今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。 在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...从上面的图像中，我们只想提取与四个地图（头部扫描）相对应的区域，而将其他所有内容都排除在外。因此，让我们开始吧。 第一步是检测我们要提取的片段的边缘。这是一个多步骤过程，如下所述： 1....我们将使用OpenCV函数“ drawContours（）”，将颜色用作白色（R，G，B = 255,2555,255），将厚度用作FILLED（-1）在黑色背景上绘制所有四个线段轮廓。...对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（...然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ? 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。
前面介绍过，通过readr、readxl两个包可以将文件中的数据读入为数据框。...其实，我们还可以在 R 里直接模拟出符合特定分布的数据，R 提取了一些以“r”开头的函数来实现，常见的有下面这 4 个： rnorm，生成服从正态分布的随机数 runif，生成均匀分布的随机数 rbinom...，生成服从二项分布的随机数 rpois，生成服从泊松分布的随机数 例如： r1 = rnorm(n = 1000, mean = 0, sd = 1) r2 = runif(n = 1000, min...= 0, max = 100) r3 = rbinom(n = 1000, size = 100, prob = 0.1) r4 = rpois(n = 1000, lambda = 1) 正态分布...hist(r1) 均匀分布 hist(r2) 二项分布 hist(r3) 泊松分布 hist(r4) 写在最后 模拟数据有些时候是非常很有用的，特别是在学习统计作图时。
在进行后端设计时，为了使得最终的结果更加优化，也就是面积，功耗，性能更好，工具在优化时可能会把module的port改变。但是这样可能会带来一些问题。...这种情况当然首选的建议是尽量监测特定物理cell的pin，然后对这些cell设置dont touch，而不是直接检测hierarchical port。 另外一个解决方法就是，将这些port保持住。...但是icc2中，在hierarchy port设置dont touch属性并不有效。 我在刚开始使用ICC2的时候，就曾经在项目中遇到这样的情况。...当时根据ICC的使用经验，对moudle的所有的port都设置了dont touch。但是最后发现，还是有很多port不见了。...其实，ICCII中有专门的命令来解决的这个问题，那就是用set_freeze_port，请大家记住这个命令。而这个命令的具体用法，这里就不赘述了，大家可以直接使用在线帮助（man）。
本文作者：IMWeb helinjiang 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 本文详细讨论了 npm 中依赖版本的版本号配置写法及比较。 1....语义化的版本控制 在进入主题之前，我们得先了解一个很重要的概念，就是语义化的版本控制(Semantic Versioning Specification (SemVer))，目前的版本为 v2.0.0。...版本号的配置写法 在 package.json 文件中，我们配置 dependencies 等依赖关系时，有几种配置方式。...当它们也有共同点： 当通过这两种方式获取的结果中，主版本号一定是不变的，因为主版本号意味这 API 不兼容。...v1.4.3 做了一次更新 (Node v0.10.26(Stable)开始将 npm 升级到 v1.4.3)， npm install xx --save 之后，保存在 package.json 文件中的依赖版本号前面
本文参考自：Android逆向之旅—基于对so中的section加密技术实现so加固，增加了自己的实践过程，以及一些额外的验证和解释。...拆分section 这个demo的目的是为了将native函数getString()给保护起来（实际应用场景就是自己业务中的核心代码）。...section中。...Paste_Image.png 可以看到新增了我们自定义的section: encrypt、encrypt2，encrypt中存放getString()的代码，因此被映射为可执行，encrypt2中存放...maps中的内容，找到so被映射到内存中的地址，然后通过ehdr.e_entry和ehdr.e_shoff中的内容还原出decrypt section 的地址，字节取反恢复，内存写回。
