本篇文章是基于 网易乐得无埋点数据SDK 总结而成。负责无埋点数据收集 SDK 的开发已经有半年多了,期间在组内进行过相关分享,现在觉得是时候拿出去和同行们交流下了。本篇主要讲一下SDK的整体实现思路以及关键的技术点。
iPhone编程规则是:一个窗口,多个视图。UIView是iPhone屏幕上很多控件的基础类。每个iPhone用户界面都是由显示在UIWindow(这其实也是个特殊的UIView)内的众多UIView及其专门化子类构建的。 显示数据的视图: UITextView UILabel UIImageView UIWebView MKMapViews UIScrollView 可选择的视图(以下两个视图类实例都是模态显示的): UIAlertView UIActionSheet 所有控件(控件是将用户触摸转换为回
最近的项目新版本基本完成了,闲来无事学习学习新出的语言Swift。对于有OC基础的人来说学习Swift还是很简单的,下面是我自学写的Tabbar,当 然这并不是自定义的。不过对于一般的需求还是可以满足的。 下面是我仿“折800”写的一个Tabbar,由于图片原因导致有点小小的瑕疵 代码如下 > 更多经验请点击 核心代码 class func CusTomTabBar() ->UITabBarController{ var vc1 = Home_VC() var vc2 = Class_VC() var
项目开发过程中,在完成iOS项目——项目开发环境搭建之后,我们首先需要考虑的就是我们的项目的整体框架与导航架构设计,然后在这个基础上考虑功能模块的完成。 一 导航架构设计 一款App的导航架构设计
1、iOS上的页面展示和逻辑 1.1 iOS的MVC设计模式 在介绍iOS的页面展示之前,我们需要先知道iOS应用的运行逻辑和设计模式。MVC即Model,View,Controller(模型,视图,控制器)。 View上展示的东西,由Model来定义 View上展示的逻辑,由Controller来控制 Controller同样负责初始化Model,和传递Model的信息给View 用户在View层中所进行的创建或修改数据的操作,通过Controller对象传达出去,最
创建一个Super父类,并继承SPPageMenuDelegate ,UIScrollViewDelegate
该文章主要探讨了在分布式系统中,对请求进行限流的重要性以及实现方法。通过对比限流前后的系统性能,可以看出采用限流策略后的系统更加稳定、可靠,能够有效防止突发流量对系统造成的影响。同时,文章还提供了基于令牌桶算法的限流实现方式,并给出了相关示例代码。
抖音字符视频在去年火过一段时间。 反正我是始终忘不了那段极乐净土的音乐... 这一次自己也来实现一波,做一个字符视频出来。 主要用到的库有cv2,pillow库。 原视频如下,直接抖音下载的,妥妥的水印。 不过并不影响本次的操作。 / 01 / 视频转图片 在Pycharm上直接安装cv2库是成功不了的,具体什么原因我也不清楚。 经过我的实践,发现只需在Pycharm的虚拟环境下。 运行下面这个命令,即可成功安装cv2这个库。 pip3 install opencv-python 不过还是会出现下载速度过慢
抖音字符视频在去年火过一段时间。 反正我是始终忘不了那段极乐净土的音乐... 这一次自己也来实现一波,做一个字符视频出来。 主要用到的库有cv2,pillow库。 原视频,直接抖音下载的,妥妥的水印。
作者 | 小F 来源 | 法纳斯特(walker398) 抖音字符视频在去年火过一段时间。 反正我是始终忘不了那段极乐净土的音乐... 这一次自己也来实现一波,做一个字符视频出来。 主要用到的库有cv2,pillow库。 原视频如下,直接抖音下载的,妥妥的水印。 不过并不影响本次的操作。 / 01 / 视频转图片 在Pycharm上直接安装cv2库是成功不了的,具体什么原因我也不清楚。 经过我的实践,发现只需在Pycharm的虚拟环境下。 运行下面这个命令,即可成功安装cv2这个库。 pip3 insta
图转视频 # -*- coding:utf-8 -*- import cv2,glob fps = 20 #保存视频的FPS,可以适当调整 #可以用(*'DVIX')或(*'X264'),如果都不行先装ffmepg: pip install ffmepg fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') #saveVideo.avi是要生成的视频名称,(384,288)是图片尺寸 videoWriter = cv2.VideoWriter('saveVideo.a
大家在第一次安装cv2 模块的时候可能会犯这样的错误,输入pip(3) install cv2命令后,vc2并没有开始安装,而是返回这样一个错误一个错误:
