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问与答112：如何查找一列中的内容是否在另一列中并将找到的字符添加颜色？

Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...图1 如何使用VBA代码实现？...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中的数据并存放到数组中...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。...Bug：通常是交替添加红色和绿色，但是当句子中存在多个匹配或者局部匹配时，颜色会打乱。

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Windows程序设计——LoadImage参数及其用法「建议收藏」

OEM图像标识符是在WINUSER.H头文件中定义的，下面列举出前缀的含义： OBM_ OEM：位图；OIC_OEM图标；OCR_OEM：光标。...如果资源包含多个图像，则使用第一个图像的大小。 LR_LOADFROMFILE：根据参数lpszName的值装载图像。若标记未被给定，lpszName的值为资源名称。...LR_LOADMAP3DCOLORS：查找图像的颜色表并且按下面相应的3D颜色表的灰度进行替换。...） COLOR_3DLIGHT LR_LOADTRANSPARENT； 找到图像中的一个像素颜色值并且根据颜色表中系统的缺省颜色值替代其相应接口的值。...图像中所有使用这种接口的像素的颜色都变为系统的缺省窗体颜色。此至仅用来申请相应的颜色表。

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    LoadImage()的使用

    假设资源包括多个图像，则使用第一个图像的大小。 LR_LOADFROMFILE：根据參数lpszName的值装载图像。若标记未被给定，lpszName的值为资源名称。...LW_LOADMAP3DCOLORS：查找图像的颜色表而且按以下对应的3D颜色表的灰度进行替换。...COLOR_3DLIGHT LR_LOADTRANSPARENT；找到图像中的一个像素颜色值而且依据颜色表中系统的缺省颜色值替代其对应接口的值。...图像中全部使用这样的接口的像素的颜色都变为系统的缺省窗口颜色。此至仅用来申请对应的颜色表。...将图象中的深灰、灰、以及浅灰像素都替换成COLOR_3DSHADOW，COLOR_3DFACE以及COLOR_3DLIGHT的当前设置 LR_LOADTRANSPARENT 与图象中第一个像素相符的全部像素都由系统替换

    77940

    在全志H616核桃派上实现USB摄像头的OpenCV颜色检测

    在给核桃派开发板用OpenCV读取图像并显示到pyqt5的窗口上并加入颜色检测功能，尝试将图像中所有蓝色的东西都用一个框标记出来。...颜色检测核心api 按照惯例，先要介绍一下opencv中常用的hsv像素格式。颜色还是那个颜色，只是描述颜色用的参数变了。h代表色调，s代表饱和度，v代表明度，比使用rgb格式更方便计算与思考。...opencv中也提供了将rgb bgr等转为hsv图片的api： hsvImage = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.inRange,给定一个要检测的...将hsv值在该范围内的像素点全部变为白色，不在的则为黑色。...返回两个列表，contours里是找到的所有轮廓，hierarchy是那些轮廓之间的相对位置关系 contours, hierarchy = cv2.findContours(grayImage, cv2

    19210

    第2章-图形渲染管线-2.1-架构

    一个给定的实现可以将两个功能阶段合并为一个单元或使用可编程内核执行，同时它将另一个更耗时的功能阶段划分为几个硬件单元。 图2.2....在这个例子中，应用程序阶段是一个单一的进程，但这个阶段也可以是流水线或并行的。请注意，光栅化阶段会查找图元内部的像素，例如三角形。 渲染速度可以用每秒帧数(FPS)来表示，即每秒渲染的图像数量。...光栅化阶段通常将三个顶点作为输入，形成一个三角形，并找到该三角形内的所有像素，然后将这些像素转发到下一个阶段。最后，像素处理阶段对每个像素执行一个程序以确定其颜色，并可能执行深度测试以查看它是否可见。...它还可以执行逐像素操作，例如将新计算的颜色与先前的颜色混合。光栅化和像素处理阶段也完全在GPU上处理。所有这些阶段及其内部管道将在接下来的四节中讨论。...有关GPU如何处理这些阶段的更多详细信息，请参见第3章。

    46310

    python3之成像库pillow

    ，如RGB有三个通道，而灰度图像则只有一个通道 图像实际上是像素数据的矩形图，图像的模式定义了图像中像素的类型和深度，它在图像中定义mode模式的概念，如： 1:1位像素，表示黑和白，占8bit，在图像表示中称为位图...，以最大像素为依据比例缩小 （1）Image模块的功能 Image.new(mode,size,color)： 使用给定的模式、大小和颜色创建新图像；大小以（宽度，高度）2 元组的形式给出，以像素为单位...im.getpixel(xy)：返回给定位置的像素。...), (0, 255), (0, 255)) (10, 59, 76) im.load()：映像分配存储并从文件加载它 im.point(table)：返回图像的副本，其中每个像素已通过给定的查找表进行映射...im.seek(frame)：寻找序列文件中的给定帧 im.show()：显示图像 im.split()：返回图像中各个图像带的元组 from PIL import Image im=Image.open

