更有人戏称小程序是互联网的第五大发明。由于微信自身的流量庞大，所以很多开发者看好小程序。而小程序之所以这么火，是因为其自身的引流模式和盈利模式，毕竟老板都喜欢既会技术、又知道如何将技术变现的开发人员。
本文介绍 Halcon 中函数的常识规则，使用习惯，封装方法等内容。 简介 Halcon 以速度快、精度高而闻名于工业机器视觉领域，其中核心就是存在着大量优质的函数（算子）供相关从业开发人员使用。 Halcon 的函数不设返回值，需要返回的结果都以实参的形式定义并返回 查看函数文档 查阅帮助文档是学习 Halcon 算子的重要方式 在 Halcon 界面按下 F1 键或单击帮助菜单，选择帮助 📷 可以在多个维度下搜索算子，示例： 📷 也可以将光标放在函数名称上，按下 F1 调出对应算子文档 文档签名
JavaScript事件是由访问Web页面的用户引起的一系列操作，例如：用户点击。当用户执行某些操作的时候，再去执行一系列代码。 一．事件介绍 JavaScript有三种事件模型：内联模型、脚本模型和DOM2模型。 二．内联模型 这种模型是最传统接单的一种处理事件的方法。在内联模型中，事件处理函数是HTML标签的一个属性，用于处理指定事件。虽然内联在早期使用较多，但它是和HTML混写的，并没有与HTML分离。 //在HTML中把事件处理函数作为属性执行JS代码 <input type="button" va
定义 Google 地球引擎中的主要数据类型以及如何使用它们。 如何探索数据集并限制特定研究站点的输出。 如何可视化火灾前后景观之间光合活动的差异。
视频演示：https://mpvideo.qpic.cn/0b2eleaawaaaqeacrtymk5svawodbnmqacya.f10002.mp4?
在机器学习中，分类器将类别标签分配给数据点。例如，图像分类器针对图像中存在哪些对象产生类别标签（例如，鸟，飞机）。一个卷积神经网络，或CNN的简称，是一种类型的分类，在解决这个问题，其过人之处！
图像处理工具箱 从屋物理和数学角度看，图像时记录物体辐射能量的空间发呢不，这个分布是空间坐标、时间坐标和波长的函数，即i = f(x,y,z,λ,t），这样的图像能被计算机处理，计算机图像处理即数字图像处理matlab的长处就是处理矩阵运算，因此使用matlab处理数字图像非常方便，计算机图像处理是利用计算机对数字图像进行一系列操作，从而获得预期的结果的技术。 1.图像类型转换 函数说明dither图像抖动，将灰度图变成二值图，或将RGB图像抖动成索引图像 gray2ind将灰度图转换为索引图象graysl
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。
函数功能： 该函数用于填充bai图像区域和“空洞”。 语法格式： BW2 = imfill(BW) 这种du格式将一张二值图像显示在屏zhi幕上， 允许用户使用鼠标在图像上点几个点， 这几个点围成的区域即要填充的区域。要以这种交互方式操作， BW必须是一个二维的图像。用户可以通过按Backspace键或者Delete键来取消之前选择的区域；通过shift+鼠标左键单击或者鼠标右键单击或双击可以确定选择区域。 [BW2,locations] = imfill(BW) 这种方式， 将返回用户的取样点索引值。注意这里索引值不是选取样点的坐标。 BW2 = imfill(BW,locations) 这种格式允许用户编程时指定选取样点的索引。locations是个多维数组时， 数组每一行指定一个区域。 BW2 = imfill(BW,’holes’) 填充二值图像中的空洞区域。 如， 黑色的背景上有个白色的圆圈。 则这个圆圈内区域将被填充。 I2 = imfill(I) 这种调用格式将填充灰度图像中所有的空洞区域。 BW2 = imfill(BW,locations,conn) 程序示例 close all; clear; clc; BW4 = im2bw(imread(‘coins.png’)); BW5 = imfill(BW4,’holes’); subplot(121), imshow(BW4), title(‘源图像二值化’) subplot(122), imshow(BW5), title(‘填充后的图像’)
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
这种du格式将一张二值图像显示在屏zhi幕上， 允许用户使用鼠标在图像上点几个点， 这几个点围成的区域即要填充的区域。要以这种交互方式操作， BW必须是一个二维的图像。用户可以通过按Backspace键或者Delete键来取消之前选择的区域；通过shift+鼠标左键单击或者鼠标右键单击或双击可以确定选择区域。
本节讲解如何讲讲代码（Matlab、HDL、C/C++）导入到 System Generator 并使用。
