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OpenCV实现移动反模糊

前面发过一篇文章,讲的是如何在频域空间实现图像的离焦模糊恢复,感觉大家很感兴趣,就再来一篇,同样来自OpenCV的官方教程翻译,讲述如何通过OpenCV实现移动...

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机房收费系统-状态与活动

★状态    用来描述对象,子系统,系统的生命周期。通过状态可以了解一个对象所能达到的所有状态,以及对象收到的事件对对象状态的影响。    ★活动    显示动作及其结果。 着重描述操作(方法)实现中所完成的工作以及用例实例或对象中的活动,它是状态的一个变种。    ★结合来了解状态和活动        1、首先看一个培训班的状态 ?      然后结合收费系统充值的状态来学习 ?     2、下面是一个顾客订单处理的活动 ?     结合机房收费系统中充值过程的活动来学习 ?     ★状态与活动的区别    活动主要描述动作及对象状态改变的结果。状态主要描述的是事件对对象状态的影响。    状态图里面描述的是一个类、对象的状态,活动是对一个系统而言,一个系统包含对象。    状态是对类的一个补充,活动是对用例的一个补充。

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    python3 opencv 灰度化处理

    文章目录 灰度化处理 src 效果 灰度化处理 src # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' Author:Yan Errol Email: 2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-05-08--10:07 File:img2gray.py Describe:将加载的进行灰度化处理

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    借助数据万(原万),让 hexo 也用上 webp

    最近CDN也不能满足我的胃口了,在尝试极限优化的路上,我又发现了一个更有想象力的方案,那就是借助腾讯云的数据万(原万)服务,对图片进行预处理或者实时处理,从而减小图片体积、提高打开速度。 对于数据万我在之前的一篇文章薅羊毛党的胜利 —— 合理利用腾讯云搭建服务提到过。 这里只要跟着流程走就可以了,没什么坑,我只放一个最终配置好的吧(不用跟我保持完全一致): [20190702222910.png] 这一步完成后,需要记住账号ID、SecretId、SecretKey 打开腾讯云对象存储控制台(这里比较混乱,数据万中没有权限配置的入口),在存储桶列表中找到数据万中用到的 Bucket,在“权限管理”页面将子账号加入,并选择合适的权限: [20190702223537 但是 PicGo 唯一令我不太满意的就是,我在配置腾讯云COS为床时,遇到了点小问题,如果是新手可能会卡在这里一会。

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    手把手教你实现边缘检测!

    一、边缘检测的概念 边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法,至少在我做图像分析与识别时,边缘是我最喜欢的图像特征。边缘检测的目的就是找到图...

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    简单3步,轻松学会边缘检测

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    Android绘制函数及正弦函数的介绍

    ,不要太较真,小科普一下,不喜勿喷 本文知识点前4点你可以随便看看,但第5点非常重要,本文源码见捷文规范 本文知识点: 1)数学函数的概念 2)直角坐标系的下函数图形 3)极坐标下的函数 记作 f:X→Y 其中y称为元素x(在映射f下)的像,并记作f(x),即y=f(x) 而元素x称为元素y(在映射f下)的原像 ---- 二、直角坐标系的下函数图形 这里只是模拟函数,然后绘制出可视的 100*Math.sin(Math.PI/180*x)); return y; } 经历过上面几个函数的绘制,不难发现,只有更改对应法则,即函数关系式就可以了 ---- 三、极坐标下的函数 @return 像(因变量) */ private float f(Float thta) { float p = 200; return p; } ---- 四、参数方程下的函数 断续的点问题.png ---- 2.分析总结 为了方便描述,这里定义了几个概念 如果把一条完美的函数曲线看作P, 那所有现实中(纸、屏幕)的函数P'都是对P的取点模拟, 从P上取点的行为称为[

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    OpenVINO中的修复模型与示例演示

    模型介绍与转换 在OpenVINO的公开模型库中有一个修复的模型的,它支持使用mask作为参考,实现对输入的修复。 python converter.py --name gmcnn-places2-tf 转换之后的模型输入格式如下: Placeholder - [BCHW] = 1x3x512x680 BGR, Placeholder_1 - [BCHW] = 1x1x512x680 mask 单通道二值 输出格式如下: 1x3x512x680 BGR, 修复代码演示 使用转换之后的模型,实现修复的代码演示 # 处理输入 # src = cv.imread("D:/images/grad.png") # mask = cv.imread("D:/mask.png") src = cv.imread(" D:/images/1024.png") mask = cv.imread("D:/images/1024_mask.png") h, w, c = src.shape # 生成待修复 dst =