将555的6脚和2脚连接在一起,并在5脚接上0.01uF的电容用于滤波,这就构成了施密特触发器。
现在说的机器视觉(Machine Vision)一般指计算机视觉(Computer Vision),简单来说就是研究如何使机器看懂东西。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更合适人眼观察或传送给仪器检测的图像。
OpenCV中,我们需要创建一个鼠标的回调函数来获取鼠标当前的位置、当前的事件如左键按下/左键释放或是右键单击等等,然后执行相应的功能。
在我的iOS的MVC框架之控制层的构建(上)一文中介绍了一些控制层的构建方法,而这篇文章则继续对一些方法进行展开讨论。MVC被众多开发者所诟病的C层的膨胀,究其原因不外乎有如下几点:
以前的文章分享过,视频是连续图像的集合。那么我们是否可以提取一段视频中,某些我们想要的部分图像,保存下来呢?答案是可以。我们甚至可以通过视频的时间来提取视频中的某些图像。
2.vue组件中的data数据都应该是相互隔离,互不影响的,组件每复用一次,data数据就应该被复制一次,之后,当某一处复用的地方组件内data数据被改变时,其他复用地方组件的data数据不受影响,就需要通过data函数返回一个对象作为组件的状态。
如何用眼睛来控制鼠标?一种基于单一前向视角的机器学习眼睛姿态估计方法。在此项目中,每次单击鼠标时,我们都会编写代码来裁剪你们的眼睛图像。使用这些数据,我们可以反向训练模型,从你们您的眼睛预测鼠标的位置。在开始项目之前,我们需要引入第三方库。
1.通过 Python 接口使用 OpenCV :https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/68952160
Matplotlib是一个用于Python的绘图库,它提供了多种绘图方法。在这里,将学习如何使用 Matplotlib 显示图像。可以使用 Matplotlib 放大图片,保存图片等。
需要将 haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 放入当前文件夹 或者你使用绝对路径也可以 这两个文件在\python\Lib\site-packages\cv2\data\ 里面 电脑没有摄像头的话可以使用手机当摄像头 在手机(安卓\IOS都可以)和电脑上面下载iVcam 并用数据线连接起来 下载地址:https://www.e2esoft.cn/ivcam/ 然后我发现我的台式电脑 使用上面那个软件 是0才可以运行 也就是选择笔记本摄像头才可以 如果你选的1 USB摄像头没有反应 不妨试试0 笔记本摄像头
博主最近由于项目需求,需要学习OpenCV,在查看并试验了几种语言之后决定用Python作为开发语言。刚开始学习也是各种网上找资料,但是网上的资料过于杂乱,最后还是觉得官方API最全面。所以博主梳理近期学习OpenCV官方文档的过程,并且用博客记录下来(官方文档的第一部分是关于opencv的安装,这里不做介绍,直接进入第二部分)。这篇博客先从OpenCV官方文档第二部分(Gui Features in OpenCV)开始,在这个部分官方文档给我们介绍了三个函数。
警告: 就算图像的路径是错的, OpenCV 也不会提醒你的,但是当你使用命 令print img时得到的结果是None。
当程序出现这个提示的时候,是因为你一边便利数组,又同时修改这个数组里面的内容,导致崩溃,最后发现确实是这样的原因,不过问题是,很多时候这样的写法并不会造成崩溃,可见这样的Bug是偶现的。
上一节我们简单的使用opencv的图形绘制方法,用鼠标绘制了一些内容。上一节所响应的是简单的双击事件EVENT_LBUTTONDBLCLK,在OpenCV的鼠标事件中还有很多。以下将列举出来:
前言 马上要秋招了,搜集整理了一些Vue面试题,包括组件、指令、API等相关内容,巩固基础😎秋招冲冲冲!!!本篇包括: ✅ webpack和vite的对比 ✅ v-if和v-show的区别 ✅ 绑定class的数组用法 ✅ 组件中data为什么是函数 ✅ 生命周期 Webpack 和 Vite对比 vite凭什么比webpack快 webpack启动需要打包 webpack dev serve在启动时,会把所有的包都build一遍,从入口文件起索引整个项目的文件,编译成一个或多个js文件,
今年4月,国家市场监督管理总局(国家标准化管理委员会)批准245项推荐性国家标准和2项国家标准修改单,与信息安全相关标准共10项,均在2022年11月1日开始实施,其中包括《信息安全技术 信息安全风险评估方法》(GB/T 20984-2022),代替《信息安全技术 信息安全风险评估规范》(GB/T 20984-2007)版标准,并于2022年11月1日正式实施。 经过15年时间,和2007版相比,新版《信息安全风险评估方法》(以下简称“风评”)有了较大的变化。本人旨在说明新版风评中的一些主要变化,并根据标准