新增文件分别为*.c ,.cmd,evmdm6437bsl.lib,.h文件。 方法：（1）找到C盘下C:\CCStudio_v3.3\boards\ICETEK-DM6437-B_V2\test\Lab0101_UseCCS\UseCCS\ UseCCS.C文件。 （2） C:\CCStudio_v3.3\boards\ICETEK-DM6437-B_V2\lib\evmdm6437bsl.lib文件，文件名不需要改。 （3）C:\CCStudio_v3.3\boards\ICETEK-DM6437-B_V2\test\Lab0101_UseCCS\UseCCS\ UseCCS.cmd文件 （4）C:\CCStudio_v3.3\boards\ICETEK-DM6437-B_V2\test\Lab0101_UseCCS\UseCCS\ UseCCS.H 将至复制内容并新建文档到自己的工程目录下，名字与工程相同即可。
在最基本的形式和形状中，“计算机视觉”是一个术语，用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么？ 好吧，这就是听起来的确切含义。 理想情况下，计算机应该能够通过标准相机（或与此相关的任何其他类型的相机）的镜头看到世界，并且通过应用各种计算机视觉算法，它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象，检测视频馈送中的运动，然后执行更多操作，这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此，要了解计算机视觉的真正含义，最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想，使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是，大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用（尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反）。 但是，尽管如此，在整本书中，我们仍将使用“计算机视觉”一词，因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语，并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样，“图像处理”是 OpenCV 库的模块，我们还将在本章的后续页面中介绍，并且还将在其完整的一章中介绍它。
TensorFlow.js是一个基于deeplearn.js构建的强大而灵活的Javascript机器学习库，它可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。接下来我们将学习如何建立一个简单的“可学习机器”——基于 TensorFlow.js 的迁移学习图像分类器。
onlyoffice为一款开源的office在线编辑组件，提供word/excel/ppt编辑保存操作
要上传和管理地理空间数据集，请使用代码编辑器中的资产管理器。资产管理器位于代码编辑器左侧的资产选项卡上（图 1）。有关上传栅格（图像）数据的说明，请参阅导入栅格数据，有关上传表格数据的说明，请参阅导入表数据。您的资产最初是私有的，但可能会与他人共享。有关详细信息，请参阅 共享资产部分。
你不需要任何数学知识就可以跟着我。只要高中数学和一点python编程经验就足够了！我会带你走过每一步，制作和训练你的第一个模型。
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：
SLAM（同步定位和地图绘制）在自动驾驶、AGV 和无人机等各种应用中引起了人们的广泛关注。尽管目前有很多优秀的 SLAM 项目可以参考，但是他们的复杂性（高性能）及依赖性（依赖于许多外部库），使得它们无法移植到简单的平台（例如嵌入式系统）。
大部分HTML标签是闭合的，由开始标签和结束标签构成，二者之间是要显示的内容，例如：<title>网页标题</title>。也有的HTML标签是没有结束标签的，例如：和。
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法，并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。
蓝色读取工具用于执行光学字符识别 (OCR)。与蓝色定位工具类似，蓝色读取工具可将字符作为图像中的特征进行识别和定位。但是蓝色读取工具使用预先训练的模型为读取性能提供通用基线，无需训练。因此当工具首次配置后，它几乎可以立即识别和读取字符。工具已经知道如何读取字符，您只需要定义要在图像中的哪个位置查找字符即可。
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten编写的文档、应用程序和 API ，由Robert Kennedy 博士指导
