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的牛牛

牛牛有一天依次遇到n堆被施展了魔法的草料,牛牛只要遇到一堆跟他当前相同大小的草料,它就会把草料吃完,而使自己的大小一倍。一开始牛牛的大小的是A,然后给出牛牛依次遇到的n堆草料的大小。

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【从零学习OpenCV 4】图像

图像的与图像腐蚀是一对相反的过程,与图像腐蚀相似,图像同样需要结构元素用于控制图像的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点,并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。 ,图像的通数可以是任意的,但是图像的数据类型必须是CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F或CV_64F之一。 该函数根据结构元素对输入图像进行,在多通图像时每个通独立进行运算。 函数的第一个参数为待的图像,图像通数可以是任意的,但是图像的数据类型必须是CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F或CV_64F之一。 函数第五个参数是使用结构元素的次数,次数越多效果越明显,默认参数为1,表示只1次。

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    20行代码教你用python给证件照换底色

    本文只是一种实现思,当然PS很好用,希望大家能够学习更多的知识,才分享了这个文章。更多精彩,请关注公众号:【数据分析与统计学之美】,回复关键词:【自动化文档】! 无法进行腐蚀和的操作。 6.图象的腐蚀和上面的图象进行二值化后,出现了一些噪声,我们可以采用腐蚀或进行图片的处理,观察哪种的处理效果好一些。erode(mask,None,iterations=1)进行腐蚀操作。 dilate(erode,None,iterations=1)进行操作。 ,都起到了很好的去图片噪声的操作,我们使用腐蚀后的图片也可以,我们使用后的图片也可以。

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    为什么选择铝基板PCB?

    那就是本篇文章要介绍的铝基板PCB,大家都知铝是一种金属,具有导电性,怎么能作为PCB材料呢?这是因为铝基板由三层结构组成,分别是:铜箔、绝缘层和金属铝。 金属基板采用哪种材料,除了要考虑散热性能,还要考虑金属基板的热系数,热传导能力,强度,硬度,重量,表面状态和成本等条件。一般情况下,从成本和技术性能等条件来考虑,铝板是比较理想的选择。 热系数由于一般的FR-4都存在着热的问题,即高温会导致板材厚度和平整度的变化,特别是板的厚度方向的热,使金属化孔、线的质量受到影响。 这主要原因是板的原材料厚度方向的热系数有差异:铜的热系数为17×106cmcm℃、FR-4板基材为110×106cmcm℃,两者相差较大,容易产生热效应。 铝基板的热系数为50×106cmcm℃,比一般的FR-4板小,更接近于铜箔的热系数。这样有利于保证印制电板的质量、可靠性。?

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    Android OpenCV(三十):图像

    图像腐蚀、是基于高亮部分(白色)操作的,是对高亮部分进行,类似“领域扩张”,腐蚀是高亮部分被腐蚀,类似“领域蚕食”。 图像图像的作用是将目标图像扩大,运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。图像操作可以用来填补目标区域中某些空洞以及消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。 被B后的结果。 , Scalar borderValue) 参数一:src,输入的待图像,图像的通数可以是任意的,但是图像的数据类型必须是CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F或CV_64F参数二: 效果

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    【OpenCV入门十七讲】形态学操作

    与腐蚀(Dilation与Erosion) 图像形态学操作图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的合集,主要是基于集合论基础上的形态学数学形态学有四个基本操作:腐蚀、、开、闭与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段腐蚀和是对白色部分 就是图像中的高亮部分进行,“领域扩张”,效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀,“领域被蚕食”,效果图拥有比原图更小的高亮区域。 与腐蚀能实现多种多样的功能,主要如下:消除噪声分割(isolate)出独立的图像元素,在图像中连接(join)相邻的元素。 形态学操作-跟卷积操作类似,假设有图像A和结构元素B,结构元素B在A上面移动,其中B定义其中心为锚点,计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素,其中B作为结构体可以是任意形状形态学操作-(感官上图像变细 形态学操作-开运算先腐蚀后可以去掉小的对象,假设对象是前景色,背景是黑色4.

