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关于vim查找替换

1,查找 normal模式下按下/即可进入查找模式,输入要查找字符串并按下回车。 Vim会跳转到第一个匹配。按下n查找下一个,按下N查找上一个。...set smartcase 将上述设置粘贴到你~/.vimrc,重新打开Vim即可生效 4,查找当前单词 normal模式下按下*即可查找光标所在单词(word), 要求每次出现前后为空白字符或标点符号...例如当前为foo, 可以匹配foo barfoo,但不可匹配foobarfoo。 这在查找函数名、变量名时非常有用。 按下g*即可查找光标所在单词字符序列,每次出现前后字符无要求。...即foo barfoobarfoo均可被匹配到。 5,查找与替换 :s(substitute)命令用来查找替换字符串。...^E与^Y是光标移动快捷键,参考: Vim如何快速进行光标移 大小写敏感查找 查找模式中加入\c表示大小写不敏感查找,\C表示大小写敏感查找

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深度学习图像视频压缩应用

Yao Wang首先介绍了之前使用变分自动编码器进行图像压缩网络结构,然后指出了这项工作一些问题:一个是不同码率模型都需要设置不同超参数进行单独训练,另一个是部署到网络应用中比较困难。...针对这两个问题,Yao Wang介绍了基于可扩展自动编码器(SAE)分层图像压缩模型,该压缩模型可以产生一个基本层若干增强层,并且每一层都使用相同模型框架。...然后Yao Wang对比了该模型与其他一些模型PSNRMS-SSIM指标下实验结果。...然后,Yao Wang介绍了另一个压缩器——非局部注意力优化压缩器(NLAIC),详细介绍了该压缩器网络结构其中非局部注意力机制,并给出了该压缩器kodak数据集上与其他压缩器PSNR指标下对比结果...然后,Yao Wang介绍了基于动态变形滤波器视频预测模型,该网络输入视频帧,然后输出一张运动向量图一张滤波系数图,与输入帧融合后作为最终输出结果,并展示了模型动态MINIST数据集上结果。

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问与答112:如何查找一列内容是否另一列并将找到字符添加颜色

Q:我列D单元格存放着一些数据,每个单元格多个数据使用换行分开,列E是对列D数据相应描述,我需要在列E单元格查找是否存在列D数据,并将找到数据标上颜色,如下图1所示。 ?...A:实现上图1所示效果VBA代码如下: Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格数据并存放到数组...,然后遍历该数组,列E对应单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组值,如果出现则对该值添加颜色。...Bug:通常是交替添加红色绿色,但是当句子存在多个匹配或者局部匹配时,颜色会打乱。

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OpenCV测量物体尺寸技能 get~

研究好玩又有用技术第 006 期 在学习中发现快乐,应用找到价值。这是我第六期分享图像技术应用文章。 前五期欢迎阅读分享: 第一期《扫描全能王?...《用pythonopencv检测图像条形码》 概述 ?...100) edged = cv2.dilate(edged, None, iterations=1) edged = cv2.erode(edged, None, iterations=1) # 边缘图中查找轮廓...然后,我们执行边缘检测膨胀+腐蚀操作以闭合边缘图片中所有边缘之间间隙。 13-15行我们边缘图片中找相应物体轮廓。 19行将这些轮廓从左往右排序。...我们还将分别计算左上+左下右上+右下之间中点。 第13-16行图中画出蓝色中点,然后用紫色线连接中点

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生成对抗网络(GAN):图像生成修复应用

GAN图像生成应用 图像生成 风格迁移 GAN图像修复应用 图像修复 拓展应用领域 总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~生成对抗网络(GAN):图像生成修复应用 ☆* o(≧▽...它以其独特结构训练方式图像生成修复领域展现出惊人潜力。本文将深入探讨生成对抗网络图像生成修复方面的应用,通过代码示例帮助读者更好地理解其工作原理。 什么是生成对抗网络(GAN)?...两者通过对抗性训练相互提升,最终生成器生成图像越来越接近真实图像。 GAN图像生成应用 图像生成 GAN最著名应用之一就是图像生成。生成器通过随机向量作为输入,逐渐生成逼真的图像。...自然语言处理,GAN可以用于生成文本、对话生成等。医疗领域,GAN可以用于生成医学图像,辅助医生进行诊断。艺术创作领域,GAN可以创作出独特艺术作品。...总结 生成对抗网络图像生成修复领域展现出巨大创新潜力。通过生成器判别器对抗性训练,GAN可以生成逼真的图像修复损坏图像部分。