空间分析的先决条件 加载空间分析模块 为分析结果设定工作路径、单元大小、分析范围、坐标系统 设置单元大小 栅格数据是由单元组成 单元是代表区域特定部分的方块 单元按行列排列，组成一个笛卡尔坐标系...IDW通过对邻近区域的每个采样点值平均运算获得内插单元值。...分类区统计操作注意 区域字段——选择表示分类区类别的字段，若是栅格数据则默认为value，即栅格单元值 在计算中忽略NoData——可选项，标示是否允许栅格数据中的空值参与运算，选中表明允许包含空值的单元参与运算...、半变异矩，是地统计分析的特有函数 区域化变量Z(x)在点x和x+h处的值Z(x)与Z(x+h)差的方差的一半称为区域化变量Z(x)的办变异函数，记为r(h)。...根据定义有 r(x,h)= Var[Z(x)-Z(x+h)] 区域化变量Z(x)满足二阶平稳假设，因此对于任意的h有 E[Z(x+h)]=E[Z(x)] 因此半变异函数可以改写为 r(x
引言有些时候会存在需要安装特定版本 R 软件的需求，比如为了满足特定软件包的安装使用要求或减少不同平台迁移成本。...但是，不同于 Windows 平台拥有便捷的 R 版本切换功能，MacOS 和 Linux 平台都存在着不同程度的安装和切换困难。...因此，本文以 Ubuntu 为例分享一下 R 在 Linux 等操作系统上的特定版本安装和 rstudio-server 中 R 版本的切换。...引用The Comprehensive R Archive NetworkUbuntu Packages For R - Older Releases安装低版本的 R 语言、和自行下载安装各个版本的 R...语言包、以及多环境运行 R_r 官网怎么找旧版本的 r-CSDN 博客20.04 - How to install specific R version in ubuntu - Ask UbuntuPosit
如果您希望在明细区域的一个控件上使用一个来自于数据集的值，请在FetchData事件中设置一个变量，然后在区域的Format事件中将值传递给控件。...3、区域事件 在一份报表中，无论各种区域的内容如何，每个区域都有三个事件： Format, BeforePrint 以及AfterPrint。...报表不应当设计的过度的依赖事件触发的顺序。 重要： 切勿在以上区域事件中引用报表的Fields集合。仅在DataInitialize 和 FetchData 事件中对Fields集合进行访问。...如果区域或者区域内部任何控件的 CanGrow 或者 CanShrink 属性设置为True ，所有的增长和收缩的操作在Format事件中完成。...您可以在BeforePrint事件中改变控件的值或者尺寸，但是您不能改变区域自身的高度。
改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等） 原文是c++版，我改成了python版，供大家参考学习。...主要思想：边缘检测—》轮廓检测—》找出最大的面积的轮廓—》找出顶点—》投影变换 import numpy as np import cv2 # 这个成功的扣下了ppt白板 srcPic = cv2.imread...[[2,3]] for i in hull: s.append([i[0][0],i[0][1]]) z.append([i[0][0],i[0][1]]) del s[0] del z[0] #现在的目标是从一堆点中挑出分布在四个角落的点...，决定把图片分为四等份，每个区域的角度来划分点， #默认四个角分别分布在图像的四等分的区间上，也就是矩形在图像中央 # 我们把所有点的坐标，都减去图片中央的那个点（当成原点），然后按照x y坐标值的正负...用到的图片 ? 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
1.2 平均负载概念 让我们看看平均负载的解释，man uptime中的描述如下： uptime gives a one line display of the following information...对，没有看错，这里说的是平均的进程数量，与CPU本身的使用率没有直接关系。这个load averages实际上表示的是系统中的平均活跃进程数。...假如我们得到的平均负载为2的话，那么在只有1个CPU的系统中，将会形成系统过载，意味着其中一半的进程竞争不到资源。而2个CPU的系统中，则意味着CPU刚好被利用。...START 进程启动时间 TIME 进程占用总CPU的时间 COMMAND 进程执行的命令和参数 对于STAT的常用状态如下表： 状态 说明 R 可运行状态,此时进程处于正在运行或者正在运行的队列中准备运行...而系统的平均负载升高，则需要结合相关的工具如mpstat和pidstat来综合判断。 最后，再总结一下平均负载的概念，表示单位时间内系统的活跃进程数量（包括R状态和D状态的进程）。
imgpath = rootimgs + file_img targetimg = targetroot + file_img image = Image.open(imgpath) # 用PIL中的
