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在zabbix实现发送带有图片邮件微信告警

李白《春夜宴从弟桃花园序》 ---- 1 python实现在4.2版本zabbix发送带有图片报警邮件 我们通常收到报警,都是文字,是把动作消息内容当成了正文参数传给脚本,然后邮件或者微信进行接收...,并实践成功,因此分享出来供大家参考,另外得非常感谢脚本编写刚哥大神王二基友给予帮助 1.1 实现思路 ?...打开管理用户,点击需要设置邮件告警用户,然后在报警媒介添加报警媒介,在弹框中选择刚才定义类型,然后填写想要发送邮箱地址,最后添加 ?...2 python实现在4.2版本zabbix发送带有图片微信告警 2.1 实现思路 ?...打开管理用户,点击需要设置邮件告警用户,然后在报警媒介添加报警媒介,在弹框中选择刚才定义类型,然后填写企业微信中创建部门id,最后添加 ?

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Qt6 QML 渲染自定义视频帧改进 2023-05-30 更新

最近在升级音视频项目 Qt 版本,从 5.15.0 升级到 6.4.3(6.5 也一样),除了一些 QML 删除了一些 Qt Quick Controls 1 控件以外,最重要就是自定义视频渲染改进...来给 VideoOutput 提供数据,具体方法这里就不讨论了,可以参考我之前写文章 Qt QML VideoOutput 显示自定义 YUV420P 数据流 在 Qt6 ,QAbstractVideoSurface...中出现了较大变动,首先 bits 函数要求传递目标数据 plane,比如 Y plane 为 0,U V 依次为 1 2。...这看起来跟 Qt5 没有什么太大区别,但如果你按 bits(0)、bits(1)、bits(1) 地址按原来逻辑拷贝时会发现部分分辨率图像会渲染错乱,这基本上是因为原始 YUV 数据宽度并不是...通过改动后 QVideoFrame API 我们可以看到,Qt 对视频处理数据要求更加严谨了,虽然处理问题过程浪费了比较多时间,但总算总结下了一些宝贵经验。

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图像相似度比较检测图像特定物

对普通人而言,识别任意两张图片是否相似是件很容易事儿。但是从计算机角度来识别的话,需要先识别出图像特征,然后才能进行比对。在图像识别,颜色特征是最为常见。...原图直方图均衡化比较.png 二者相关性因子是-0.056,这说明两张图相似度很低。在上一篇文章 图像直方图与直方图均衡化 ,已经解释过什么是直方图均衡化。...直方图反向投影 所谓反向投影就是首先计算某一特征直方图模型,然后使用模型去寻找图像存在该特征。 ?...直方图反向投影可以根据球员球衣某一块区域,来查找图片中拉莫斯所穿球衣。 ? 直方图反向投影.png 上图是不是很酷炫?...总结 直方图比较直方图反向投影算法都已经包含在cv4j。 cv4j 是gloomyfish和我一起开发图像处理库,纯java实现,目前还处于早期版本。

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qt5信号新语法

qt5连接 有下列几种方式可以连接到信号上 旧语法 qt5将继续支持旧语法去连接,在QObject对象上定义信号槽函数,及任何继承QObjec对象(包含QWidget)。...这个上下文也被使用在线程关联性上: 这个lambda方法将会被调用在对象事件循环线程qt5断开连接 如你可能预期那样,在qt5如何终止连接也会有一些新变化。...但是我不能从模板代码中知道一个函数是否带有默认参数。因此这个功能是被禁用。 这里有个实现方法是,如果槽函数参数数量多于信号函数参数数量时,退回到旧方式去连接。...不管怎样,这是相当不一致,因此旧语法不再执行类型类型检查类型转换。 它已经从分支移除,并被合并。...但我们不能在我们API,使用STL类型,因此一个qt函数应该被完成当复制一个std::function时。 无论如何,这是QObject连接是不相关

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qt5信号新语法

qt5连接 有下列几种方式可以连接到信号上 旧语法 qt5将继续支持旧语法去连接,在QObject对象上定义信号槽函数,及任何继承QObjec对象(包含QWidget)。...这个上下文也被使用在线程关联性上: 这个lambda方法将会被调用在对象事件循环线程qt5断开连接 如你可能预期那样,在qt5如何终止连接也会有一些新变化。...但是我不能从模板代码中知道一个函数是否带有默认参数。因此这个功能是被禁用。 这里有个实现方法是,如果槽函数参数数量多于信号函数参数数量时,退回到旧方式去连接。...不管怎样,这是相当不一致,因此旧语法不再执行类型类型检查类型转换。 它已经从分支移除,并被合并。...但我们不能在我们API,使用STL类型,因此一个qt函数应该被完成当复制一个std::function时。 无论如何,这是QObject连接是不相关