稍熟悉C/C++的朋友,对于sizeof肯定不陌生,通过他我们可以知晓某个类型或者实例的内存大小(以字节计),但是如果深入一下sizeof计算的细节,想来大部分朋友就不会那么熟稔了,不过平心而论,平日的工作中其实也很少需要准确计算类型的内存大小(当然,定性的估算类型内存占用还是需要的),但是了解一下sizeof底层的计算方式并没有什么坏处,甚至于可能对我们的灵魂都有益处(Low-level programming is good for the programmer’s soul),网上关于这个话题的信息其实挺多的,但是大多比较零散,自己尝试写了一篇,算作是一个总结吧~
在使用 NSTimer,如果使用不得当特别会引起循环引用,造成内存泄露。所以怎么避免循环引用问题,下面我提出几种解决 NSTimer 的几种循环引用。
连接EP——获取EP图像——处理EP图像——获得人脸坐标——控制云台运动 下面我们就开始吧。
在使用OpenCV库中的cv2模块进行图像处理时,有时可能会遇到"cv2 'has no attribute 'gapi_wip_gst_GStreamerPipeline'"的错误提示。这个错误通常是因为OpenCV库的版本问题导致的,特别是某些旧版本的OpenCV库可能不支持gapi_wip_gst_GStreamerPipeline功能。为了解决这个问题,我们可以采取以下步骤:
记录一下 可行的树莓派 3B+ python3.5+opencv3.4.1下载安装及配置
最近在使用OpenCV的Python接口时,遇到了一个错误:"module 'cv2' has no attribute 'CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE'"。我发现这个问题在一些较旧的OpenCV版本中出现,可能是因为OpenCV的API在某些版本中发生了变化。在这篇博客文章中,我将介绍这个问题的原因,并提供解决方案来解决这个错误。
OpenCV4.1已经发布将近一年了,其人脸识别速度和性能有了一定的提高,这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo
http://www.streamingmedia.com/Articles/Editorial/Featured-Articles/SME-2018-IBM-Cloud-Videos-Scott-Grizzle-Talks-Protocols-Codecs-and-Latency-125083.aspx
Emgu CV 是.NET平台下对OpenCV图像处理库的封装。也就是OpenCV的.NET版。它运行在.NET兼容的编程语言下调用OpenCV的函数,如C#、VB、VC++等。同时这个封装库可以在Mono下编译和在Linux / Mac OS X上运行。Emgu Cv的优势在于.net非常完美的界面,给用户操作带来非常直观的感觉。Emgu Cv每个版本都有修改一部分函数,在兼容旧版本下做的不是很好。本书主要采用VS2013+EmguCv3.0版本,希望读者也采用相同的版本进行学习,从而避免一些版本兼容上的问题。在国内并不流行Emgu Cv,因此关于Emgu Cv的资料比较少,从而导致了新手学习起来比较费劲,同时使更多想去学习Emgu Cv的人放弃学习,这样的一个恶性循环。
opencv中读入、显示、写出图片:cv2.imread(), cv2.imshow(), cv2.imwrite()
出现这个问题,重新下载一下msvcp120.dll,然后添加到对应bin文件夹中,也就是上面添加的环境变量,这两个dll已上传到百度云,请自行下载。
不知道你有没有使用过Instagram滤镜,它们非常方便,只需单击几个按钮,就可以变换我要发布的照片。
最好安装opencv 2.几的版本(如2.4.13)安装的opencv3 的老是出现no modules的错误,换成2.几的就好了
在计算机视觉领域,OpenCV是一款广泛使用的开源库,用于图像处理和计算机视觉任务。当你开始使用OpenCV时,了解如何创建和显示窗口,以及加载和保存图片是至关重要的基础知识。本文将介绍如何使用OpenCV进行这些操作,帮助你更好地掌握图像处理和视觉任务的开发技巧。
Harris 角点检测器是检测两个边缘角点的常用方法。 它寻找窗口(也称为邻域或补丁),其中窗口的小移动(想象摇动窗口)使窗口内的像素内容产生大的变化。
这一年是2040年,我们最新的 MacBook M30X 处理器可以感知到瞬间编译大型 Swift 项目,听起来很神奇,对吧?除此之外,编译代码库只是我们迭代周期的一部分。包括:
二维码作为一种信息传递的工具,在当今社会发挥了重要作用。从手机用户登录到手机支付,生活的各个角落都能看到二维码的存在。那你知道二维码是怎么解析的吗?有想过自己实现一个扫码工具吗?如果想的话就继续看下去吧!