通常用官方提供的安装脚本或软件源安装都是安装的比较新 Docker 版本，有时我们需要在一些特定环境的服务器上安装指定版本的 Docker。今天我们就来讲一讲如何安装指定版本的 Docker 。...hkp://pgp.mit.edu:80 –recv-keys 58118E89F3A912897C070ADBF76221572C52609D 新增一个 docker.list 文件，在其中增加对应的软件安装源...$ apt-get install \ linux-image-extra-$(uname -r) \ linux-image-extra-virtual $ apt-get install docker-engine...raw=true | sh 使用需要的 Docker 版本替换以下脚本中的 ，目前该脚本支持的 Docker 版本： 1.10.3 1.11.2 1.12.1 1.12.2 1.12.3 1.12.4...1.12.5 1.12.6 1.13.0 1.13.1 17.03.0 17.03.1 17.04.0 注：脚本使用 USTC 的软件包仓库，已基于 Ubuntu_Xenial , CentOS7 以及
今天，小编为大家总结了一些在直播平台搭建中，在某些特定场景中的技术分析，对想要接触直播平台搭建流程的投资商提供些许技术理解和帮助，下面一起来看下： 一、对于低延迟的直播需求 3~5秒延时对于多数常见的直播形式一般问题不大...对于这种场景，现在一般的直播平台采取的方案是借助第三方的连麦服务，然后再推给CDN厂商来加速视频传输的速度。...317eabe1bfbf407cae4a7356041fa0c6.jpeg 二、短延迟直播与实时音视频通讯的区别 1、WebRTC主要用于解决实时音视频通话的需求，对延迟的要求非常严格，例如会议直播中...，一个会议室中参与的多方可以进行视频通话，每个参与者可以看到其他的参与者，也能听到其他参与者说话。...以上就是某些特定直播场景中的技术分析，在直播平台搭建过程中会经常遇到。之后小编会不定期的更新直播平台搭建中的一些技术小解析，敬请关注。
> 总结： array_splice()函数删除的话，数组的索引值也变化了。 unset()函数删除的话，数组的索引值没有变化
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 方法一： 总结： array_splice()函数删除的话，数组的索引值也变化了。...unset()函数删除的话，数组的索引值没有变化 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/105899.html原文链接：https://javaforall.cn
在 Git 的操作中，我们可能需要从特定的版本中创建分支。 首先需要的第一步是活的当前项目的提交历史列表。 然后在特定的版本后，选择 标记，进入这个版本的提交历史。...在弹出的对话框中输入分支名称。 在你输入名称后，将会提示你创建分支。 这个的意思是从当前的提交版本中创建一个分支。 然后可以从上面的提交中创建一个分支。...在创建完成后，可以从分支列表中查看创建的分支列表。 https://www.ossez.com/t/github/13414
题目：输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”。...首先我们考虑如何在字符串中删除一个字符。由于字符串的内存分配方式是连续分配的。我们从字符串当中删除一个字符，需要把后面所有的字符往前移动一个字节的位置。...在具体实现中，我们可以定义两个指针(pFast和pSlow)，初始的时候都指向第一字符的起始位置。当pFast指向的字符是需要删除的字符，则pFast直接跳过，指向下一个字符。...我们可以新建一个大小为256的数组，把所有元素都初始化为0。然后对于字符串中每一个字符，把它的ASCII码映射成索引，把数组中该索引对应的元素设为１。...这个时候，要查找一个字符就变得很快了：根据这个字符的ASCII码，在数组中对应的下标找到该元素，如果为0，表示字符串中没有该字符，否则字符串中包含该字符。此时，查找一个字符的时间复杂度是O(1)。
R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。
点：数据结构为坐标对和附带的值，比如一个地点的温度和它附带的信息比如站点 线：线指的是一系列线段组成的结构，比如河流 多边形：为封闭的折线，起始坐标和终点坐标一致 Raster data 栅格数据通常用于表示空间连续现象...栅格将世界划分为大小相同的矩形网格，在遥感数据中称为像素，所有这些网格都有一个或多个值(或缺失值)的变量。...栅格单元值通常应该代表它所覆盖区域的平均(或大多数)值或者是中心点的值 与矢量数据相比，栅格数据并不显示存储坐标。通过划分范围来确定，从行数和列数来确定每个单元格的分辨率。...创建RasterLayer # 创建一个10行10列的栅格数据框架 r <- raster(ncol=10, nrow=10, xmx=-80, xmn=-150, ymn=20, ymx=60) r...RasterStack和RasterBrick 在大多数的情况下，使用的是单层的栅格数据分析，但是在一些案例中，需要使用到多层数据，因此引入RasterStack和RasterBrick。
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