    1.5K20

    建立一个完全没有机器学习的图像分类器

    项目：昼夜图像分类器 我们建立了一个简单的分类器，在给定一幅图像的情况下，可以正确地识别出它是白天图像还是夜晚图像。大多数基于视觉的系统都需要区分白天和夜晚。...当我第一次听到这个概念的时候，我很困惑，所以请放慢速度，多加注意地阅读。 将图像视为数字网格是许多图像处理技术的基础。图像中的每个像素只是一个数值，我们也可以改变这些像素值。...这些像素只有一种颜色，由颜色空间表示。 最常见的颜色空间是RGB，它代表3个通道：红色、绿色和蓝色。因此，图像中的每个像素都可以在RGB颜色空间中用这3个数字来表示。但也有其他颜色空间。...以下是我们将遵循的步骤。 将图像转换为HSV颜色空间(如上所述，亮度通道是亮度的近似值) 将亮度通道中像素的所有值相加 将亮度和除以图像面积，即宽度乘以高度。 这给了我们一个值：图像的平均亮度。...STANDARDIZED_TEST_LIST = preprocess(TEST_IMAGE_LIST) # 随机化数据 random.shuffle(STANDARDIZED_TEST_LIST) # 查找给定测试集中所有错误分类的图像

    60520

    【OpenCV教程】core模块 - 扫描图像、利用查找表和计时

    大家好，今天小白将为大家介绍如何在OpenCV中进行扫描图像、利用查找表和计时。 首先小白提出以下四个问题，在解决这四个问题的过程中，学习知识： 如何遍历图像中的每一个像素？...OpenCV的矩阵值是如何存储的？ 如何测试我们所实现算法的性能？ 查找表是什么？为什么要用它？ 这里我们测试的，是一种简单的颜色缩减方法。...如果矩阵元素存储的是单通道像素，使用C或C++的无符号字符类型，那么像素可有256个不同值。但若是三通道图像，这种存储格式的颜色数就太多了（确切地说，有一千六百多万种）。...这样的话，简单的颜色空间缩减算法就可由下面两步组成：一、遍历图像矩阵的每一个像素；二、对像素应用上述公式。...在图像处理中，对于一个给定的值，将其替换成其他的值是一个很常见的操作，OpenCV里会提供一个函数直接实现该操作，并不需要你自己扫描图像，这个函数就是:operationsOnArrays:LUT()<

    1.3K50

    【Android 应用开发】Paint 图形组合 Xfermod 简介 ( 图形组合集合描述 | Xfermod 简介 | PorterDuff 简介 )

    即透明 ; 4.图形组合 ( Xfermod ) : Xfermod 中定义了绘制各种区域 和 每个像素点颜色的 方式和规范 : ① 指定绘制区域 : 像素点集合 A 与 B 的交集 , 并集..., 补集 ( 相对补集 - | 绝对补集 \sim ) , 对称差 等像素点集合区域 ; ② 指定绘制区域像素点的颜色 : 绘制的像素点颜色进行计算 , 清空颜色 , 绘制集合A中的像素点颜色..., 绘制集合 B 中的像素点颜色 , 绘制两个集合中对应的像素点进行某种计算后的颜色 ; ---- Xfermod 简介 Xfermod 简介 : 操作的载体 : 像素是要操作的元素 , 图形组合 控制的是图像指定...像素 的位置的颜色值 ; 操作过程 : 将要绘制的图形的像素 ( 源图像 Souurce ) 与 画布上对应位置的像素 ( 目标图像 Destination ) , 按照一定规则完成 两个 图像的组合...: 在这篇论文中 , 两位作者描述了 12 种图形合成运算符 , 4.合成运算符作用 ( 控制颜色 ) : 源图像 与 目标图像 进行组合 , 其组合结果的对应位置像素有对应的颜色值 , 合成运算符就是控制这个颜色值是多少

    1.2K30

    三维场景重建3D高斯点渲染复现

    Nerf NeRF (Neural Radiance Fields) 是一种革命性的3D场景表示方法，它使用全连接神经网络来隐式地建模场景的辐射场（radiance field），即给定任意位置和观察方向时的颜色和密度...通过在训练过程中优化网络参数，NeRF可以从一组稀疏的2D图像中重建出高质量的3D场景，并支持自由视角的渲染。...这一步骤决定了哪些高斯分布会在最终图像中可见。 累积贡献：对于每个像素，累加所有投影到该像素上的高斯分布的贡献。这是通过计算每个高斯分布在该像素处的概率密度值并乘以其颜色来完成的。...优化与加速 为了使3D Gaussian-splatting能够高效运行，研究者们提出了一系列优化策略，包括但不限于： 层次结构：构建多层次的数据结构，如八叉树或kd-tree，以便快速查找和剔除远离视线的高斯分布...重要性采样：在渲染过程中，优先考虑那些对最终图像影响较大的高斯分布，减少不必要的计算。 GPU加速：充分利用现代图形处理器的强大计算能力，加速高斯分布的投影、累积等操作。