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Photoshop软件应用项目(三)

800×800mm 二.像素化 滤镜菜单,选择像素化,右侧附属工具中有彩块化,彩色半调,点状化,马赛克,碎片,铜板雕刻还有晶格化,这些都是把图片变成一些特殊格子。...三.滤镜库 滤镜库是滤镜合集,像素画中有异曲同工之妙,在旁边面板,点击风格化,有一种属性叫做照亮边缘,它是提取边缘颜色,其他地方变黑变暗,这样看上去就像边缘发光一样。...画笔描边也有许多被设置好预设,成角线条,主要是让画面或者是图片拥有一种绘画效果,特别是色彩效果,让整幅画面看上去就像是一张画一样 后面还有墨水轮廓,它主要是把暖色冷色亮面暗面分很明确,再亮面的效果会更好...新建第二层效果,扭曲文件预设中选择玻璃就可以成角线条基础上填充玻璃效果,素描文件预设,可以叠加水彩画纸,半调图层等 四.如何绘制一个玻璃?...滤镜菜单下选择滤镜库,扭曲文件预设中点击玻璃 我们可以继续增强它质感,纹理中选择磨砂,也可以选择小镜头或者块状等,最常用工具是磨砂 缩放是调整方块大小,扭曲度是调整方块边缘形体扭曲度最小时为原图

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使用OpenCV测量图像物体大小

上篇,我们学习了一项重要技术:将一组旋转边界框坐标按左上、右上、右下左下排列可靠性如何。 今天我们将利用这一技术来帮助我们计算图像物体大小。请务必阅读整篇文章,看看是如何做到!...属性2:我们应该能够轻松地找到这个引用对象一个图像,要么基于对象位置(如引用对象总是被放置一个图像左上角)或通过表象(像一个独特颜色或形状,独特不同图像中所有其他对象)。...因此,pixels_per_metric为: pixels_per_metric = 150px / 0.955in = 157px 这意味着我们图像,每0.955英寸大约有157个像素。...如果轮廓不够大,我们舍弃该区域,认为它是边缘检测过程遗留下来噪声(第45行)。 如果轮廓区域足够大,我们将计算图像旋转包围框(第8-10行)。...第12-20行我们图像上绘制蓝色中点,然后用紫色线连接中点

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Linux 查找用户帐户信息登录详细信息 12 种方法

Linux系统,用户帐户登录详细信息对于系统管理安全非常重要。了解如何查找管理用户帐户信息以及监视登录活动是系统管理员基本技能之一。...本文将介绍12种Linux查找用户帐户信息登录详细信息方法,帮助您更好地管理保护您系统。1. /etc/passwd 文件/etc/passwd文件是存储用户帐户信息文本文件。...您可以使用journalctl命令结合过滤选项来查找特定用户登录注销信息。...自定义脚本日志文件除了使用系统提供工具和文件,您还可以编写自己脚本来查找用户帐户信息登录详细信息,并将结果记录到自定义日志文件。这样可以根据您需求和系统配置进行更灵活管理监视。#!...查找用户帐户信息登录详细信息方法。

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Linux 查找用户帐户信息登录详细信息 12 种方法

来源:网络技术联盟站 Linux系统,用户帐户登录详细信息对于系统管理安全非常重要。了解如何查找管理用户帐户信息以及监视登录活动是系统管理员基本技能之一。...本文将介绍12种Linux查找用户帐户信息登录详细信息方法,帮助您更好地管理保护您系统。 1. /etc/passwd 文件 /etc/passwd文件是存储用户帐户信息文本文件。...您可以使用journalctl命令结合过滤选项来查找特定用户登录注销信息。...自定义脚本日志文件 除了使用系统提供工具和文件,您还可以编写自己脚本来查找用户帐户信息登录详细信息,并将结果记录到自定义日志文件。这样可以根据您需求和系统配置进行更灵活管理监视。...查找用户帐户信息登录详细信息方法。

