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图像膨胀

IMREAD_UNCHANGED)#原始图像 kernel=np.ones((5,5),np.uint8)#设置核kernel dilation=cv2.dilate(o,kernel,iterations=9)#膨胀图像 如果图像内两个对象的距离较近,在膨胀过程中,两个对象可能会连在一起。膨胀和腐蚀作用相反,膨胀可以填补分割图像后的空白位置。 img[1, 2]、img[1, 3]、img[2, 1]、img[2, 2]、img[2, 3]、img[3, 1]、img[3, 2]、img[3, 3]时,核内像素点与前景图像像素点重合 最后得到膨胀图像 图像的深度是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F、CV_64F kernel表示膨胀操作时所采用的结构类型,通过函数cv2.getStructuringElement()生成 anchor 如果结构元完全处于背景图像外,就将膨胀结果图像中对应像素点处理为背景色。

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膨胀的牛牛

牛牛有一天依次遇到n堆被施展了魔法的草料,牛牛只要遇到一堆跟他当前相同大小的草料,它就会把草料吃完,而使自己的大小膨胀一倍。一开始牛牛的大小的是A,然后给出牛牛依次遇到的n堆草料的大小。

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    12: 腐蚀与膨胀

    学习常用形态学操作:腐蚀膨胀,开运算和闭运算。图片等可到文末引用处下载。 腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分! 腐蚀 腐蚀的效果是把图片"变瘦",其原理是在原图的小区域内取局部最小值。 膨胀与腐蚀相反,取的是局部最大值,效果是把图片"变胖": dilation = cv2.dilate(img, kernel) # 膨胀Copy to clipboardErrorCopied 开/ 闭运算 先腐蚀后膨胀叫开运算(因为先腐蚀会分开物体,这样容易记住),其作用是:分离物体,消除小区域。 先腐蚀后膨胀会分离物体,所以叫开运算,常用来去除小区域物体。 先膨胀后腐蚀会消除物体内的小洞,所以叫闭运算。开/闭理解了之后很容易记忆噢(⊙o⊙)。

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    小心MOSS日志文件膨胀

    最近为了项目的需要,在我本已不堪重负的本本上装了个AD和MOSS。MOSS装的是2007 SP1,然后打上了好几百兆的补丁,用了一下还勉强可以使用,就只有把本本...

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    形态学膨胀腐蚀

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    Android OpenCV(三十):图像膨胀

    图像腐蚀、膨胀是基于高亮部分(白色)操作的,膨胀是对高亮部分进行膨胀,类似“领域扩张”,腐蚀是高亮部分被腐蚀,类似“领域蚕食”。 图像膨胀 图像膨胀的作用是将目标图像扩大,运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。图像膨胀操作可以用来填补目标区域中某些空洞以及消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。 A被B膨胀后的结果。 表示为: 膨胀示意图 ? 膨胀效果

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    Synchronized锁及其膨胀

    2、修饰代码块 修饰代码块比修饰方法颗粒度更小。当实例方法代码块被synchronized修饰时,通过当前实例调用此方法的所有线程共用一把锁,不同对象调用此方法线程间互不影响。 public void func() { synchronized (this) { } } } 当使用synchronized锁修饰代码块 1、选用锁的建议 当被锁修饰的方法或者代码块执行时间较长时,选用基于线程阻塞-唤醒切换上下文的方式进行线程同步效率相对较高。 当被锁修饰的方法或者代码块执行时间较短时,应选用其它替代锁,比如自旋锁等。

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    greenplum 检测膨胀表shell脚本

    greenplum-table-percentage 此项目主要检测greenplum集群中膨胀的表,经过检测会生成一个csv文件,以便技术人员分析原因及解决问题 项目结构介绍 greenplum-table-percentage.sh schema_inspect,添加时请以英文逗号分割,例如:main,history 3、运行完改脚本会在log/20190603/table-percentage/下生成一个csv文件,该文件是以膨胀率都排序 存放脚本生产的临时文件 table-percentage-sql all-table.sql-ori 查看制定schema下的所有的表 table-percentage.sql-ori 查看制定表的膨胀

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    如何有效控制客户需求膨胀

    过渡膨胀有原因 作为项目的承担着,在规定时间用有限的资源来保质保量的完成项目,让公司和最终客户都满意是项目组的神圣职责。然而,为了让客户满意就要满足客户所有的需求吗? 解决办法 针对上述项目问题以及发生的原因,结合以前一些项目的教训经验,可以通过以下几点来有效屏蔽客户需求过渡膨胀的问题,让项目完成得更加漂亮。 看起来简单,但是实际上很复杂,项目主管在项目进程中要学会如何对常见变更进行控制,控制客户需求的肆意膨胀,保证项目健康稳定的进行。 以下这些方法,可以适当运用。

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    八.图像腐蚀与图像膨胀

    如果有不足之处,还请海涵~ 一.基础理论 二.图像腐蚀代码实现 三.图像膨胀代码实现 四.总结 文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数,同时部分参考网易云lilizong老师的视频,推荐大家去学习 ---- 3.代码实现 完整代码如下所示: #encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np #读取图片 src = cv2.imread('test01 图像膨胀代码实现 1.基础理论 图像膨胀是腐蚀操作的逆操作,类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大,线条变粗了,主要用于去噪。 ---- 3.代码实现 完整代码如下所示: #encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np #读取图片 src = cv2.imread('test02 一.基础理论 二.图像腐蚀代码实现 三.图像膨胀代码实现 源代码下载地址,记得帮忙点star和关注喔!