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    形态学腐蚀

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    PostgreSQL表终结者

    https:www.postgresql.orgdocscurrentroutine-vacuuming.html出现表一直,该如何处理?

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    Greenplum 列存表(AO表)的和垃圾检查与空间收缩

    3.2.1 执行查看命令 3.2.3 名词解释 3.3 检查系统中率超过N的AO表 3.3.1 执行命令 3.3.2 名词解释 3.4 查看数据的占用大小 3.5 查看表的行数 3.6 释放的空间 3.7 查看释放后的占用空间 3.7.1 释放空间 3.7.2 再次查看AO的率 3.8 再次查看表的行数 3.9 使用更改随机的方式释放空间 3.9.1 查看占用空间 3.9.2 随机改变表的分布键 ------------------------test_ao | ao_table_test(12 rows) Time: 6.828 ms main是当前数据库下的schema3.2 查看AO表的率表的率也就是表中执行 2的AO表3.3.2 名词解释nspname: 表示查询的schema的名字relname: 是当前schema的表的名字 在以上数据中可以看出在每个节点上的率也不同3.4 查看数据的占用大小stagging 还有存放每个AO表的率详细的信息# 4、释放空间使用的是vacuum schema.tablename #当前该脚本的径bashpath=$(cd `dirname $0`;pwd) # 执行查看

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    Python|传统方法实现车牌定位

    虽然我知炼丹只需要丢原材料,但是很明显,我连原材料都不会放,那么我只能老老实实地选择最传统的依靠车牌的特征从而来定位它了。 车牌定位思 图片裁剪 去噪 黑白化 区域扩充轮廓查找区域筛选图片裁剪中,以下图为例,我们需要的部分是这一部分,因此,图片的裁剪中,我们即便不知车牌的位置,但是我们稍微把图片外圈裁剪掉,总不会出错的。 之后就是进行车牌区域的扩充,先进行一次二值形态学的开操作,可以去掉一些细节,紧接着使用长方形的矩形结构元素来能够将车牌区域扩充。 之后再进行轮廓的查找,找到图片中所有的轮廓即可。 考虑到车牌的文字之间存在间隙,因此对选出的区域在竖直方向进行二值形态学的,进行20次的,保证整个区域竖直方向全部填充。下面图片左边为车牌区域进行,右边则是其他区域。?

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    品玩SAS:通货下持币者的隐忧

    本期“品玩SAS”就以“持币者的隐忧”为题,探讨我国目前的通货情况以及应对通货的几点建议。 一般而言CPI在3%以内正常,大于3%为通货,超过5%则为严重的通货。下面我们来看一下最近20年我国的居民消费价格指数情况。 2 真实的通货率我们知随着经济的发展,国家需要不断的发行钞票来满足生产的商品和交易的需要,正常情况下货币的供应量应与GDP相持平以满足生产的商品和交易的需要,下图为我国1999年以来的货币供应量与 货币的超发使得通货发生,真实的通货率可以通过货币供应量的增长率减去GDP的增长率来计算,即通率=M2增长率-GDP增长率。 下图以2000年为基准进行计算的通货率,2016年前多在5%以上,最近两年通货率下降明显,2000年的100元相当于2018年的291元,年均复合通率为6.13%,也就是平均每年比上一年通货

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    重新思考空洞卷积 | RegSeg超越DeepLab、BiSeNetv2让语义分割实时+高精度

    作者通过引入一种称为“D Block”的新型结构,直接增加了Backbone中的感受野,并且可以让backbone中的通数量降低。 特别是,当进行组卷积时,“D Block”对一半组使用一个率,对另一半使用另一个率。通过在RegSeg Backbone中重复“D Block”,可以很容易地增加感受野而不丢失局部细节。 许多最近的工作,如Auto-DeepLab、Dilated SpineNet和DetectoRS都不太愿意在架构设计空间中包含具有大率的卷积,仍然依赖于诸如ASPP或PPM之类的上下文模块来增加感受野 作者从很小的率开始,并始终将一个分支的率设为“D Block”,以此来解决这个问题。作者希望这项工作可以激励未来的研究人员在模型中尝试更大的率。 这作为r的上界,在实际中,选择的率比上界低得多。感受野与输入图像大小之间的关系对模型的精度影响很大。