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深度学习图像分割:方法应用

基于人工智能深度学习方法现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今,它被用于图像分类、人脸识别、图像物体识别、视频分析分类以及机器人和自动驾驶车辆图像处理等应用上。...指定阈值将像素分为两个级别之一,以隔离对象。阈值化将灰度图像转换为二值图像或将彩色图像较亮较暗像素进行区分。 K-means聚类 - 算法识别数据组,变量K表示组数量。...然后在解码器端生成一个分割图像。 ? 图像分割应用 图像分割有助于确定目标之间关系,以及目标在图像上下文。应用包括人脸识别、车牌识别卫星图像分析。...例如,零售时尚等行业在基于图像搜索中使用了图像分割。自动驾驶汽车用它来了解周围环境。 目标检测人脸检测 这些应用包括识别数字图像特定类目标实例。...这包括工业非工业应用。机器视觉系统使用专用摄像机数字传感器,使计算机硬件软件能够测量、处理分析图像

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『PyQt5-Qt Designer篇』| 08 Qt Designer容器布局绝对布局使用

1 容器布局1.1 设计容器布局先拖入一个容器Frame容器,然后拖入几个控件:图片把拖入控件拖入容器:图片选中容器,右键-布局-栅格布局:图片1.2 保存文件并执行保存为test007_ConFra.ui...Ui_MainWindow() ui.setupUi(window) window.show() sys.exit(app.exec_())图片2 绝对布局2.1 设计绝对布局直接把控件放到窗口或者容器,...默认就是绝对布局;拖入如下控件:图片2.2 保存文件并执行保存为test008_AbsLay.ui,生成test008_AbsLay.py:# -*- coding: utf-8 -*-# Form...self.textBrowser.setGeometry(QtCore.QRect(390, 180, 253, 191)) self.textBrowser.setFocusPolicy(QtCore.Qt.WheelFocus...(QtCore.Qt.ScrollBarAlwaysOn) self.textBrowser.setSizeAdjustPolicy(QtWidgets.QAbstractScrollArea.AdjustToContents

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『PyQt5-Qt Designer篇』| 06 Qt Designer水平布局垂直布局使用

1 水平布局1.1 按钮布局拖动几个按钮:图片选中这几个按钮,右键-布局-水平布局:图片可以看到按钮间隔等宽水平排列:图片也可从点击窗体-预览,查看布局后效果如下:图片图片1.2 位置移动点击视图-对象查看器...,勾选打开对象查看器;图片图片点击如图所示,就会选中所有的按钮,可以进行拖动按钮位置:图片图片图片图片按钮宽度高度随着布局变化而变化,但仍然保持等宽等距。...1.3 先布局再放按钮拖动水平布局到窗体:图片可以自行拖动布局大小位置,然后给布局拖入按钮:图片图片1.4 保存文件并调用保存为HorLay.ui文件,并转为py文件:图片HorLay.py代码如下

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使用PythonOpenCV检测图像多个亮点

今天博客文章是我几年前做一个关于寻找图像中最亮点教程后续。 我之前教程假设在图像只有一个亮点你想要检测... 但如果有多个亮点呢?...我们目标是检测图像这五个灯泡,并对它们进行唯一标记。 首先,打开一个新文件并将其命名为detect_bright_spot .py。...然而,在这幅图像中有一点噪声(即,小斑点),所以让我们通过执行一系列腐蚀膨胀操作来清除它: # perform a series of erosions and dilations to remove...下面我提供了一个GIF动画,它可视化地构建了每个标签labelMask。使用这个动画来帮助你了解如何访问显示每个单独组件: ? 然后第15行对labelMask非零像素进行计数。...然后,我们唯一地标记该区域并在图像上绘制它(第12-15行)。 最后,第17行第18行显示了输出结果。 运行程序,你应该会看到以下输出图像: ?