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用 OpenCV 检测图像各物体大小

属性 2:我们应该能够图像轻松地找到这个参考物体,要么基于物体位置(如参考物体总是被放置图像左上角)或通过表象(像一个独特颜色或形状,独特且不同于其他物体物体)。...如果轮廓不够大,我们丢弃该区域,假设它是边缘检测过程遗留下来噪声(第 4 行第 5 行)。...倘若轮廓区域足够大,我们第 9-11 行计算图像旋转边界框,特别注意使用 OpenCV 2.4 cv2.cv.BoxPoints 函数 OpenCV 3 cv2.boxPoints 方法。...,计算左上角右上角之间中点,然后计算右下角之间中点。...总结 本篇博客,我们学习了如何通过 Python OpenCV 检测图像物体大小。

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结构建模设计——Solidworks软件之装配体操作基本总结三(高级配合、机械配合、快捷菜单功能)

2.1 凸轮配合 ——首先准备一个凸轮零件,在装配体外新建一个 ——在上视基准面绘制一个凸轮轮廓 ——然后在装配体插入刚才新建凸轮零件,合适位置,点击鼠标左键 ——Ctrl+圆柱,复制一个圆柱...,点击确定,可以达到旋转凸轮时方块随动效果了 2.2 槽口配合 ——Ctrl+圆柱,新复制一个圆柱,然后添加配合,使圆柱下表面与面板上槽口底面重合 ——点击配合-机械配合-槽口配合-点击圆柱圆柱面槽口内表面...,点击确定,这时拖动圆柱,可见圆柱槽口内部移动 3 装配体快捷菜单         在装配体视窗中点击凸轮零件,弹出菜单中有很多快捷功能,如:打开零件、在当前位置打开零件、打开工程图、编辑零件...(2)隐藏零部件         单击会隐藏零件,左侧设计树,隐藏零件会白色显示,此时装配体配合关系都在。要想恢复隐藏,可以设计树隐藏零件上单击-显示零部件。...(3)更改透明度         该功能不会完全隐藏零件,更改透明度后,可以透过上面的零件选中其下面覆盖着零件,此时配合关系还是,恢复方法类似隐藏,也是设计树中点击恢复。

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opencv 9 -- 轮廓

1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续点(连着边界)连在一起曲线,具有相同颜色或者灰度。 轮廓形状分析物体检测识别很有用 –为了更加准确,要使用二值化图像。...–寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测 –查找轮廓函数会修改原始图像 –如果你找到轮廓之后还想使用原始图像的话,你应该将原始图像存储到其他变量 OpenCV...查找轮廓就像在黑色背景找白色物体 –你应该记住, 要找物体应该是白色而背景应该是黑色 函数 cv2.findContours() //函数imread读取图像本身就是灰色,不用再置灰处理...Python 列表,其中存储这图像所有轮廓 每一个轮廓都是一个 Numpy 数组,包含对象边界点(x,y)坐标 2 怎样绘制轮廓 函数 cv2.drawContours() 可以被用来绘制轮廓...–第四个是轮廓颜色 –第五个是轮廓厚度 一般用这种方法: img = cv2.drawContours(img, contours, 3, (0,255,0), 3) 结果: ?

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通过非特权进程查找泄漏句柄来寻找特权升级 UAC 绕过

如果这些句柄足够强大、类型正确并且被子进程继承,我们可以从另一个进程克隆它们,然后滥用它们来提升权限/或绕过 UAC。在这篇文章,我们将学习如何寻找利用这种漏洞。...不幸是,研究,我没有发现直接提取结构ObjectAddress成员指向进程 PID 直接方法SYSTEM_HANDLE。...对象地址授予访问权限也会检出,如果您查看图像右侧,您会看到解码后访问掩码PROCESS_ALL_ACCESS按预期显示。...address变量,然后mAddressHandle使用方法映射中查找该地址,该find方法将返回一对。...这是我们之前检索到有趣句柄)将其保存到clonedHandle变量的当前进程

