解决办法：在axios的第三个参数config中，设置请求头信息'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8' this.
最近我将OpenCV普通发布版本设计的面部识别算法添加到了opencv4nodejs，它是一个npm包，允许你在Node.js应用程序中使用OpenCV。...今天，我们将看一下在OpenCVs的面部模块中实现的Fisher -、Eigen -和LBPH facerecognizer，并构建一个简单的Node.js面部识别的例子。.../tree/master/examples 1 .工作准备图像数据 在我们对识别器进行训练之前，必须收集一些面部图像数据。...我收集了Daryl,Rick和邪恶少年Negan的图像，每人4张，总共12张。 简单地从网络中选取一些图像，我们必须提取以每个图像中显示的字符为中心的子图像。...给定一个灰度图像，detectMultiScale将返回图像中潜在面部的边界矩形。我们可以简单地获取第一个最佳检测结果，并返回矩形覆盖的子图像。
JAVA_HOME：图片编辑系统变量Path：Windows10 电脑，新建变量值：%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;Windows7 电脑，在变量值最后输入%JAVA_HOME...npm看到以下界面则表示node安装成功了：图片11 解决node安装时提示不是内部命令需要配置node.js的一些环境变；在node.js的安装目录下新建两个文件夹如下node_global和node_cache...：图片打开系统环境变量，新增NODE_PATH变量：NODE_PATHD:\nodejs\node_modules在系统环境变量的path新增：%NODE_PATH%：图片打开用户环境变量，修改path....msi，安装到默认路径，并勾选增加环境变量给所有用户：图片图片如果还是不行，建议手动将其目录添加到系统环境变量中：C:\Program Files\CMake\bin\输入cmake -version...bundle-tools目录，把bundletool.jar包放入其中：图片配置环境，在用户和系统环境的path后都追加上述路径的环境：D:\android-sdk-windows\bundle-tools修改环境变量中的
基础概念 最重要的就是：Mat 类，也就是矩阵 图像在 opencv 是以矩阵形式表示，在opencv中表示为Mat类。...0, 0)、(255, 0, 0) 例如在opencv4nodejs中，初始化一个 3*3 3 通道的图像可以 const matData = [ [[255, 0, 0], [255, 0, 0...在opencv中0、1代表8位，2、3代表16位，4、5代表32位，6代表64位 dims : number ,// 矩阵的维度，例如5*6矩阵是二维矩阵，则dims=2，三维矩阵dims=3. empty...8 = 6 bytes sizes : number [] //矩阵的大小，[cols,rows],如果矩阵的维数大于2，则是size[-1,-1] } 具体参考 一些解释： CV_8UC3 表示使用...imshowWait函数是把矩阵信息转换成图像并展示出来，键盘输入后关闭 opencv4nodejs中读取图像 const image = cv.imread("....url"); RGB
矩阵的掩码操作 根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。...即：每个像素 = 该像素*5 - 相邻上下左右的像素的和 原始算法按照这个公式边界值是计算不了的，因为会访问到旁边不存在的元素，需要将边界元素设置成 0 那么，图像矩阵经过这个操作后会发生什么呢？...: number): Mat const cv = require("opencv4nodejs"); const input = cv.imread("../.....如果想在图像不同的通道使用不同的 kernel，可以先使用split函数将图像通道事先分开。 anchor 内核的基准点(anchor)，其默认值为(-1,-1)说明位于 kernel 的中心位置。...delta 在储存目标图像前可选的添加到像素的值，默认值为 0 borderType 像素向外逼近的方法，默认值是 BORDER_DEFAULT,即对全部边界进行计算。 ? tips: 卷积运算理解
