当我们使用OpenCV库的cv2.resize()函数对图像进行缩放操作时,有时候可能会遇到以下错误:cv2.error: C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:4044: error: (-215) s。这个错误通常是由于函数参数设置不正确引起的。本篇博客将介绍如何解决这个错误。
📷 游戏可以通过这个链接进入 👉https://haiyong.site/moyu/shitoujiandaobu 代码我已经放在GitHub上了,欢迎来取,顺带给个星星吧👇 https://github.com/wanghao221/moyu 关于(JS)构建过程: 首先,我创建了一个对象,其中包含每种可能性的文本格式(石头、纸、剪刀),然后将图像源也添加到该对象中。 在我制作的 HTML 中: playerChoiceImg playerChoiceTxt computerChoiceImg co
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。AbsDiff,计算两个数组之间的绝对差。 dst(I)c = abs(src1(I)c-src2(I)c)。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小(或ROI大小)。 累加,将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品,将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare,将输入src或其选定的区域,增加到功率2,添加到累加器sqsum。 累积权重,计算输入src和累加器的加权和,以使acc成为帧序列的运行平均值:acc(x,y)=(1-alpha)* acc(x,y)+ alpha * image(x,y )如果mask(x,y)!= 0,其中alpha调节更新速度(累加器对于先前帧的多少速度).. 自适应阈值,将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值,由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和(高斯),由param1减去。 添加,将一个数组添加到另一个数组:dst(I)= src1(I)+ src2(I)if mask(I)!= 0所有数组必须具有相同的类型,除了掩码和大小(或ROI)尺寸)。 AddWeighted,计算的两个数组的加权和如下:dst(I)= src1(I)* alpha + src2(I)* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小(或ROI大小)。 ApplyColorMap,将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP,近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength,计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine,绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter,将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd,并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)&src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseNot,反转每个数组元素的每一位:。 BitwiseOr,计算两个数组的每元素逐位分离:dst(I)= src1(I)| src2(I)在浮点数组的情况下,它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseXor,计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)^ src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 模糊,使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle,返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter,使用框过滤器模糊图像 BoxPoints(RotatedRect),计算输入2d框的顶点。 BoxPoints(RotatedRect,IOutputArray),计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject,计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵,计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation,计算所选区域中的一般运动方向,并返回0到360之间的角度。首先,函数构建方向直方图,并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后,该函数计算相对于基本方向的移位,作为所有方向向量的加权和:运动越近,权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist,计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient,计算mhi的导数Dx和Dy,然后计算梯度取向为:方向(x,y)= arctan(Dy(x,y)/ Dx(x,y)),其中Dx(x,y)考虑Dy(x,y)“符号(如cvCartToPolar函数)。填写面罩后,指出方向有效(见delta1和delta2说明).. CalcOpticalFlowFarneback(IInputArray,IInputArray,IInputOutputArray,Double,Int32,Int32,Int32,Int32,Double,OpticalflowFarnebackFlag),使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback(Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Single>,Image <Gray,Single>,Double
最早知道 canvas 的 globalCompositeOperation 属性,是在需要实现一个刮刮卡效果的时候,当时也就是网上找到刮刮卡的效果赶紧完成任务就完了,这次又学习一次,希望能加深理解吧。
在使用NumPy进行数组计算时,有时会遇到"AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'array_interface'"的错误。这个错误通常是由于数组对象为None引起的。在本篇文章中,我们将介绍这个错误的原因,并提供解决方法。
在计算机视觉和图像处理领域,有时候我们会遇到一些问题,其中一个常见的问题是 src.checkVector(2, CV_32F) == 4 && dst.checkVector(2, CV_32F) == 4。本文将介绍这个问题的背景、原因以及解决方案。让我们开始吧!