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    20行代码教你用python给证件照换底色

    将图片转换为灰度图像三色图片有RGB三个颜色通,无法进行腐蚀和的操作。这个就需要我们将彩色图片转换为hsv灰度图像后,再完成腐蚀和的操作。 缺点:我们观察第三章图片,发现黑色区域有时候会出现一些噪声(白点),这里可能显示的不是很明显,有的图片显示的很明显,这就需要我们进行腐蚀或。 图象的腐蚀和上面的图象进行二值化后,出现了一些噪声,我们可以采用腐蚀或进行图片的处理,观察哪种的处理效果好一些。erode(mask,None,iterations=1)进行腐蚀操作。 dilate(erode,None,iterations=1)进行操作。 观察上图:对于这个图片,无论是腐蚀或,都起到了很好的去图片噪声的操作,我们使用腐蚀后的图片也可以,我们使用后的图片也可以。

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    opencv: 形态学 转换(图示+源码)

    综述OpenCV中的形态学转换操作有七种:腐蚀,,开运算,闭运算,形态学梯度,礼帽,黑帽。 可以去浅色噪点 浅色成分被腐蚀 dilate dilation = cv2.dilate(src=girl_pic, kernel=kernel) 对滑窗中的像素点按位乘,再从中取最大值点作为输出 可以增加浅色成分 浅色成分得 开运算 morphology-open opening = cv2.morphologyEx(girl_pic, cv2.MORPH_OPEN, kernel) 先腐蚀 , kernel) 一幅图像腐蚀与的区别,可以得到轮廓 数值上解释为:减去腐蚀 礼帽 tophat tophat = cv2.morphologyEx(girl_pic, cv2.MORPH_TOPHAT dilate  (..picdilation.jpg): ?open 开运算 (..picopening.jpg): ?close 闭运算 (..picclosing.jpg): ?

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    C++ OpenCV基于颜色分割实现源视频上物体追踪

    实现效果视频https:v.qq.comxpagea13585r8ph8.html实现思对源视频用InRange进行颜色分割对分割出来的图像进行形态学操作(开操作去燥)然后再进行N闪的(N为整数, 需要自己把握)对后的形态进行查找轮廓生成轮廓的外接矩形在源图上把外接矩形绘制出来代码实现我们还是用上次的那个项目opencv--video2,按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在原来的基础上增加一个矩形的定义 对分割出来的图像进行开操作(先腐蚀后)? 再进行4次的操作,这一步的作用是因为视频中部门蓝色由于反光的问题会认为是白色,所以在颜色提取的时候会变成好几个色块,这样我们通过的操作把分散的色块融合到一起,具体的次数可以自己测试一下。 根据后的开关获取最小外接矩形?上面我们用到了一个DealRect的函数,我们重点看一下这个函数,首先在文件最上面定义了DealRect的函数?然后我们再写DealRect的实现方法??

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    OpenCV中图像形态学操作

    图像形态学是图像处理的分支学科,在二值图像处理中占有重要地位、OpenCV中实现了图像形态学如下常见操作:-操作-腐蚀操作-开操作-闭操作-击中击不中操作-黑帽操作-顶帽操作-梯度操作在开始相关API 操作操作是将结构元素覆盖下的中心像素点的值用最大值替换,得到结果即为操作输出图像,通过OpenCV API调用实现操作的代码如下?运行效果如下:? 开操作开操作是首先对图像进行腐蚀操作,然后在对图像进行操作,开操作可以断开两个对象的连接性。实现对象分离。开操作的代码实现如下:?运行结果如下:? 梯度操作形态学的梯度操作是图像与腐蚀结果之间的不同,常见的梯度操作是基本梯度-是与腐蚀结果之间不同。OpenCV的代码演示如下:?效果显示如下:? 函数说明morphologyEx- 形态学操作函数-第一个参数表示输入图像,通数目任意,位数可以是8、16、32-第二个参数表示输出图像,通数与位数与输入图像一致-第三个参数表示是那种形态学操作-第四个参数表示结构元素是什么上述举例都是基于矩形结构元素