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    opencv 将加载的进行灰度化处理

    文章目录 opencv 将加载的进行灰度化处理 opencv 将加载的进行灰度化处理 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' Date:2019 -05-08--10:07 File:img2gray.py Describe:将加载的进行灰度化处理 ''' print (__doc__) import cv2 as cv import numpy vector.reshape((8, 8)) plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() def img2vect(img): # 将灰度变为向量

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    OpenCV二值分析之Blob分析找圆

    好久没有给大家分享点有用的知识了,今天正好有空,而且有个很好的问题,所以就分享一下吧 01 问题描述与处理 今天有个来自我B站OpenCV C++快速入门30讲的网友提问,他发了一张给我,想找到出上的四个圆的圆心位置

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    杂篇:Android绘制函数及正弦函数的介绍

    本篇属于休闲娱乐,不要太较真,小科普一下,不喜勿喷 本文知识点前4点你可以随便看看,但第5点非常重要,本文源码见捷文规范 本文知识点: 1)数学函数的概念 2)直角坐标系的下函数图形 3)极坐标下的函数 记作 f:X→Y 其中y称为元素x(在映射f下)的像,并记作f(x),即y=f(x) 而元素x称为元素y(在映射f下)的原像 ---- 二、直角坐标系的下函数图形 这里只是模拟函数,然后绘制出可视的 *Math.sin(Math.PI/180*x)); return y; } 经历过上面几个函数的绘制,不难发现,只有更改对应法则,即函数关系式就可以了 ---- 三、极坐标下的函数 @return 像(因变量) */ private float f(Float thta) { float p = 200; return p; } ---- 四、参数方程下的函数 ---- 2.分析总结 为了方便描述,这里定义了几个概念 如果把一条完美的函数曲线看作P, 那所有现实中(纸、屏幕)的函数P'都是对P的取点模拟, 从P上取点的行为称为[取样], 采样的个数称为

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    怎么搭建自己的云数据库?搭建云数据库收费吗?

    由于大多数人对云数据库的相关服务并不了解,也不知道怎么搭建自己的云数据库,所以导致大量的数据丢失,下面为大家简要介绍怎么搭建自己的云数据库,以及搭建云数据库是否需要费用。 其次选择相应的数据库软件,目前网络上有海量的数据库软件供大家选择,不同的数据库软件,所适合的数据类型并不一样,大家可以按照实际需要进行选择。 最后,选定云数据库软件,并进行相应下载安装等操作。 搭建云数据库收费吗 云数据库收费非常有特点,是按照需求进行收费的,如果需求较高,那么所收的费用也会较高,如果需求较低,那么所收的费用也会相应减少。 搭建云数据库是不需要收费的,但是在后期使用的过程中,则需要按照需求进行付费。不同类型的云数据库所需要付出的话,可以选择费用高质量好的云数据库。 以上分别为大家介绍了怎么搭建自己的云数据库,以及搭建自己的云数据库是否需要收费。不管是企业还是个人,都可以搭建自己的云数据库,云数据库对于保存和管理数据来说非常方便。

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    微信小程序基于万实现图片 OCR

    随着小程序开放越来越多的类目,越来越多的企业将各种各样的需求开发成小程序,而基于图像识别的名片识别、身份证识别或者普通文字的 OCR 也越来越多的被应用于各种场景中,基于此,腾讯云微信小程序解决方案团队将腾讯万的身份证识别和文字印刷体 首先需要到腾讯云的万控制台开通万功能,并且创建 Bucket。创建的 Bucket 最好为公有读私有写的权限。 查阅 Wafer Node.js SDK 的 API 文档,可以看到 SDK 提供了两个万接口,分别是身份证识别接口和印刷体 OCR 接口。 接口的第二个参数为万的 Bucket,第三个参数为要识别的身份证的正面还是反面(0 代表带头像那面,1 代表国徽那面) const data = await uploader(ctx.req); uploader(ctx.req); const { data: ocrResult } = await ci.ocr(data.imgUrl, 'qcloudtest', 0); 识别的结果直接透传万接口返回值

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    :图片成本优化的瑞士军刀

    提供了接口供用户根据自身的实际情况灵活降低gif调色板的颜色数,在清晰度和带宽节省上随心搭配,自由权衡。 7 降色操作优化效果 原图颜色数的多少对降色结果有着非常直接的影响,万的降色接口对原图颜色丰富的gif比颜色单一的gif作用效果更为明显。 Google于2010年发布的WebP图片格式在相同质量下可以比jpeg图片节省约25%的文件大小,该图片格式也加入了万的图片处理武器库中。 8 Guetzli优化效果 接下来本文将简要描述Guetzli的原理以及万在这方面所做的优化。 我们会继续努力提升Guetzli的性能,丰富万的“图片处理军火库”,为用户提供持续增长的价值。