原始相机文件不仅对一般的电影制作人很重要,其对于 Netflix 的全球分布式协作环境也很重要。这些文件包含相机传感器捕获的数据。它们代表负片的数字等价物,后期制作流程都离不开它们。使用 OCF 有一些独特的复杂性,而典型的 Netflix YCbCr 流不存在这些复杂性,它们之间的根本区别在于,专业生产相机捕获的数据通常包含原始的、未处理的传感器数据,必须先进行色彩管理,然后才能在标准计算机显示器上查看。
2.可变参数:func_get_args()、func_num_args()、fund_get_arg(argument_number)
这是渲染教程系列的第14篇文章。上一章我们介绍了延迟着色,这次我们把雾效果添加到场景中。
在使用Matlab编写代码时,有时候会遇到 "Index out of bounds because numel(A)=5" 的错误提示。这个错误提示意味着在访问矩阵或向量时,超出了其大小范围。本篇博客将介绍一些常见的解决方案来解决这个问题。
本章是设置 Python 2.7,OpenCV 和相关库的快速指南。 设置完成后,我们还将查看 OpenCV 的 Python 示例脚本和文档。
① FFMPEG 初始化 : 参考博客 【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 初始化 ( 网络初始化 | 打开音视频 | 查找音视频流 )
今天,要为大家带来Python中Web页面的抓取教程。许多人看到代码就觉得头疼或是特别困难,其实Web爬虫是非常简单的。Python是面向对象的语言,而且与其他语言相比,类和对象都更容易操作,所以是Python Web爬虫最简单的入门方法之一。此外,还有许多库能简化Python Web爬虫工具的构建流程。
您已经读了这本书,因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能,例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣,您将不会感到失望! OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库,可让您处理图像和视频以完成各种任务,从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。
应用要出海?最显性的就是界面展示及内容的本地化。做好了本地化这个功课,应用能够更好地去触达当地用户。当用户打开应用,看到自己熟悉的语言,用到符合自身文化和思维习惯的内容,对APP的好感度和满意度提升的不是一点点。
在我们的日常开发中,集合类是我们基本上每个人都会用经常用到的东西,用着用着,突然有一天我心生好奇,那么java集合类的这些源码是什么呢?那么我打算接下来一个一个的查看一些常用的类源码争取达到心中有数的水平~~本文源码均来自Java 8
TensorFlow 是 Google 最近发布的新的机器学习和图计算库。 其 Python 接口可确保通用模型的优雅设计,而其编译后的后端可确保速度。
NumPy 以其高效的数组而闻名。 之所以成名,部分原因是索引容易。 我们将演示使用图像的高级索引技巧。 在深入研究索引之前,我们将安装必要的软件 – SciPy 和 PIL。 如果您认为有此需要,请参阅第 1 章“使用 IPython”的“安装 matplotlib”秘籍。
这个错误通常是由于链接器无法找到 VideoCapture 类的默认构造函数而产生的。本文将解释该错误的原因,并提供解决方法。
OpenCV 是用于计算机视觉的简单而强大的编程框架。 计算机视觉领域的新手和专家都喜欢它。 通过使用 Python 3 作为编程语言编写 OpenCV 程序,我们可以轻松地学习计算机视觉。 Raspberry Pi 单板计算机家族使用 Python 作为其首选开发语言。 使用 Raspberry Pi 开发板和 Python 3 学习 OpenCV 编程是我们可以遵循的最佳方法之一,可以开始我们的奇妙旅程,进入计算机视觉编程的惊人领域。 在本章中,您将熟悉开始使用 Raspberry Pi 和计算机视觉所需的所有重要概念。 在本章结束时,您将能够在各种 Raspberry Pi 主板型号上设置 Raspbian 操作系统(OS)。 您还将学习如何将这些板连接到互联网。
接下来将介绍 NIO 中两个重要的缓冲区组件:状态变量和访问方法 (accessor)
在3D场景中常用的一个需求就是鼠标在屏幕上点击特定位置,选中一个物体模型,进行下一步的操作。比如说移动、旋转变形或者改变物体模型渲染外观等等。具体怎么实现呢?这涉及到把二维坐标转换到三维场景里,进行检测找到选种的模型。
计算机视觉应用是有趣和有用的,但是底层算法是计算密集型的。 随着云计算的到来,我们可以使用更多的处理能力。
在本文中,我们将学习如何使用keras,用手写数字图像数据集(即MNIST)进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。
这里需要使用Pillow库(Python Imaging Library),使用pip命令安装:
欢迎使用《OpenCV 即时入门》。 本书是专门为向您提供设置 OpenCV 所需的所有信息而创建的。 您将学习 OpenCV 的基础知识,开始构建第一个程序,并发现一些使用 OpenCV 的技巧。
本章是我们在前面各章中学习和展示的所有计算机视觉概念的最终总结。 在本章中,我们将使用我们较早学习的计算机视觉操作来实现一些实际项目。 我们还将学习一些新概念,例如背景减法和光流计算,然后在小型应用中进行演示。 本章包含许多动手的编程示例,以及有关代码和新功能的详细说明。
与人眼和大脑相似,OpenCV 可以检测图像的主要特征并将其提取到所谓的图像描述符中。 然后可以将这些特征用作数据库,从而启用基于图像的搜索。 此外,我们可以使用关键点将图像拼接在一起并组成更大的图像。 (请考虑将许多图片组合在一起以形成 360° 全景图。)
为了保证的可读性,本文采用意译而非直译。 想阅读更多优质文章请猛戳GitHub博客,一年百来篇优质文章等着你! 大约8年前,当原作者开始学习JS时,遇到了一个奇怪的情况,既存在undefined 的值
Earth Engine 支持转置、逆和伪逆等数组变换。例如,考虑一个时间序列图像的普通最小二乘 (OLS) 回归。在以下示例中,具有预测变量和响应的带的图像被转换为数组图像,然后“求解”以获得最小二乘系数估计三种方式。首先,组装图像数据并转换为数组:
在之前的文章中介绍了 stb_image 图像库,还顺带提到了 libpng 和 libjpeg ,这篇文章就是介绍如何在 Android 平台上用 CMake 编译 libpng 动态库以及 libpng 使用实践。
这样我们就获得了变换后的图像! 我们将会把它显示出来. 在此之前, 我们还想要旋转它...