    22210

    生成式 AI 简介

    假设我们有一个马的数据集。首先，我们可以在此数据集上训练生成模型，以捕获控制马图像中像素之间复杂关系的规则。...需要注意的是，即使我们能够建立一个完美来识别梵高的画的判别模型，它仍然不知道如何创作一幅看起来像梵高的画，它只能输出一个概率，即图像是否来自梵高之手的可能性。由此可见，生成模型比判别模型要困难很多。...从给出的 50 个数据点可以看出，pdata 对于不同特征会偏好某些特征值。从上表看出图像中白色服装颜色和银灰色头发颜色就比较多。...随机像素拼凑的画 (不在原始数据集) 这显然不是我们想要的生成模型，我们希望它能从数据中学到一些固有的结构，从而能够增加样本空间中它认为更有可能的区域的概率权重，而不是把所有概率权重放在数据集中存在的点上...假设你去见一个从未见过面的网友，到达相约地点人很多根本找不到她，你打电话给她描述你的样子。相信你不会说你图像中像素 1 的颜色是黑，像素 2 的颜色是淡黑，像素 3 的颜色是灰等等。

    36130

    生成式 AI 简介

    假设我们有一个马的数据集。首先，我们可以在此数据集上训练生成模型，以捕获控制马图像中像素之间复杂关系的规则。...需要注意的是，即使我们能够建立一个完美来识别梵高的画的判别模型，它仍然不知道如何创作一幅看起来像梵高的画，它只能输出一个概率，即图像是否来自梵高之手的可能性。由此可见，生成模型比判别模型要困难很多。...从给出的 50 个数据点可以看出，pdata 对于不同特征会偏好某些特征值。从上表看出图像中白色服装颜色和银灰色头发颜色就比较多。...随机像素拼凑的画 (不在原始数据集) 这显然不是我们想要的生成模型，我们希望它能从数据中学到一些固有的结构，从而能够增加样本空间中它认为更有可能的区域的概率权重，而不是把所有概率权重放在数据集中存在的点上...假设你去见一个从未见过面的网友，到达相约地点人很多根本找不到她，你打电话给她描述你的样子。相信你不会说你图像中像素 1 的颜色是黑，像素 2 的颜色是淡黑，像素 3 的颜色是灰等等。

    46510

    讲解opencv检测黑色区域

    讲解OpenCV检测黑色区域在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个强大而广泛使用的开源库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。本文将介绍如何使用OpenCV来检测并定位图像中的黑色区域。...阈值方法通过将图像转换为灰度图像并应用阈值处理来检测黑色区域。颜色范围方法通过在RGB或HSV颜色空间中定义合适的颜色范围来检测黑色区域。这些方法对于图像处理、目标定位和计算机视觉任务都非常有用。...下面是一个示例代码，展示了如何使用OpenCV检测图像中的黑色车道线：pythonCopy codeimport cv2import numpy as npdef detect_lane(image):...cv2.threshold()是OpenCV提供的用于图像处理的函数之一，它能够将图像转换成二值图像（即黑白图像），通过将像素值与给定阈值进行比较，将像素值分为不同的区域。...将读取的彩色图像转换为灰度图像，然后通过cv2.THRESH_BINARY阈值类型将像素值大于128的设置为255，将像素值小于128的设置为0，从而将图像二值化。

    71410

    Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：十九、处理图像

    附录 A 有更多关于安装模块的细节。 计算机图像基础 为了操作图像，您需要了解计算机如何处理图像中的颜色和坐标的基础知识，以及如何在 Pillow 中处理颜色和坐标。...图 19-2：框元组(3, 1, 9, 6)表示的区域 用 Pillow 操纵图像 现在你知道了颜色和坐标在 Pillow 中是如何工作的，让我们使用 Pillow 来操作一个图像。...如果图像文件不在当前工作目录中，通过调用os.chdir()函数将工作目录更改为包含图像文件的文件夹。...图 19-9：原始图像（左）、水平翻转（中）和垂直翻转（右） 改变单个像素 可以使用getpixel()和putpixel()方法检索或设置单个像素的颜色。...你可以在一些坐标上调用getpixel()来确认任何给定像素的颜色是你所期望的。最后，将图像保存到putPixel.png。

