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关键词

OpenCV之图片

= cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow("gray", gray) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() C+

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图像均衡直方图(Matlab实现)

函数: 均值函数: histeq 直方图显示函数: imhist 代码实现 clear all; clc; %------------------------------------------- ----------------- %均衡,并显示图像的情况 %------------------------------------------------------------ %读进图像 filename == 0 return; end Image = imread([pathname, filename]); [m, n, z] = size(Image); %转换为图 (2,3, [2 3]) imhist(Image); title('(b)'); subplot(2,3, 4); imshow(eqImage); title('(c)

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    Android实现图像、线性和二值处理方法

    1、图像: public Bitmap bitmap2Gray(Bitmap bmSrc) { // 得到图片的长和宽 int width = bmSrc.getWidth(); int height = bmSrc.getHeight(); // 创建目标图像 Bitmap bmpGray = null; bmpGray = Bitmap.createBitmap (width, height, Bitmap.Config.RGB_565); // 创建画布 Canvas c = new Canvas(bmpGray); Paint paint cm); paint.setColorFilter(f); c.drawBitmap(bmSrc, 0, 0, paint); return bmpGray; } 2、对图像进行线性 = image.getHeight(); //创建线性拉升图像 Bitmap linegray = null; linegray = image.copy(Config.ARGB

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    OpenCV4.0 图像彩色

    OpenCV DNN模块,不仅支持图像分类、对象检测、人脸检测、图像分割等操作除外,还支持对图像的自动彩色转换,而且效果十分靠谱,亲测有效! ? 其中蓝色部分,是a,b颜色的313对ab量表示。最终学习到的就是WxHx313输出,进一步转换为Color ab的输出, 加上L分量之后就是完整的图像输出!313对ab色彩空间量表示如下: ? ENet-training 论文地址 https://arxiv.org/abs/1606.02147 OpenCV中使用 下载ENet预训练模型,通过OpenCV DNN支持,可以实现加载模型与执行推断,对大多数的图像实现自然着色 255, cv.NORM_MINMAX) cv.imshow('colorized', cv.resize(np.uint8(img_bgr_out), (w, h))) 运行结果: 输入彩色图像,转为图像 直接输入图像,着色: ? 看效果,从此以后再也不担心图像无法自动上色啦! OpenCV成功解锁!,记得点好看!

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    python3 opencv 图象处理

    文章目录 图象处理 src 效果 图象处理 src # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' Author:Yan Errol Email: 2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-05-08--10:07 File:img2gray.py Describe:将加载的图象进行处理

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    图像处理之和二值

    也就是说这张图片是由一个800 * 800的像素点矩阵构成的(不理解矩阵是什么意思的话,可以把矩阵理解为C语言中的二维数组),这个矩阵是800行,800列,像素是图像的最小单元,这张图片的宽是800个像素点的长 那么什么叫图片的呢? 方法1: 后的R=(处理前的R + 处理前的G +处理前的B)/ 3 后的G=(处理前的R + 处理前的G +处理前的B)/ 3 后的B=(处理前的 在的图像中值的范围为0~255,在二值后的图像中的值范围是0或者255。 二值后的R = 255 二值后的G = 255 二值后的B = 255 那么一个像素点在之后的值怎么转为0或者255呢

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    世界算法原理及C++实现

    前置内容 人的视觉系统具有颜色恒常性,能从变的光照环境和成像条件下获取物体表面颜色的不变特性,但成像设备并不具有这样的调节功能,不同的光照环境会导致采集到的图像颜色与真实颜色存在一定程的偏差,需要选择合适的颜色平衡算法去消除光照环境对颜色显示的影响 世界算法原理 世界算法以世界假设为基础,假设为:对于一幅有着大量色彩变的图像,RGB3个分量的平均值趋于同一个值Gray。 从物理意思上讲,世界算法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在整体上是一个定值,这个定值近似为“色”。 结论 可以看到世界算法有了白平衡的效果,并且该算法的执行速非常之快。