在我们讲述这些技术之前，为简单起见，让我们做一个假设，即我们不需要关心图片边界之外的东西。如果使用下面的技术，我们的假设将是有效的。 如果使用的技术关注图像边界之外的区域，将会发生什么呢？...平移 平移是将图像沿X或Y方向（或者同时沿2个方向）移动。在下面的例子中， 我们假设在图像边界之外是黑色的背景，也同步被移动。这一数据增强方法非常有用，因为大多数对象有可能分布在图像的任何地方。...从左侧开始分别为：原始图像，图像翻转到右侧，图像向上翻转。 在TensorFlow中，可以通过如下命令完成图像平移。数据增强因子=任意。 ? 6....通常，反射和对称可以交替使用，但在处理非常小的图像或图案时，差异将是可见的。 5. 包裹 Wrap 在超出图像边界的部分重复填充图像，仿佛在进行图像平铺。...最后一个图像可能对上述两种情况都没有意义。 关键是， 在使用增强技术的同时，我们必须确保不增加无关的数据.。 这样做真的值得吗？ 你也许正期待着能有一些结果来。有道理，我也做了这一点。
例如，在coverpoint之下，在clk的三个连续正边缘中寻找变量v_a的值4、5和6的翻转行为。...因此，上面的bin覆盖的是连续4次采样都是3的翻转覆盖率 [367] 什么是wildcard bins？ wildcard bins可以让bin在定义时使用x、z和？作为0或者1的通配符。...交叉覆盖率通常用于不同功能或者事件同时发生的情况，去验证这些事件是否同时发生了。 [369] 下面的交叉覆盖率有多少个bin？...使用断言的好处有： 断言在错误发生是会立刻捕获，改善了检测错误的能力 断言在设计中能够提供更好的可观察性，因此有助于更轻松地调试 断言既可以用于动态仿真，也可以用于设计的形式验证 断言还可以用于提供对输入激励的功能覆盖...仲裁，资源匮乏，协议死锁等检查是很多设计中形式验证的检查内容，因此编写断言将有助于它们在静态和动态仿真中同时使用。
Rotate Image 解题思路： 这道题不让使用额外的空间，将一个图像方阵顺时针旋转 90° 。 如果使用常规方法，需要找规律得到每个位置变换后的位置，比较繁琐。...但是这种想法是错误的！！！因为，此题中的 0 可能变为 1，1 也可能变为 0，比如 S="010110"，将第二个 1 变成 0，将最后一个 0 变成 1 可以得到最小翻转次数 2。...首先，在遍历的过程中，我们可以用一个变量 cnt1 去记录位置 i 之前有多少个 1，这样前面一部分的 1 全部变为 0 的次数正好是 cnt1，时间复杂度就为 O(1)。...其实可以在最开始时就统计好 S 中总共有多少个 0 和 1，存在 dic['0'] 和 dic['1'] 中；在遍历的过程中，再用一个变量 cnt0 去记录位置 i 之前有多少个 0，这样后面一部分的...因为 dp[i] 只依赖 dp[i-1]，因此只需要一个变量来更新 dp 即可。同时，要用一个变量 pre1 来记录位置 i 之前 1 的个数。时间复杂度为 O(n)。
现在，根据键盘事件（即键状态改变时发生的事件）更改播放器的 x 和 y 坐标。 blit(surface,surfacerect) 函数用于在屏幕上绘制图像。...例如，如果我们想在玩家改变移动方向时翻转精灵，那么我们可以使用下面的代码 window.blit(pygame.transform.flip(image, False, True), (x,y)) flip...这个函数有三个参数： 要翻转的图像 进行水平翻转的布尔值 进行垂直翻转的布尔值 下面是实现。 示例：翻转播放器图像 输出： 我们还可以通过创建精灵列表轻松更新玩家精灵。...# 每当玩家改变方向时，我们就会改变它的值 direction = True # 在列表中添加玩家精灵 image = [pygame.image.load(r'haiyong.png'),...pygame.image.load(r'haiyong2.png')] # 将玩家的初始坐标存储在两个变量中，即 x 和 y x = 100 y = 100 # 创建一个变量来存储玩家移动的速度