一、图像的读取 图像的读取主要函数是cv2.imread()。 函数格式:Mat cv::imread (const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR) 功能:读取图片文件。 参数: windows位图:后缀名为bmp JPEG文件:后缀名为jpeg/jpg JPEG2000:后缀名为jp2 便携式网络图像文件:后缀名为png TIFF文件:后缀名为tiff/tif 参数二是整型的flag,标志,默认值为IMREAD_COLOR,取值有如下几种: IMREAD_UNCHANGED:如果设置,则按原样返回加载的图像(带有Alpha通道,否则会被裁剪)。 IMREAD_GRAYSCALE:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像读入。 IMREAD_COLOR:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像读入。 IMREAD_ANYDEPTH:如果设置,当输入具有相应深度时返回16位/ 32位图像,否则将其转换为8位。 IMREAD_ANYCOLOR:如果设置,图像将以任何可能的颜色格式读取。 IMREAD_LOAD_GDAL:如果设置,总是使用GDAL驱动程序加载图像。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_COLOR_2:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_COLOR_4:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/8。 IMREAD_REDUCED_COLOR_8:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/8 常用的是前三种。因为flags是整型,所以传入数值也行: flags >0:等同于IMREAD_COLOR。 flags =0:等同于 IMREAD_GRAYSCALE。 flags <0: 等同于IMREAD_UNCHANGED。 通常是给1、0、-1,给其他整型也是可以的。 返回值:Mat类型。从opencv2开始,用于存放图像的数据类型就是Mat, 二、图像的显示 图像读取后,下一步就是再把图像显示出来,主要函数有:cv2.namedWindows()、cv2.imshow()。再另外再介绍三个函数cv2.waitKey()、cv2.destroyWindow()、cv2.destroyAllWindows()。 2.1 cv2.namedWindows函数介绍 void cv::namedWindow (const String & winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE ) 功能:创建一个窗口。 参数:参数一是winname,给创建的窗口起一个名字,以后通过这个名字调用该窗口;参数二整型的flags,定义窗口的属性,默认值是WINDOW_AUTOSIZE,其他取值如下所示: WINDOW_NORMAL:用户可以调整窗口大小(不受约束)/也可以使用将全屏窗口切换为正常大小。 WINDOW_AUTOSIZE:用户无法调整窗口大小,窗口大小随显示图像的大小而变化。 WINDOW_OPENGL:带有opengl支持的窗口。 WINDOW_FULLSCREEN:将窗口更改为全屏。 WINDOW_FREERATIO:不遵循图像的比例调整图像后在窗口显示 WINDOW_KEEPRATIO:根据图像的比例调整图像后在窗口中显示 2.2 cv2.imshow函数介绍 void cv::imshow (const String & winname, InputArray mat ) 功能:在指定窗口显示图像。 参数:参数一是窗口名;参数二设置为要显示的图像。 注意此函数之后应该跟随函数waitKey,指定窗口显示多少毫秒。 2.3 cv2.waitKey函数介绍 int cv::waitKey (int delay = 0) 功能:等待按键或延迟多少毫秒。 参数:整型的delay,默认值是0。设置为0表示永久等待按键,设置为非零,表示延迟delay毫秒。该函数仅在创建至少一个窗口并且窗口处于活动状态时才起作用。 2.4 cv2.destroyWind
1. 学习目标 图像理解 图像读取与显示 2. 灰度图像 —— 单通道 1. 人眼中的灰度图像 📷 2. 计算机中的灰度图像 [[ 72 72 71 ... 151 154 156] [ 75 73 69 ... 152 155 158] [ 78 73 66 ... 152 157 160] ... [ 94 94 94 ... 208 197 187] [ 92 92 93 ... 208 200 191] [ 96 96 97 ... 208 202 195]] 3
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