    2.5K50

    基于OpenCV的多位数检测器

    0.1数字检测 数字检测问题可分为2部分 数字查找 数字识别 数字查找： 数字可能出现在图像的任何位置，要检测到这些数字，我们首先需要查找包含这些数字的区域。这些数字可以有不同的大小和背景。...它包含约60,000个用于培训的手写数字和10,000个用于测试的手写数字。一些示例如下所示： ? MNIST图片 但是，现实生活中的数字通常大不相同。它们具有不同的颜色，通常按照以下情况打印。 ?...日常数字图像 另一个公共数据集SVHN-街景房数数据集。数据集包含从Google的街景中收集并带有注释的门牌号图像。以下是SVHN的示例图片： ?...数字定位使用最大稳定的外部区域（MSER）方法完成，该方法用作稳定的特征检测器。MSER主要用于图像内的斑点检测。斑点是像素的连续集合，其外边界像素强度高于内边界像素强度（给定阈值）。...请参阅上面共享的示例。 在某些间隙中，要么本地化器无法正常工作（未检测到数字1的位置），要么检测器发生故障（$被检测为5）。 ? 结论 我们希望该博客被证明是了解多位数检测管道如何工作的良好起点。

    1.1K10

    Google Earth Engine (GEE) ——Earth Engine Explorer (EE Explorer)使用最全解析（8000字长文）

    本教程将介绍 EE Explorer 应用程序的使用，包括： 如何在数据目录中查找数据 向工作区添加数据 界面功能说明 如何定制数据可视化 本教程的目标是让您能够使用 EE Explorer，激发您发现和查看新数据...要更改顺序，请左键单击 + 按住 + 拖动数据列表中数据集名称左侧的图层句柄。请注意，在下面的示例图像中，已添加 SRTM 数字高程数据版本 4 数据集。...三波段显示对于查看图像数据很有用，其中三个选定波段中的每一个都分别分配给红色 (R)、绿色 (G) 和蓝色 (B) 颜色的渐变。RGB 空间中波段的混合导致最终显示颜色。...通过此数据视图，可以确定哪些州在图像的给定时间段内（在本例中为 5 月 23 日）具有最大的植被响应。 请注意，设置数据范围、伽玛和不透明度适用于三波段和单波段显示。...如果图像未出现在地图上，请查找页面顶部的黄色条，指示您需要放大。 每个数据集都来自在特定时间范围内运行（或运行）的卫星。

    49410

    独家｜OpenCV 1.1 Mat - 基本图像容器（附链接）

    在这些情况中，虽然我们肉眼看到的是图像，但是当需要将图像在数字设备中变换传输时，图像的每个像素则对应一个数值。 例如,上述图像你可以看到一个汽车的后视镜，它可以用包含像素点强度值的矩阵来表示。...存储方法 本小节的内容是关于如何存储像素值的。你可以选择色彩空间和使用的数据类型。...色彩空间是指为给定的颜色编码的色彩分量组合，最简单的色彩空间是灰度，它的颜色空间只有黑色和白色，这两种颜色可以组合出多种灰度。 为了使图像色彩更加丰富，色彩空间可以有更多的选择。...例如，去除最后一个分量之后，算法便对输入图像的光照条件不太敏感了； JPEG图像格式使用的是YCrCb色彩空间；  CIE L * A * B *是一个感知均匀的色彩空间，可以用它来测量给定的颜色到另一种颜色之间的距离...YouTube网站 https:/www.youtube.com/watch%3fv=1tibU7vGWpk%22 编辑：王菁 校对：林亦霖 下一小节: 1.2 如何扫描图像、查找表和用OpenCV进行时间测量

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    基于阈值的车道标记

    在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。...我们的关键任务是识别图片中属于车道的像素，为此我们使用了“颜色阈值”的概念。 梯度阈值 在Canny Edge Detection中，我们采用了整体梯度，这有助于我们检测强度或颜色急剧变化的区域。...线查找方法：直方图中的峰 在对道路图像应用校准，阈值和透视变换后，大家应该拥有一个二进制图像，其中车道线清晰可见。但是仍然需要明确确定哪些像素是线条的一部分，哪些像素属于左线条，哪些像素属于右线条。...滑动窗算法 遵循以下算法： 1-在图像中识别所有非零像素 2-接着，在泳道的x位置处定义滑动窗口，并且识别出现在窗口内的所有非零像素。...最后，对每一帧重复上述步骤，以识别视频中的车道线：它标记了车道，左上角的文字告诉您车道的曲率和车辆在该车道中的位置。该管道对于给定的视频效果很好。但是，在车道曲率更大的情况下，它会遇到困难。

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