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数字图像处理测验题

邻域差分 下列算法( )是线性平滑滤波器。 A. 邻域平均 B. 最大值滤波 C. 中值滤波 D. 中点滤波 数字图像处理,频域性质( )。 A....错 简答题 一幅简单RGB图像,R、GB分量图像由下图所示水平强度分布曲线。图像中心能够看到颜色是什么。...左侧图像由边长为1,3,5,7,915像素方块组成。中间图像是使用大小为13#13像素且元素都为1 方块结构元对左侧图像进行腐蚀生成,除了最大几个之外,消除了所有的方块。...请 说明为什么本例能够完全重建最大方块。 重构方块大于结构元,所以腐蚀过程没有被完全消掉; 由于重构方块跟结构元形状一致。...闭操作消弥狭窄间断长细鸿沟,消除小孔洞,并填补轮廓线中小断裂 B. 开操作是使用结构元先对图像进行腐蚀运算,在对结果进行膨胀运算; C. 开操作断开狭窄间断消除细突出物 D.

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基于OpenCV实战:车牌检测

阅读图像后,我们将其转换为灰度。转换为灰度不仅可以减少计算复杂性,而且对于查找轮廓(稍后步骤)也很重要,因为OpenCV可以从黑色背景白色连接对象查找轮廓。 ?...调整大小并转换为灰度后图像: ? 2、扫描图像以查看由边缘定义所有不同形状 当我们查看一个对象时,我们眼睛会通过其边缘检测到对象形状,该对象边缘与其背景,周围或相邻对象有颜色差异。...我们将OpenCVCanny函数应用到预处理后图像上,以勾勒出其边缘或颜色渐变。 应用Canny函数之前,我们将首先对图像应用平滑方法以减少噪点。...在这里,我们对图像应用了双边滤波方法,以保持边缘清晰同时减少噪声。 ? 注意:这2个函数参数不是"one-size-fits-all"。需要针对你们应用程序进行调整。 ?...为此,我们将遍历其余所有轮廓,并应用arcLengthroximatePolyDP函数近似闭合轮廓。找到后,我们将使用boundingRect函数来定位要裁剪角点。 ? ? ?

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实战 | OpenCV实现纺织物缺陷检测->脏污、油渍、线条破损(详细步骤 + 代码)

(来源公众号:OpenCV与AI深度学习) 背景介绍 机器视觉应用场景缺陷检测应用是非常广泛,通常涉及各个行业、各种缺陷类型。...实现步骤: 【1】将图像从RGB颜色空间转到Lab颜色空间。对于类似油污一些亮团情况,将其转换到Lab或YUV等颜色空间色彩通道常常能更好凸显其轮廓。...实现步骤: 【1】将图像从RGB颜色空间转到Lab颜色空间 + 高斯滤波。...edged = cv2.Canny(blur, 5, 10) Canny边缘检测结果: 【3】轮廓查找、筛选与结果标记。轮廓筛选可以根据面积、长度过滤掉部分干扰轮廓,找到真正缺陷。...: 后记 对于上述缺陷大家可以尝试使用频域处理方法(如傅里叶变换等),本文方法仅供参考,实际应用还要根据实际图像做批量测试优化。

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opencv 图像轮廓实现示例

2.查找轮廓需要更改原始图像,通常使用原始图像一份进行拷贝。 3.opencv里,是从黑色背景里找白色。因此对象必须是白色,背景为黑色。...方法 cv2.findContours() cv2.drawContours() 通过cv2.findContours() 查找轮廓在哪里,再通过 cv2.drawContours()将查找轮廓绘制出来...) #cv.minEnclosingCircle函数参数要求是ndarray类型,因此这里将找到 # 轮廓所有的点存放在一个列表,然后使用这个列表创建数组 point_list=[] for...图像掩模像素点 有时我们需要构成对象所有像素点,我们可以将图像所有轮廓提取出来,然后使用函数cv.drawContours()将轮廓区域填充为指定颜色。...NonZeroPoints=NonZeroPoints.reshape((-1,2)) #验证我们提取出来像素点坐标是否正确,我们使用变量 #columnrow分别存放非零像素点在图像坐标的列数行数

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