Jekyll是一个用Ruby编写的静态站点生成器，支持博客并与Github页面整合。因为Github只负责托管，这种设置使数据分析共享和可视化变得简单。Jekyll提供了各种主题和插件，因此用户无需担心Web开发。
Hashnode是一个面向开发人员的博客平台，您可以在其中使用自定义域免费托管您的博客，其中包含许多功能，而这其中一项功能便是"批量Markdown导入器"，当我将我的博客从Jekyll迁移到Hashnode时，我正在寻找一个导入功能，幸运的是Hashnode有一个markdown导入器，允许批量导入markdown帖子，但需要采用某种特定格式，出于某种原因我在导入帖子时不断出错，由于UI上没有描述性错误，导致我无法弄清楚原因，然后我查看了我的Burp中的响应，就在那时我注意到了一个Bug
Jekyll是一个静态站点生成器，它有内容管理系统（CMS）的一些优点，同时避免了此类数据库驱动的站点引入的性能和安全问题。它具有“博客意识”，并包含处理日期组织内容的特殊功能，但其用途不仅限于博客网站。Jekyll非常适合需要离线工作的人，更喜欢使用轻量级编辑器进行内容维护的Web表单，并希望使用版本控制来跟踪其网站的更改。
音频信号是一种连续变化的模拟信号,计算机只能处理和记录二进制的数字信号,由自然音源而得到的音频信号必须经过采样、量化和编码,变成二进制数据后才能送到计算机进行再编辑和存储。
了解内容管理系统（CMS），如WordPress和其他站点生成器如何使响应式图像的使用更加容易。
WordPress.com是由 Automattic（发明 WordPress 的开发人员）运营的在线平台，您可以在其中免费创建基本博客（尽管您可以注册高级计划）。WordPress.com 的问题在于，您的网站在技术上由 Automattic 拥有和管理，而在网站的功能和设计方面，您的选择有限。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/38958915
在计算机视觉和图像处理领域，读取和显示图像是最基础且常见的操作之一。 OpenCV 作为一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能来处理图像数据。本文将以读取和显示图像文件为中心，介绍使用 OpenCV 进行图像读取和显示的基本步骤和实例。
如果大家看完这一篇文章后还想深入了解相机标定，可以参看文章《深入理解halcon相机标定》https://blog.csdn.net/cashmood/article/details/105221053
在 Python 图形化界面开发中，添加图形和图像可以使你的应用程序更具吸引力和可交互性。本篇博客将介绍如何在 Tkinter 中添加图形元素、绘制基本图形以及显示图像。我们将详细讨论这些概念，并提供示例代码以帮助你更好地理解。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
图像处理是计算机视觉领域的一个基础部分，是对图像进行数字化处理的过程。下面是几个图像处理的基础知识点：
处理图像事件和显示图像事件同时发生时，激活图像处理线程，进行图像处理；接收图像事件的时间的触发由显示图像完成后触发；处理图像事件由相机线程图像传输来触发；
机械能是动能与势能的总和，这里的势能分为重力势能和弹性势能。我们把动能、重力势能和弹性势能统称为机械能。决定动能的是质量与速度；决定重力势能的是质量和高度；决定弹性势能的是劲度系数与形变量。机械能只是动能与势能的和。机械能是表示物体运动状态与高度的物理量。物体的动能和势能之间是可以转化的。在只有动能和势能相互转化的过程中，机械能的总量保持不变，即机械能是守恒的。
学习数字图像处理，第一步就是读取图像。这里我总结下如何使用 opencv3,scikit-image, PIL 图像处理库读取图片并显示。
Instagram是最大的照片分享社交媒体平台，每月有5亿活跃用户，每天会上传9500万张照片和视频到Instagram上。它有大量的数据和巨大的潜力。这篇文章将教会你如何使用Instagram作为数据的来源，以及如何将它作为你的项目的开发者。 关于API和工具 Instagram有一个官方的API，但它已经过时了，目前在你能用它做的事情非常有限。因此，在这篇文章中，我将使用LevPasha的非官方Instagram API，它支持所有的主要功能，如follow，上传照片和视频等。它是用Python编写的。
在视觉文化时代，如果您的网站包含图片，则它会获得更多的观看次数。 研究表明，如果带有照片或视频，您的内容将获得更好的好评。
在本节中，我将向您展示如何使用 OpenCV 库函数从文件加载图像并在窗口中显示图像。
cv.waitKey()是一个键盘绑定函数。其参数是以毫秒为单位的时间。该函数等待任何键盘事件指定的毫秒。如果您在这段时间内按下任何键，程序将继续运行。如果0被传递，它将无限期地等待一次敲击键。它也可以设置为检测特定的按键，例如，如果按下键 a 等，我们将在下面讨论。
OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
·shape:如果是彩色图像，那么获取的是一个包含图像的水平像素、垂直像素和通道数的数组；若为灰度图像，那么获取的是一个包含图像的水平像素和垂直像素的数组
opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库，实现了很多实用算法，值得学习和深究下。
J =imnoise(I,‘salt & pepper’,0.02);%给图像添加椒盐噪声
该文介绍了如何使用FreeImage库来读取、写入、显示、处理各种图像格式，并包含详细的代码示例。同时，还提供了关于图像处理工具和技术的一些思考，以及如何使用FreeImageNET库进行更高级的图像处理。
一位做前端与设计的美国小哥，将一块10多年前的老Kindle改造成了一块能显示日历、天气、网购包裹、家务提醒的智能显示板。
本文介绍了OpenCV 2.x的六个函数，包括图像载入、窗口定义、图像显示、图像保存、图像销毁和图像转换。这些函数在OpenCV 2.x中非常常用，是进行图像处理的基础。