平均而言，人类大约有5％的时间在图像识别任务上犯了错误。截至2015年，微软的图像识别软件的错误率达到4.94％，与此同时，谷歌宣布其软件的错误率降低到4.8％[3] 这是怎么做到的？...使用数据增强（data augmentation)生成更多训练数据 当我们只有少量图像数据用于训练深度卷积神经网络时，我们可以使用数据增强技术从已经拥有的图像数据中生成更多训练数据。 ?...裁剪是一种数据增强技术，用于通过裁剪边界像素来减小原始图像的大小。裁剪时不会保留空间尺寸。在这种类型的数据增强中，不能保证转换后的图像与原始图像属于相同的输出标签。...这是一种非常有用的转换技术，可以避免数据中的位置偏差。移位图像时，剩余空间将被填充为0，255或被随机噪声填充，从而保留了图像的原始大小。...因此，下次在训练卷积神经网络时，请使用这些技术来创建更多数据。 你平时使用了哪些数据增强技术？在下面评论分享的想法。
新的面板组按类型覆盖，使您可以轻松地查看和更改符号实例中的颜色、图像、文本和图层样式——一次完成。我们还改进了在实例中显示嵌套符号的方式——现在应该感觉更整洁了。...您现在可以用另一种颜色或颜色变量覆盖符号内任何图层的颜色。在符号实例中选择图层使用 Command-click 快速选择符号实例中的可覆盖层，例如文本、颜色或嵌套符号。...修复了在 macOS Ventura Beta 上使用 Mac 应用程序时，检查器中的弹出按钮标签不会出现的问题。修复了将原型链接添加到非常大的组时可能发生的崩溃。...修复了在选择色调或调整颜色变量时可能发生的崩溃。修复了将形状转换为轮廓有时会在画布上稍微移动它或移除其旋转或翻转的错误。当您悬停或拖动线层的调整大小手柄时，您现在将看到一个工具提示及其长度。...修复了一个错误，在该错误中，分离包含具有缩放文本的嵌套实例的符号会将文本重置为其原始大小。
汉明码在传输的消息流中插入验证码，当计算机存储或移动数据时，可能会产生数据位错误，以侦测并更正单一的比特翻转错误。由于汉明编码简单，它们被广泛应用于内存（RAM）。...： 若接收到的数据中 1 的个数为偶数（2n）个，则说明数据没有错误； 若接收到的数据中 1 的个数为奇数（2n+1）个，则说明数据发生错误，出现了比特翻转（仅对于单一比特翻转错误）； Q：若传输过程中纠错码发生了比特翻转呢...换而言之，纠错码在保护其他数据的同时，也保护了纠错码自身。 缺点： 奇偶校验只能得到某组数据是否发生错误，而不能精确地知道错误发生在哪里。...2.3.2 三处及多处错误 汉明码无法解决 3 处错误，但是同时出现 3 个错误的可能性非常低。若真发生了，则更应该考虑降低错误发生的频率而非校验错误。...纠错码存在的意义： 使用尽可能少的数据，去解决不可避免的错误。而非所有错误。 3 汉明码的实际应用 第二节主要阐述了汉明码是如何解决 “单次比特翻转的纠正” 与 “二次比特翻转的校验” 的问题。
使用SDD Coco Model 对图像进行分类（没错，这是我的皮卡。） 在这篇文章中我们将学习三件事情（这些是我在Github创建项目时不得不忍受的挣扎。）...背景故事 在我们开始之前，了解一下这些是如何发生的。在我工作的地方，我们使用内置摄像头来做分析（比如检测油或者气体泄露）。当发生警报时，从MOEG流中获取当时的照片。...如下命令来安装（在 classify 文件夹中）： npm install -g . classify 该语句在当前文件夹中使用“classify”来安装了这个库。...使用OpenCV来做图像分类 现在我们已经收集并验证了从用户与CLI交互中收集的参数，真正的乐趣就可以开始了。高级处理并不像您想象的那么困难。...填充时通常使用白色，因为白色相对比黑色对原图的影响要小。 然后，图片会被转换成一个“blob”，并传入“net.setInput”。