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    不再收费!MapD数据库开源,过来人指点如何上手

    但现在,其 GPU 驱动的数据库源代码,已经陆续上传到 GitHub。任何人都可以从原始资料编译数据库,运行在有任意数量 GPU 的任何计算设备上。 只要运行的是 Linux、用的是英伟达的 GPU,现在任何人都可以编译、运行、分析 MapD 的源代码,而它是迄今为止我所发现的最先进的 GPU 数据库。 DCMAKE_BUILD_TYPE=debug .. $ make -j $(nproc) 运行 MapD 经过 MapD 的二进制编译,我会创建一个数据文件夹,初始化,然后设置 MapD 的数据库服务器和它的 testing (pk) VALUES (123); SELECT * FROM testing LIMIT 1; 如果你从命令行与 MapD 交互,下面的代码会设置它们的 CLI,并使用默认证书和数据库连接到 $ bin/mapdql -p HyperInteractive 学习更多设置数据库的操作,请查询 MapD 官方使用指南以及 GitHub 页面。

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    再见收费的Navicat!操作所有数据库靠它就够了!

    为了快速管理数据库,我们一般都会选择一款顺手的数据库管理工具。Navicat、DataGrip虽然很好用,但都是收费的。 支持多达100种数据库,不管是关系型数据库还是非关系型数据库,基本上你能想到的数据库它都能支持,下面我们来看看它支持的数据库够不够全! 其他数据库支持 虽说DBeaver支持多达100种数据库,但是社区版本支持的数据库并不多,常用的NoSQL数据库MongoDB和Redis都没有支持。 总结 DBeaver确实是一款非常优秀的开源数据库管理工具,提示很全,功能也多,平时开发基本上也够用了。但是对比那些收费的工具,还是有些不足的。 对比Navicat,它没有数据库结构同步的功能,也没有数据库设计功能。对比DataGrip,它的提示功能显得有点弱,函数没提示。

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    聊聊数据库数据库的小知识

    数据库 - 维基百科:在计算机科学中,数据库(英语:graph database,GDB)是一个使用结构进行语义查询的数据库,它使用节点、边和属性来表示和存储数据。 数据库将数据之间的关系作为优先级。查询数据库中的关系很快,因为它们永久存储在数据库本身中。可以使用数据库直观地显示关系,使其对于高度互连的数据非常有用。 除了具有查询语言接口外,还可以通过应用程序接口(API)访问一些数据库数据库计算引擎不同。数据库是转换关系 OLTP 数据库的技术。而计算引擎在 OLAP 中用于批量分析。 由于主要技术公司在使用专有数据库方面的成功以及开源数据库的引入,数据库在 2000 年代引起了相当大的关注。 上面部分引用了维基百科对数据库的词条来讲解何为数据库,而本文整理于数据库 Nebula Graph 交流群中对数据库的零碎知识,作为对数据库知识的补充。本文分为小知识及 Q&A 两部分。

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    浅谈数据库

    [image] 本文主要讨论数据库背后的设计思路、原理还有一些适用的场景,以及在生产环境中使用数据库的具体案例。 数据库性能优化 数据库本身对高度连接、结构性不强的数据做了专门优化。不同的数据库根据不同的场景也做了针对性优化,笔者在这里简单介绍以下几种数据库,BTW,这些数据库都支持原生建模。 原生数据处理优化 我们说一个数据库支持原生数据处理就代表这个数据库有能力去支持 index-free adjacency。 数据库本身就提供了更高的可扩展性。 结论 在当今的大数据时代,采用数据库可以用小成本在原有架构上获得巨大的性能提升。 聊聊数据库数据库的小知识 Vol.02 数据库爱好者的聚会在谈论什么? 作者有话说:Hi,我是 Johhan。

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    数据库调研

    数据库调研.pptx 数据库: 更好,更快速的查询和分析:数据库为查询相关数据(无论大小)提供了卓越的性能。 更简单和更自然的数据建模:使用关系型数据库建模的人都需要了解数据库的规范化和参照完整性的严格规则。 一些NoSQL数据库则走向了另一个极端,将所有类型的数据放在一个大型表中。 另一方面,在数据库中,可以定义任意类型的顶点类型来表示对象,并定义边类型来表示特定的关系。 同时支持实时更新和查询:数据库支持对大图形数据的实时更新,同时支持查询。 数据结构的灵活性:数据库具有灵活的schema修改。 用户可以不断添加或删除新的顶点、边和属性,扩展或缩小数据模型。 这对管理不断变化的对象类型特别方便。 大多数数据库可以在线修改schema,同时继续提供查询。

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