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    图像处理智能化的探索:文字区块识别

    这个时候,万能的OpenCV又站了出来,他表示:我认识一对好基友——和腐蚀,他们就是干这个的。 4.2 与腐蚀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种形态学运算方法,原理说来话长,简单表示他们的效果就是:会让图像的高亮区域变大,腐蚀会让图像的高亮区域变小,具体可阅读这篇博文: 通过与腐蚀,可以达到分割相连文字区域、去除噪声边缘的目的。进行和腐蚀操作前,我们首先将图像二值化(即非黑:0即白:255的存储方式),进一步降噪,然后进行第一次。 可以看到经过后,文字区块已经被连成了一个矩形。但烦人的是,下部有一些竖直的边缘线也连到了一起。这时我们就要用到腐蚀了。 4.4 边缘调整在白色背景上,识别结果十分完美,那么我们是否可以开始坐下来喝杯茶,开始憧憬图片智能化处理的盛世图景了呢……等等,残酷的现实告诉我,永远不要觉得前面的是平坦的……这不,一个测试用例弹了出来

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    C++ OpenCV实现图像去阴影

    #实现思1图将转为灰度图2将灰度图进行操作3后的图再进行腐蚀操作4先后腐蚀后的图减去原灰度图再取反5将取反后的图使用归一化将白色背景修改贴近原图 实现效果? cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); CvUtils::SetShowWindow(gray, gray, 0, 30); imshow(gray, gray); 定义腐蚀和的结构化元素和迭代次数 Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); int iteration = 9; 2.将灰度图进行操作 Mat dilateMat morphologyEx(gray, dilateMat, MORPH_DILATE, element, Point(-1, -1), iteration); imshow(dilate, dilateMat); 3.将后的图再进行腐蚀 dilateMat, erodeMat, MORPH_ERODE, element, cv::Point(-1, -1), iteration); imshow(erode, erodeMat); 4.再腐蚀后的图减去原灰度图再进行取反操作

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    20行代码教你用python给证件照换底色

    4.将图片转换为灰度图像 三色图片有RGB三个颜色通,无法进行腐蚀和的操作。这个就需要我们将彩色图片转换为hsv灰度图像后,再完成腐蚀和的操作。 缺点:我们观察第三章图片,发现黑色区域有时候会出现一些噪声(白点),这里可能显示的不是很明显,有的图片显示的很明显,这就需要我们进行腐蚀或。 6.图象的腐蚀和 上面的图象进行二值化后,出现了一些噪声,我们可以采用腐蚀或进行图片的处理,观察哪种的处理效果好一些。erode(mask,None,iterations=1)进行腐蚀操作。 dilate(erode,None,iterations=1)进行操作。 观察上图:对于这个图片,无论是腐蚀或,都起到了很好的去图片噪声的操作,我们使用腐蚀后的图片也可以,我们使用后的图片也可以。

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    20行代码教你用python给证件照换底色

    4.将图片转换为灰度图像 三色图片有RGB三个颜色通,无法进行腐蚀和的操作。这个就需要我们将彩色图片转换为hsv灰度图像后,再完成腐蚀和的操作。 缺点:我们观察第三章图片,发现黑色区域有时候会出现一些噪声(白点),这里可能显示的不是很明显,有的图片显示的很明显,这就需要我们进行腐蚀或。 6.图象的腐蚀和 上面的图象进行二值化后,出现了一些噪声,我们可以采用腐蚀或进行图片的处理,观察哪种的处理效果好一些。erode(mask,None,iterations=1)进行腐蚀操作。 dilate(erode,None,iterations=1)进行操作。 观察上图:对于这个图片,无论是腐蚀或,都起到了很好的去图片噪声的操作,我们使用腐蚀后的图片也可以,我们使用后的图片也可以。

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