卷积的“卷”，指的的函数的翻转，从 g(t) 变成 g(-t) 的这个过程；同时，“卷”还有滑动的意味在里面（吸取了网友李文清的建议）。如果把卷积翻译为“褶积”，那么这个“褶”字就只有翻转的含义了。...在图像处理的中，卷积处理的结果，其实就是把每个像素周边的，甚至是整个图像的像素都考虑进来，对当前像素进行某种加权处理。...首先我们在原始图像矩阵中取出（u,v）处的矩阵： ? 然后将图像处理矩阵翻转（这个翻转有点意思，不是延x轴和y轴两个方向翻转，而是沿右上到左下的对角线翻转，这是为了凑后面的内积公式。），如下： ?...计算卷积时，就可以用和的内积： ? 请注意，以上公式有一个特点，做乘法的两个对应变量a,b的下标之和都是（u,v），其目的是对这种加权求和进行一种约束。这也是为什么要将矩阵g进行翻转的原因。...再深入思考一下，在算图像卷积的时候，我们是直接在原始图像矩阵中取了（u,v）处的矩阵，为什么要取这个位置的矩阵，本质上其实是为了满足以上的约束。
卷积的“卷”，指的的函数的翻转，从 g(t) 变成 g(-t) 的这个过程；同时，“卷”还有滑动的意味在里面（吸取了网友李文清的建议）。如果把卷积翻译为“褶积”，那么这个“褶”字就只有翻转的含义了。...在图像处理的中，卷积处理的结果，其实就是把每个像素周边的，甚至是整个图像的像素都考虑进来，对当前像素进行某种加权处理。...这些对应点相乘然后累加，就是T=10时刻的输出信号值，这个结果也是f和g两个函数在T=10时刻的卷积值。...首先我们在原始图像矩阵中取出（u,v）处的矩阵： 然后将图像处理矩阵翻转（这个翻转有点意思，不是延x轴和y轴两个方向翻转，而是沿右上到左下的对角线翻转，这是为了凑后面的内积公式。）...，如下： 可对比下图： 计算卷积时，就可以用和的内积： 请注意，以上公式有一个特点，做乘法的两个对应变量a,b的下标之和都是（u,v），其目的是对这种加权求和进行一种约束。
卷积的“卷”，指的的函数的翻转，从 g(t) 变成 g(-t) 的这个过程；同时，“卷”还有滑动的意味在里面（吸取了网友李文清的建议）。如果把卷积翻译为“褶积”，那么这个“褶”字就只有翻转的含义了。...在图像处理的中，卷积处理的结果，其实就是把每个像素周边的，甚至是整个图像的像素都考虑进来，对当前像素进行某种加权处理。...这些对应点相乘然后累加，就是T=10时刻的输出信号值，这个结果也是f和g两个函数在T=10时刻的卷积值。 ?...首先我们在原始图像矩阵中取出（u,v）处的矩阵： ? 然后将图像处理矩阵翻转（这个翻转有点意思，不是延x轴和y轴两个方向翻转，而是沿右上到左下的对角线翻转，这是为了凑后面的内积公式。），如下： ?...计算卷积时，就可以用 ? 和 ? 的内积： ? 请注意，以上公式有一个特点，做乘法的两个对应变量a,b的下标之和都是（u,v），其目的是对这种加权求和进行一种约束。
在通过模型提供图像时，输出的期望步幅。必须是32、16、8。默认为16。数字越高，速度越快，准确度越低，反之亦然。...对于视频默认水平翻转的视频（比如网络摄像头），如果你希望姿势回到原来正确的方向，改参数设置为 True。 outputStride - 在通过模型提供图像时，输出的期望步幅。必须是32、16、8。...多重姿势检测 多重姿态检测可以解码图像中的多个姿势。比单个姿势检测算法复杂得多，并且运行速度稍慢，但却在图像中有多人的情况下很有优势，检测到的关键点不太可能与错误的姿势相关联。...即使用于检测单个人的姿势， 这种算法也可能更可取。因为当多个人出现在图像中时，两个姿势被连接在一起的意外就不会发生。...对于视频默认水平翻转的视频（比如网络摄像头），如果你希望姿势回到原来正确的方向，改参数设置为 True。 outputStride - 在通过模型提供图像时，输出的期望步幅。
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