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OpenCV图像藏密--图像隐藏到另一张图像

image1, front_mask, tFront_image); bitwise_and(image2, hidden_mask, tHidden_image); //处理每个颜色通道,左侧...(2) src2 :第二输入图像或Scalar 颜色值。 (3) dst : 输出图像,与输入图像同大小与类型。 (4) mask:可有可无的掩码。...(2) src2 :第二输入图像或Scalar 颜色值。 (3) dst : 输出图像,与输入图像同大小与类型。 (4) mask:可有可无的掩码。 执行结果 (a)原图: ?...所以本程序要将隐藏得重要位放到另一个字节的最低有效位。 本程序只是示范,所以加密前后两个文件的大小(这里的大小不是指文件的大小,而是像素:700x700)与图文件的类型都必须相同。...(b)解密出的图像: ? 也许你认为图片有失真,其实隐藏图像并不一定是要传送真实的图片,而只是为了传递图像中的信息。

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如何使用多个 kubeconfig 文件,并将它们合并为一个

有时候,我们可能需要同时管理多个 Kubernetes 集群,每个集群都有自己的 kubeconfig 文件。本文详细介绍如何使用多个 kubeconfig 文件,并将它们合并为一个。...每个 kubeconfig 文件都包含一个多个集群、用户和上下文的定义。接下来,我们介绍如何合并多个 kubeconfig 文件为一个。...合并多个 kubeconfig 文件当我们需要同时管理多个 Kubernetes 集群时,可以多个 kubeconfig 文件合并为一个,以便更方便地切换和管理不同的集群。...kubectl config view --flatten 命令用于 kubeconfig 文件的内容展平为一个文件。最后,合并后的内容重定向到 merged-kubeconfig 文件中。...结论使用多个 kubeconfig 文件并将其合并为一个可以提高 Kubernetes 集群管理的灵活性和便捷性。本文详细介绍了多个 kubeconfig 文件的概念以及如何将它们合并为一个文件。

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uNetXST:多个车载摄像头转换为鸟瞰图语义分割图像

这篇文章描述了一种获取360°鸟瞰图的方法,这些图像来自于多个摄像头。对校正后的BEV图像进行语义分割,并预测遮挡的部分。...这项工作的贡献如下所示: 1:提出了一种在BEV中能够多个车载摄像机图像转换为语义分割图像的方法; 2:使用不同的神经网络架构,设计并比较了两种不同的方法,其中一种是专门为这项任务设计的; 3:在设计过程中...还有很多方法,但是在作者看来,追求多个语义分割的图像直接转换为BEV的想法的唯一来源是一篇博客文章【3】。...为了融合安装在车辆上的多个摄像头的图像,单输入网络可以多个图像按其通道级联作为输入。然而,这将导致输入和输出图像之间的空间不一致,卷积层在局部操作。...作为一种解决空间不一致性问题的方法,作者射影变换集成到网络中。 为了构建一个多输入单输出图像的架构,作者现有的CNN扩展为多个输入流,并在内部融合这些流。

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多芯片分析(如何多个测序、芯片数据集合并为一个数据集)(1)

这是一个对我有特殊意义的教程,大约在一年半以前,我和朋友开始研究如何多个数据集合并为一个数据集来分析,但是当时试了很多方法,效果不理想,再加上很多前辈告诉我很多人不认同这样合并多个数据集(因为会导致很多误差...然后最近因为疫情我又重新开始研究这段,终于给摸索出来一个还可以的教程并结合自己的数据集做了实例验证,效果挺满意的,所以想把这段教程写下来并总结以待后用。 移除批次效应前 ? ? ?...因为目前合并多个测序、芯片数据集这一块并没有完全统一的标准,方法大概有五六种。公说公有理婆说婆有理,对于我这样的新手来说,最简单的是跟随顶级文章的文章思路或者分析流程和步骤。

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图像转换位mnist数据格式

为了完成上述想法,我能想到的有两个方法,其中第一个普通图片数据转换成mnist数据。mnist的数据格式非常简单,如下图所示: 两幅图分别表示了图形数据和标签数据。...他们都有一个4字节长度的magic number,用来识别数据的具体格式。如果是标签数据,那么格式相对简单,后续是一个标签数量,接着的是标签数据(0-9的值)。...如果是图像数据,那么magic number后,除了4个字节的数据数量以外,还有分别占4字节的行列数据,最后的就是图像数据。结构非常简单,但是有两点值得注意: 数据使用big endian组织的。...图像数据中,255表示前景,也就是黑色,0表示背景,也就是白色,这和我们平时看到的RGB是不同的。 知道了数据格式,接下来的事情是用程序图像转换到mnist了。这里还是用python对数据做转化。...于是就有了第二种方法,这种方法借助浏览器,js以及web server等工具手写的数字实时的传给后台的模型进行识别,然后把结果回复给用户。不过这个方法就要等待下一篇文章来描述了。

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OpenCV像素操作---图片缩小后融入另一个图像

——《微卡智享》 本文长度为1671字,预计阅读5分钟 前言 前两天刷B站时无意间刷到一个图片缩小后内容变的完全不同,蛮有趣的,视频下面也有源码地址,是用Python实现的,所以决定用C++ OpenCV...实现思路 # 实现思路 1 缩小后看到的图调整到正常图像缩小10倍后的大小 2 使用最邻近像素的原理缩小后的图像像素点在正常图像上替换 3 替换完成的图像保存为新的文件 最近邻实现原理 01 放大效果...按照上面的原理,我们隐藏的图缩小到原来图像十分之一后,针对关键的像素点替换掉我们缩小后的图像的像素点即可。 ?...可以看到上图中我们把图像放大后,会有马赛克的小点,其实就是把我们缩小的图像像素点已经替换完成了。 代码实现 ?...); //图像保存到本地 imwrite("E:/DCIM/Resize/resize.png", dst); imshow("resize", dst); waitKey(0);

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数学的威力:一个方程卫星图像质量提高30%

中国官方发布的民用卫星高清照片 ◆ ◆ ◆ 一个方程卫星图像质量提高30% 卫星翱翔太空,需要有一双明察秋毫的慧眼。但以前我国遥感卫星的图像质量却有待改进。...专家们卫星图像质量不高的问题,描述成数学语言,并将误差扩散过程转换为一个二维方程,然后对这个方程进行求解,从而使受到噪声斑点污染的图像恢复本来面目。 理论上看似行得通,实践中却难以实现。...经过分析他们发现,光学图像处理方法是噪声斑点抹掉,而雷达图像的噪声斑点抹掉后,图像信息的保真度不高,质量自然也就不清晰,传统的二维方程也就无法求解。...于是,他们先对二维方程进行改造,建立起一个全新的方程。就是这个方程,一举图像质量提高了30%,达到国内领先、国际先进水平。...60多个日日夜夜,经历数不清的挫折和失败,他们终于从纷繁复杂的数据中,锁定了影响目标测量预报的关键参数,找到了解决问题的突破口,并创造性地提出了一个新的算法,彻底解决了数据预报误差问题,让这台武器装备获得

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