本文作者从开发者角度出发,介绍了几个关于 Chrome 开发者工具的高级用法。熟练使用这些高级用法可以大大地提高你的生产力。
本节介绍人工智能(AI)的定义,并说明 AI 在很大程度上如何影响网络。 它还简要讨论了机器学习的基础。
原文:GolangByExample 协议:CC BY-NC-SA 4.0 阶段:机翻(1) 人最大的痛苦就是说一些自己都不相信的话。——燕京学堂鹿会 在线阅读 在线阅读(Gitee) ApacheCN 学习资源 目录 通过示例学 Golang 2020 中文版 关于 Golang 关于 Golang GO 的安装 设置工作区和你好世界程序 变量 变量 理解var关键字 变量的作用域 变量和常量的命名约定 理解:=符号或短变量声明 你好世界 常量 常量 常量在声明后可以重新赋值吗 内/外作用域
本章将教您 OpenCV 的基本元素,并向您展示如何完成最基本的任务:读取,显示和保存图像。 在开始使用 OpenCV 之前,需要安装该库。 这是一个简单的过程,将在本章的第一部分中进行说明。
在本书的第二部分中,您将更深入地了解 OpenCV 库。 更具体地说,您将看到计算机视觉项目中所需的大多数常见图像处理技术。 此外,您还将看到如何创建和理解直方图,直方图是用于更好地理解图像内容的强大工具。 此外,您将在计算机视觉应用中看到所需的主要阈值处理技术,这是图像分割的关键部分。 此外,您还将看到如何处理轮廓,轮廓用于形状分析以及对象检测和识别。 最后,您将学习如何构建第一个增强现实应用。
小伙伴们玩过 SET 吗?SET 是一种游戏,玩家在指定的时间竞相识别出十二张独特纸牌中的三张纸牌(或 SET)的模式。每张 SET 卡都有四个属性:形状、阴影/填充、颜色和计数。下面是一个带有一些卡片描述的十二张卡片布局示例。
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法,并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。
选自DataCamp 作者:Karlijn Willems 机器之心编译 参与:Panda TensorFlow 已经成为了现在最流行的深度学习框架,相信很多对人工智能和深度学习有兴趣的人都跃跃欲试。对于初学者来说,TensorFlow 也是一个非常好的选择,它有非常丰富的入门学习资料和庞大的开发者社区。近日,数据科学学习平台 DataCamp 发表了一篇针对 TensorFlow 初学者的教程,从向量和张量的基本概念说起,一步步实现了一个分类交通标志图像的神经网络。机器之心对本教程进行了编译介绍。 深度学
该控件从原来的根据表中既有数据自动统计,修改为适用在表格中输入数据时动态统计合计数。当然,如果要实现自动统计,可以在表格数据加载后,调用控件的CalcTotal方法即可。
在上一章中,我们了解了光学字符识别(OCR)技术。 我们借助 Tesseract 库和预训练的深度学习模型(EAST 模型)来识别扫描文档和照片中的文本,该模型已随 OpenCV 一起加载。 在本章中,我们将继续进行对象检测这一主题。 我们将讨论 OpenCV 以及其他库和框架提供的几种对象检测方法。
介绍Ursnif,也称为Gozi-ISFB或Dreambot,是一种广泛分布的银行木马。它试图从不同金融机构的客户那里窃取银行凭证。首次发现与Gozi-ISFB相关的源代码泄漏时。从那时起,乌尔斯尼夫(Ursnif)不断发展并活跃在威胁领域。根据Microsoft的说法,Ursnif自2009年首次出现以来就显示出令人难以置信的窃取功能。从窃取用户的凭据,本
在上一节中,我们学习了如何使用按钮更改iPhone的屏幕。让我们进一步推动!我们将实现一个CollectionView,我们将能够切换到您想要的壁纸。该的CollectionView将是滚动的水平。
在 libjpeg-turbo 的源码中就已经有了讲述如何编译的 BUILDING.md 文件,还是使用 CMake 进行编译,大体方法和参数设置都大同小异了。
我刚刚开始学习JavaScript时,大约是八年前,当时我对于undefined 和 null 比较困惑 ,因为他们都表示空值。
译文 | https://www.zcfy.cc/article/7-tips-to-handle-undefined-in-javascript-dmitri-pavlutin
如果您有从Linux服务器上的源代码安装软件的经验,您可能会遇到make实用程序。该工具主要用于自动编译和构建程序。它允许应用程序的作者轻松地布置构建该特定项目所需的步骤。
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