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    C++拾趣——使用多态减少泛型带来的代码膨胀

    泛型编程是C++语言中一种非常重要的技术,它可以让我们大大减少相似代码编写量。有时候,我和同事提及该技术时,称它是“一种让编译器帮我们写代码的技术”。 这也是之前所述“一种让编译器帮我们写代码的技术”的表现。         我们逆向上述代码来验证下 ?         我们只写了一个模板方法,但是编译器最终帮我们生成了多个,这个过程和现象我们称为发生了“代码膨胀”。         我们可以使用该技术,部分的解决泛型技术带来的“代码膨胀”的问题。         于是不管call方法操作的类型有多少个,它都没有导致代码膨胀。         需要指出的是,泛型和多态在上例中,体现了“空间”和“时间”的选择问题。

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    matting之trimap生成_膨胀腐蚀

    在抠图技术中三分图(trimap)经常被用到,通常使用的方法是膨胀腐蚀(一般在去除噪声的时候先腐蚀再膨胀)。 iterations) * 255 eroded = cv2.erode(msk, kernel, iterations=iterations) * 255 # 腐蚀 # 一般在去噪声时先用腐蚀再用膨胀 = 0)] = 0.5 Reference: Python - OpenCV 之图像形态学(膨胀与腐蚀)

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    PostgreSQL表膨胀终结者

    https://www.postgresql.org/docs/current/routine-vacuuming.html 出现表一直膨胀,该如何处理?

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    多线程五 锁的膨胀过程

    单个线程 多个线程交替执行 多个线程互斥执行 当一个线程去拿一个资源的时候,发现得不到资源,然后就自旋一段时间,然后再去拿,如果再拿不到,那么久会膨胀,具体的自旋时间需要看jvm源码。 可以这样理解:一个线程去拿一个不属于自己线程的资源时,就会膨胀(不是很准确) public static void main(String[] args) { TestA a = new },"次线程").start(); 结果会发现: 设置两秒的时候,最后的对象是轻量级锁,因为避开了资源争夺,设置5秒的时候,第一个线程持有,并没有释放,导致第二个线程一直在申请锁,最后锁膨胀为重量级锁 轻量级锁产生情况: 一开始启动那会是轻量级锁 互斥执行:线程A持有,线程B也想持有,但A持有中,B先自旋一段时间(这个时间jvm内部的,具体我不知道),拿到锁后,因为锁原本偏向A线程,这时被B拿走,就膨胀为轻量级锁 ,拿不到就膨胀为重量级锁; 交替执行:线程A持有,线程B也想持有,但在A持有过程中,B没有去申请锁,在A释放后,B才去申请锁,这里存在重偏向问题,也不是真正的重偏向,及线程B会复用A的线程,在A B间再有一个线程可以避免复用

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    synchronized的锁升级、锁膨胀

    如果该线程正在执行同步代码块时有其他线程在竞争(指其他线程尝试 CAS 让 Mark Word 设置自己的线程 ID),会被升级为轻量级锁。 如果其他线程发现 Mark Word 里记的不是自己,且发现原持有偏向锁的线程已经执行完同步代码块,会尝试 CAS 把 Mark Word 中的改为自己的线程 ID。 0x03:自旋锁 轻量级锁膨胀为重量级锁前,线程在执行 monitorenter 指令进入等待队列时,会通过自旋去尝试获得锁。 如果自旋超过一定次数时还未拿到锁,就会进入阻塞状态,等待内核来调度。

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    【从零学习OpenCV 4】图像膨胀

    OpenCV 4提供了用于图像膨胀的dilate()函数,该函数的函数原型在代码清单6-13中给出。 代码清单6-13 dilate()图像膨胀 1.void cv::dilate(InputArray src, 2. 该函数根据结构元素对输入图像进行膨胀,在膨胀多通道图像时每个通道独立进行膨胀运算。 为了更加了解图像膨胀的效果以及dilate()函数的使用方法,在代码清单6-14中给出了对图6-17中的原图像进行膨胀的示例程序,程序运行结果如图6-18所示。 代码清单6-14 myDilate.cpp图像膨胀 1.#include <opencv2\opencv.hpp> 2.#include <iostream> 3.

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    技术分享 | 愈发膨胀的慢日志

    下面让我们一起学习探究,愈发膨胀的慢日志是怎么“吃胖的”。 导致慢日志"膨胀"的元凶找到了,那么 long_query_time,log_queries_not_using_indexes,min_examined_row_limit ,log_slow_admin_statements

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    synchronized 优化手段之锁膨胀机制!

    在众多优化方案中,锁膨胀机制是提升 synchronized 性能最有利的手段之一(其他优化方案我们后面再讲),本文我们重点来看什么是锁膨胀?以及锁膨胀的各种细节。 ​ 内核态(Kernel Mode):当一个任务(进程)执行系统调用而陷入内核代码中执行时,我们就称进程处于内核运行态,此时处理器处于特权级最高的内核代码中执行。 ? 为什么分内核态和用户态? 锁的级别按照上述先后顺序依次升级,我们把这个升级的过程称之为“锁膨胀”。 3.重量级锁 synchronized 是依赖监视器 Monitor 实现方法同步或代码块同步的,代码块同步使用的是 monitorenter 和 monitorexit 指令来实现的,monitorenter 总结 synchronized 在 JDK 1.6 时优化了其性能,在一系列优化的手段中,锁膨胀是提升 synchronized 执行效率的关键手段之一,锁膨胀指的是 synchronized 会从无锁状态

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