安装插件 go get github.com/xuri/excelize/v2 示例代码 package main import ( "fmt" "os" "path" "github.com/xuri/excelize/v2" ) func checkErr(err error, isReturn bool) { if err != nil { fmt.Println(err.Error()) if
学习目标： 学会使用OpenCV对图像进行缩放 学习内容： 基于OpenCV2库的学习 1. 图像缩小函数的使用cv.pyrDown() 2. 图像放大函数的使用cv.pyrUp() 图像缩小和放大的原理： 1、高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样,得到缩小一半的图片 2、拉普拉斯金字塔(Laplacian pyram
读取单一图像 dev_update_on() *打开刷新 read_image (Image2, 'D:/bb/tu/lm.jpg') *读入单一图像 *参数1:图像对象 *参数2:路径 dev_display(Image2) *显示图像 自设图像目录 dev_update_on() set_system('image_dir','D:/bb/tu') *设定图像目录 read_image (Image2, 'lm1
Go指针相关操作 输出结果456 //null_interface.go package main import "fmt" type Image2 struct { name string } func (I *Image2) SetName() { I.name = "123" } func main() { image2 := Image2{} image2.name = "456" /
图像操作 import numpy as npimport cv2def color_space(image): """色彩空间转换""" hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) hls = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HLS) ycrcb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YCrCb) y
import cv2 import numpy as np import time def image_handle(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) grayshape=gray.shape print('图片大小',grayshape) high=grayshape[0] width=grayshape[1] cuty1=500 cuty2=0
使用pytorch导入自建数据集 以mini_imagenet为例其实是关键需要数据集的结构为 data train 类别1 image1 image2 …… 类别2 image1 image2 …… test 类别1 image1 image2 …… 类别2 image1 image2 …… val(可选) 类别1 i
目录 一，一元逻辑运算 1，非 二，二元逻辑运算 1，与 2，或 3，异或 三，算术运算 1，加 2，减 3，乘 4，除 一，一元逻辑运算 1，非 g(x,y) = 255 - f(x,y) 手动实现： import cv2 image = cv2.imread("D:/im.jpg") cv2.imshow("old",image) L = 256 for i in range(image.shape[0]): for j in range
陈光 分布式实验室常言道，“不要重复发明轮子！”在使用Docker时，构建自己的镜像之前，最好在Docker Hub 寻找一些可以直接使用的镜像做练习。把你的软件架构分布到一系列容器中，每一个容器只做一件事情，这样的效果非常好。构建分布式应用的最好的基石是使用来自Docker Hub的官方镜像，因
Created on Sat Mar 6 10:15:02 2021 @author: xieyufang """ from PIL import Image from numpy import average, linalg, dot def get_thumbnail(image, size=(1200, 750), greyscale=False): image = image.resize(size, Image.ANTIALIAS) if
0、直接使用 单通道图片计算指标代码看2.2 三通道图片计算指标代码看2.3 1、PSNR，SSIM的知识点讲解、原理分析 1.1 PSNR Peak Signal-to-Noise Ratio 峰值信噪比 单位为 d B dB
function [ux,uy,uz]=LK3D( image1, image2, r ) %This function estimates deformations between two subsequent 3-D images %using Lucas-Kanade optical flow equation. % % Description : % % -image1, image2 : two subsequent images or frames % -r :
文章目录 加密解密 密码学的应用流行多年并且技巧繁多。本文所有介绍的是图像藏密(image steganography)的隐藏技术。而密码学分为加密和解密，本文先介绍加密再介绍解密。1 加密 #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui
1 //4.复数的定义与描述 2 package test; 3 4 import java.util.Scanner; 5 6 public class complex {//复数类 7 double real;//实部 8 double image;//虚部 9 complex(){ 10 Scanner in=new Scanner(System.in); 11 d
#腐蚀:选取kernel区域内的最小值 # 矩形 kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5)) print(kernel1) # 椭圆 kernel2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5)) print(kernel2) # 十字形 kernel3 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,
#1 是alpha，beta两个参数 img1 = cv.imread(“1.jpg”) img2 = cv.imread(“2.jpg”) img_add = cv.addWeighted(img1, alpha, img2, beta, gamma) #2 这个方法是复制的，原文链接如下： 添加链接描述 # 将分割图和原图合在一起 from PIL import Image import matplotlib.pyplot
1. 加减乘除 def add_function(image1, image2): """ 像素相加： 其中白色就是255，再加也是白色； 黑色是 0, """ image = cv.add(image1, image2) cv.imshow("add", image) def subtract_function(image1, image2): "
1，功能：将视频按照每1s截取一帧，并将截取的帧文件进行保存。 命令：ffmpeg -i 'http://vod.xmcdn.com/download/1.0.0/group2/M0B/5A/92/wKgLdF0dbvaA1WfkAE8aHR05ZSA451.mp4?buy_key=aed65595bbd6d943057c57973f8b5b93&sign=7f9ae925a87afb6289ffbb5df7c3e84a×tamp=1562210039
1.安装相应库pip install pytesseractpip install pillow 2.下载并安装tesseract-ocr链接：https://pan.baidu.com/s/113o5fIAe94_7autPI4ANiA 提取码：27uh 安装时下拉选择 Chinese(simple),以便对中文支持 3.安装完成后将tesseract-ocr目录(C:\Tesseract-OCR)设置到环境变量中4.
一、使用Quartz2D完成图片剪切 1.把图片显示在自定义的view中 先把图片绘制到view上。按照原始大小，把图片绘制到一个点上。 代码： 1 - (void)drawRect:(CGRect)rect 2 { 3 UIImage *image2=[UIImage imageNamed:@"me"]; 4 [image2 drawAtPoint:CGPointMake(100, 100)