在安装NVIDIA显卡驱动程序时，有时会遇到以下错误提示："The NVIDIA driver package is not compatible with the currently installed version of Windows"（"NVIDIA驱动程序包与当前安装的Windows版本不兼容"）。这可能会导致无法成功安装NVIDIA显卡驱动程序，从而影响显卡的正常工作。 这个错误通常发生在以下情况下：
要成为一名优秀的 Web 开发人员，最快的方法就是练习。一个很好的练习方法是尽可能多地构建初学者项目。那是因为每个项目都会提出一个独特的问题和解决方案，因此您解决的项目越多，您获得的知识就越多。将您完成的每个项目都视为您获得的奖牌。您拥有的奖牌越多，您就越能准备好应对下一个难度更大的项目。
在本文中，我们将介绍Firefox Web开发工具(“DevTools”)——一组工具，旨在帮助开发人员检查、调试、配置和优化网站和Web应用程序的性能。我们将特别关注与性能相关的工具，但是我们还将了解如何开始使用DevTools，并了解一些有用的配置。
AI 科技评论按，ImagePy 是一款 python 开源图像处理框架，其 UI 界面支持开放插件。在 github：https://github.com/Image-Py/imagepy 上，不仅有关于这款图像处理软件的详细介绍，还有一些使用示例，雷锋网 AI 科技评论接下来将详细介绍这一开源图像处理框架。
code.earthengine.google.com 上的地球引擎 (EE) 代码编辑器 是用于地球引擎 JavaScript API 的基于网络的 IDE。代码编辑器功能旨在快速轻松地开发复杂的地理空间工作流程。代码编辑器具有以下元素（如图 1 所示）：
这一篇，我们讲讲 JavaScript 中非常重要的概念 —— 事件。 JavaScript 与 HTML 之间的交互是通过事件实现的。
强度是反映生成某点的激光雷达脉冲回波强度的一种测量指标（针对每个点而采集）。该值在一定程度上基于被激光雷达脉冲扫到的对象的反射率。其他对强度的描述包括“回波脉冲振幅”和“反射的后向散射强度”。反射率是所用波长（通常是在近红外波段）的函数。
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。
PyAutoGUI是一个很棒的模块，用于自动化Python应用程序中的图形用户界面交互。它使开发人员能够模仿用户输入并自动执行重复操作，使其成为测试、数据输入和其他需要与 GUI 交互的工作的理想选择。PyAutoGUI是一个跨平台的库，支持所有主要的操作系统，如Windows，Linux和macOS。
了解用于编辑电子表格、下载文件和启动程序的各种 Python 模块是很有用的，但有时您需要使用的应用没有任何模块。在计算机上实现任务自动化的终极工具是你编写的直接控制键盘和鼠标的程序。这些程序可以通过发送虚拟击键和鼠标点击来控制其他应用，就像你坐在电脑前亲自与应用进行交互一样。
裁剪是移去部分照片以打造焦点或加强构图效果的过程。在 Photoshop 中使用裁剪工具裁剪并拉直照片。裁剪工具是非破坏性的，您可以选择保留裁剪的像素以便稍后优化裁剪边界。裁剪工具还提供直观的方法，可让您在裁剪时拉直照片。
此 MATLAB 函数 清除命令行窗口中的所有文本，让屏幕变得干净。运行 clc
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
欢迎使用《OpenCV 即时入门》。 本书是专门为向您提供设置 OpenCV 所需的所有信息而创建的。 您将学习 OpenCV 的基础知识，开始构建第一个程序，并发现一些使用 OpenCV 的技巧。
React在过去几年变得越来越受欢迎。随之而来的是越来越多的库的发布，给我们带来了新的可能性，但最重要的是让开发这工作变得越来越简单。
平移功能是QCustomPlot自带的功能，参见我的该系列前面的博文。框选放大、全显等功能在另一篇博文中也讲到了。
在 React 16 中为了防止不必要的 DOM 更新，允许你决定是否让 .setState 更来新状态。在调用 .setState 时返回 null 将不再触发更新。
可过滤作品集是一种流行的网络元素，可用于各种网站。它是一种作品画廊，大量作品整齐地排列在一起。值得注意的一点是，所有作品都可以在这里按类别排序。有一个导航栏，其中对所有类别进行了排序。单击这些类别中的任何一个时。然后可以看到该类别中的所有作品，而隐藏其余作品。结果，用户可以轻松地找到他选择的图像。
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。
了解如何使用“内容识别填充”工作区，通过从图像其他部分取样的内容来无缝填充图像中的选定部分
可以在扫描仪中放入若干照片并一次性扫描它们，这将创建一个图像文件。“裁剪并修齐照片”命令是一项自动化功能，可以通过多图像扫描创建单独的图像文件。
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