" ghost_password="123.com" ghost_database="test1" ghost_table="tb002" ghost_command="ADD

Windows安装zabbix-agent 监控Windows-CPU使用率 监控Windows-磁盘IO性能监控 监控Windows/Linux-磁盘触发器阈值更改 监控Windows-网卡自动发现规则 监控Windows事件日志 配置服务端邮件报警功能   1.Windows服务器需要先安装zabbix-agent代理 Zabbix-agent3.4版本:https://www.zabbix.com/downloads/3.4.6/zabbix_agents_3.4.6.win.zip Za

点击返回:自学Zabbix之路 点击返回:自学Zabbix4.0之路 点击返回:自学zabbix集锦 22 Zabbix 添加对交换机端口流量超出阈值的监控 本文主要讲解利用zabbix 添加对交换机端口流量超出阈值的监控.(举例版本Zabbix 3.0.8) 两种办法:  制定模板Templates 单个host添加 一.举例制定模板Templates 二.单个Host添加 比如要设置交换机的端口g2/0/5端口入流量小于80Mbps告警. Configuration---Hosts---找到

一.简单应用场景 zabbix在监控cpu load时并没有考虑客户端cpu的个数和核心数量,当平均5分钟的负载达到5时zabbix执行报警动作,这样是非常不合理的,笔者的被监控机器有四核和单核,现在单核机器我希望阈值仍然是5,四核机器192.168.17.107上调为10,怎么办呢?用宏变量可以很好的解决这个问题 二.宏介绍 宏是一种抽象概念(Abstraction),它根据一些列预定义的规则替换一定的文本模式,而解释或编译器在遇到宏时会自动进行这一模式替换.类似地,zabbix基于宏保存预设

转载链接:     http://blog.csdn.net/b108074013/article/details/37657801 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

前言 表单在整个系统中的作用相当重要,这里主要扯下响应表单的实现方式. 首先须要操作表单的模块引入这两个模块. import { FormsModule, ReactiveFormsModule } from '@angular/forms'; 表单控件响应的几种状态 模板驱动表单依赖FormsModule,数据驱动的表单依赖FormsModule,ReactiveFormsModule 一般做表单校验及操作推荐用数据驱动的方式,好维护和理解.. 模板驱动 模板驱动:主要是依赖[(ngModel

前提:1. 部署smarty模板目录:2. 编写Smarty类的子类,定制好template_dir.compile_dir.config_dir.cache_dir.left_delimiter.right_delimiter.compile_check.caching等配置信息.3. 在BaseAction类中定义该类对象,然后便可使用.4. 暂定delimiter使用{和} 一.  变量 1. php变量   A. 普通变量:{$var}   B. 关联数组:{$array.var1.va

halcon软件最高效的一个方面在于模板匹配,号称可以快速进行柔性模板匹配,能够非常方便的用于缺陷检测.目标定位.下面以一个简单的例子说明基于形状特征的模板匹配.      为了在右图中,定位图中的三个带旋转箭头的圆圈.注意存在,位置.旋转和尺度变化. 上halcon程序 * This example program shows how to find scaled and rotated shape models. dev_update_pc ('off') dev_update_window

参考文档: Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf       Adaptive Thresholding Using the Integral Image.pdf 一.问题的由来 一个现实: 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时,照相机获得的图像并不是真正的黑白图像.不管从什么角度拍摄,这幅图像实际上是灰度或者彩色的.除非仔细的设置灯光,否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果.不像在扫描仪或打印机内部,想控制好桌子表面的光源是

2017年9月22日 BY 蓝鲸 LEAVE A COMMENT 本篇文章介绍使用Python和OpenCV对图像进行模板匹配和识别.模板匹配是在图像中寻找和识别模板的一种简单的方法.以下是具体的步骤及代码. 首先导入所需库文件,numpy和cv2. Source code     #导入所需库文件 import cv2 import numpy as np 然后加载原始图像和要搜索的图像模板.OpenCV对原始图像进行处理,创建一个灰度版本,在灰度图像里进行处理和查找匹配.然后使用相同的坐标在