对于很多刚学前端的朋友们来说（比如我），在学习的过程中经常会记一些笔记，除了现实中的烂笔头，我们也可以在PC上记笔记、写总结，下面分享一些或多或少会用上的网站或工具。
相关函数：cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()
1、新建一个场景，取名为UI_Audio。从HoloTookit中将一些必备组件拖到面板中，这在大多数开发前都是必须的，如图所示。
matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数，即1个字节)，以此方式存储的图像称作8位图像，相比较matlab默认数据类型双精度浮点double（64位，8个字节）可以节省存储空间。详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵，当为RGB图像时，就存入8位RGB矩阵中。例如，彩色图像像素大小是400*300( 高 * 宽 )，则保存的数据矩阵为400*300*3，其中每个颜色通道值是处于0~255之间。虽然matlab中读入图像的数据类型是uint8，但图像矩阵运算时的数据类型是double类型。这么做一是为了保证精度，二是如不转换，在对uint8进行加减时会溢出。做矩阵运算时，uint8类型的数组间可以相互运算，结果仍是uint8类型的；uint8类型数组不能和double型数组作运算。
ROI指的是region of Interest，翻译过来就是你所感兴趣的区域。弱在一张图片中，你感兴趣的是某一个区域，那么这个区域就可以称为ROI。我们通过一些方法选取了该区域后，可以进行操作；例如颜色填充、图像变换等编辑。
如果采用opencv读入的图像，通道顺序为BGR，PLT显示图像是以RGB顺序的，可以采用以下代码：
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对于很多刚学前端的朋友们来说（比如我），在学习的过程中经常会记一些笔记，除了现实中的烂笔头，我们也可以在PC上记笔记、写总结，下面分享一些或多或少会用上的网站或工具。 脑图类：Xmind、百度脑图... 总结类：CSDN、简书、segmentfault、博客园... 当然，也有不少朋友们想拥有一个属于自己的博客，学会走路再学跑步，下面将简单暴力的教你搭建（拷贝）一个博客。我们的准备如下： 拥有一个自己的域名 拥有Git基础知识（不懂没关系，跟着大伙走，学会Github即可） 拥有一个GitHub账号 一款
喜欢写Blog的人，会经历三个阶段。 第一阶段，刚接触Blog，觉得很新鲜，试着选择一个免费空间来写。 第二阶段，发现免费空间限制太多，就自己购买域名和空间，搭建独立博客。 第三阶段
最近，一位名叫Taylor Hall的程序员发现，自从更新了到macOS Catalina最新版，再也无法通过SSH登上自己的Web服务器。
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于 BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于 PIL 库来说 OpenCV 更加强大， 可以做更多更复杂的应用，比如人脸识别等。
Scipy 的图像处理模块提供了许多功能，用于读取、处理和分析图像。在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的图像处理功能，并通过实例演示如何应用这些工具。
此博客转自：https://blog.csdn.net/holybin/article/details/39502077，另外我补充了一些实验结果。
大多数Blog作者，都停留在第一和第二阶段，因为第三阶段不太容易到达：你很难找到俯首听命、愿意为你管理服务器的人。
我以前讲过，ISP在将图像编码为我们常用的8位图像之前，会进行一次所谓的色调重建的过程。而且，这个过程不仅仅是对图像的压缩保存需要，对图像的显示也是需要的：
本机使用python 2.7.10下调试代码均通过，一下学习需要有一定的代码阅读能力，一下学习只介绍函数方法：
图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。常用的基于 python 脚本语言开发的数字图片处理库有以下几种，比如 PIL,Pillow, opencv, scikit-image 等。（PIL 是针对 python2, pillow 是针对 python3，两者功能一样。）
TensorFlow进行简单的图像处理 简单概述 作为计算机视觉开发者，使用TensorFlow进行简单的图像处理是基本技能，而TensorFlow在tf.image包中支持对图像的常见的操作包括： 亮度调整 对比度调整 饱和度调整 图像采样插值放缩 色彩空间转换 Gamma校正 标准化 图像的读入与显示我们通过OpenCV来实现，这里需要注意一点，OpenCV中图像三个通道是BGR，如果你是通过tensorflow读取的话三个通过顺序是RGB。图像读取的代码如下： 1.opencv方式 src = cv
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
在进行图像处理时，经常会用到读取图片并显示出来这样的操作，所以本文总结了python中读取并显示图片的3种方式，分别基于opencv、matplotlib、PIL库实现，并给出了示例代码，介绍如下。
使用函数cv2.imread()读入图像。这幅图像应该和该程序代码在同一文件夹下，或者给函数提供完整的路径；第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。
图像的二值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T，通过T将图像的像素划分为两类：大于T的像素群和小于T的像素群。
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