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视觉进阶 | NumpyOpenCV图像几何变换

根据参数值,它将在矩阵乘法后扭曲任何图像。变换后图像保留了原始图像平行直线(考虑剪切)。本质上,满足这两个条件任何变换都是仿射。 但是,有一些特殊形式A,这是我们将要讨论。...在PythonOpenCV,2D矩阵原点位于左上角,从x,y=(0,0)开始。...接下来,我们只考虑位于图像边界内像素。 映射对应I(x,y)I’(x,y)。 如你所见,由于步骤4原因,生成图像将有几个锯齿孔。为了消除这种情况,开源库使用插值技术来消除变换后差异。...OpenCV变换 现在你已经对几何变换有了更好理解,大多数开发人员研究人员通常省去了编写所有这些变换麻烦,而只需依赖优化库来执行任务。在OpenCV中进行仿射变换非常简单。...许多先进计算机视觉,如使用视觉里程计多视图合成slam,都依赖于最初理解变换。我希望你能更好地理解这些公式是如何在库编写使用

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用pythonopencv检测图像条形码

概述 在日常生活,经常会看到条形码应用,比如超市买东西生活,图书馆借书时候。。。 那么这些东西是如何做到准确检测出条形码位置呢?...这就是今天要介绍内容了 这篇博文目标是演示使用计算机视觉图像处理技术实现条形码检测。...通过本篇文章学习,我们能学到内容包括: 1、图像处理中常用一些操作流程,包括滤波、阈值化处理、膨胀、腐蚀轮廓查找等 2、更重要一点,希望通过这个案例,能够帮助大家建立分析问题处理问题思路...这里,我们用Scharr算子x方向梯度减去y方向梯度。通过这个相减操作,我们就只剩下了高水平梯度低垂直梯度图像区域。 我们上述原始图像梯度表示如下图所示 ?...中提供了相应接口,可以很容易地找到图像最大轮廓,如果我们正确地完成了图像处理步骤,它应该会对应于条形码区域。

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使用 OpenCV 进行图像性别预测年龄检测

人们性别年龄使得识别预测他们需求变得更加容易。 即使对我们人类来说,从图像检测性别年龄也很困难,因为它完全基于外表,有时很难预测,同龄人外表可能与我们预期截然不同。...应用 在监控计算机视觉,经常使用年龄性别预测。计算机视觉进步使这一预测变得更加实用,更容易为公众所接受。由于其在智能现实世界应用实用性,该研究课题取得了重大进展。...一个人身份、年龄、性别、情绪种族都是由他们脸上特征决定。年龄性别分类是其中两个特征,在各种实际应用特别有用,包括 安全视频监控 人机交互 生物识别技术 娱乐 还有很多。...使用下面的用户定义函数,我们可以获得边界框坐标,也可以说人脸在图像位置。...下面的用户定义函数是 pipline 或者我们可以说是主要工作流程实现,在该工作流程图像进入函数以获取位置,并进一步预测年龄范围性别。

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深度学习在图像视频压缩应用

Yao Wang首先介绍了之前使用变分自动编码器进行图像压缩网络结构,然后指出了这项工作一些问题:一个是不同码率模型都需要设置不同超参数进行单独训练,另一个是部署到网络应用中比较困难。...针对这两个问题,Yao Wang介绍了基于可扩展自动编码器(SAE)分层图像压缩模型,该压缩模型可以产生一个基本层若干增强层,并且每一层都使用相同模型框架。...然后Yao Wang对比了该模型与其他一些模型在PSNRMS-SSIM指标下实验结果。...然后,Yao Wang介绍了另一个压缩器——非局部注意力优化压缩器(NLAIC),详细介绍了该压缩器网络结构其中非局部注意力机制,并给出了该压缩器在kodak数据集上与其他压缩器在PSNR指标下对比结果...之后,Yao Wang又介绍了一项基于块带边缘去噪压缩器,并给出了该模型网络框架性能。

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C#使用OpenCV剪切图像圆形矩形

前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像圆形矩形。 准备工作 首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2。...函数里,我们先将图像进行缩放,这样可以有效减少检测到矩形数量。 再将图片处理成灰度模式,然后再高斯模糊,再边缘化。...下面是截取矩形代码,代码只截取了宽度最大那个矩形。...然后再使用霍夫圆检测函数,获取圆圆心半径。 最后再根据圆心半径计算出最小矩形,然后将圆剪切并保存。...------------------------------------------------------------------------------------ 到此,C#使用OpenCV剪切图像圆形矩形就已经介绍完了

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