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    发布

    发布,对于大厂来说是必不可少的,对于我这种从来没有发布过的,并不是很清楚,估计也有很多人不知道这个东西。以前只是直到发布,这次稍微了解一下。 发布是指新版本或者新功能通过一定策略选取一些用户,让他们先使用,通过使用情况对功能、性能、稳定性等指标评估是否扩大范围直至全面发布。 发布开始到结束期间的这一段时间,称为期。 优点: 提前收集用户使用意见,提前优、修复bug。 让用户参与产品测试,加强与用户互动,降低产品升级所影响的用户范围。 发布除了代码层面之外,对服务这块要求还是蛮大的,发布不同于预发布,发布是直接让线上用户参与,而一般预发布是发布到线上,由测试人员进行测试。 当然,会使用发布的,一般来说都是千万级别用户的项目了,虽然很想使用发布,但还是需要考虑实际场景,也希望以后能有机会使用发布。 (完)

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    发布

    发布浅析 定义 发布就是已一种平滑过渡的方式来发布,通过切换线上新旧版本之间的路由权重,逐步从旧版本切换到新版本;比如要上线新功能,首先只是更新少量的服务节点,通过路由权重,让少部分用户体验新版本 发布 一个系统往往有接入层比如nginx(Openresty),网关层比如zuul,以及服务层比如各种rpc框架;在这几层都有路由功能,也就是说这几层都可以做;接入层可以使用nginx+lua来实现 ,网关层zuul可以结合ribbon来实现,rpc框架如dubbo本身提供了路由功能可以直接做处理;下面看看具体如何去实现; 接入层 接入层我们这里使用功能更强大的Openresty,然后使用 网关层 网关层已zuul为例,zuul的需要修改ribbon的负载策略,就是根据eureka的metadata进行自定义元数据,然后修改ribbon的策略规则; 准备 测试服务分别准备两台端口分别为 ;已每层比较典型的中间件来介绍具体如何去实现简单的发布;总体来说就是使用中间件的路由功能,动态加载外部自定义的一些路由策略脚本,以此来达到发布的目的。

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    发布

    1、什么是发布 以下是百词条的解释: 发布(又名金丝雀发布)是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式。 发布可以保证整体系统的稳定,在初始的时候就可以发现、调整问题,以保证其影响。 2、业务代码中写逻辑 在业务代码中写好判断当前用户是否需要走,如果是走新流程,不是还是走老流程。 先分析下这次上线会上线哪些新功能: 1、数据库保存加密 2、数据库查询解密 3、接口返回加密 首先思考下,我们需要对3个功能都吗? 因为数据库保存加密做了的话,数据库查询解密相当于也做了。 2、应用中判断当前用户是否 即在配置文件中配置哪些用户是用户,然后代码中判断是否用户,如果是则对其数据进行加密,如果不是还是走原来的流程,等测试没问题了,把用户放开到所有用户。

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    消费者实现思路

    发布 nepxion关于同步的实现逻辑 异步实现思路 优点 缺点 细节实现 发布 发布又叫金丝雀发布,允许将新功能的发布后让部分用户先使用,如果功能正常,再切换为全量用户, 国内目前使用最多的是 nepxion这个框架 我们公司从2019年就开始引入了该框架,最直接的变就是: 不必为新功能的发布而熬夜通宵 因新功能引入的事故数量明显下降 然而框架目前支持了同步调发布,并没有对异步消费的信息实现 , 随着在全公司的普及后, 对消费者进行的需求就越来越强烈 nepxion关于同步的实现逻辑 先将同步进行简单梳理: 同步调的前提 -- 服务全部注册在同一个注册中心中 -- 服务注册时可以标识出当前服务是实例还是正常实例 异步实现思路 consumer不与mq建立连接,但是会暴露一个web接口 非实例才会与mq建立通道, 消息消费时首先经过一层切面, 切面中会对消息体判断,非直接消费,则调用实例的web 接口 优点 简单 能够充分利用原有框架的逻辑,如果原有框架发生任何问题,因为判断相同,因此直接适配 缺点 mq会实现可靠投递,但是web并不保证可靠消费呀 目前项目是一个平台的产品,那么问题来了,什么样的用户会首先拿来

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    Windows Forms:在C#中将图像转换成

    Windows Forms:在C#中将图像转换成图 本文翻译自Windows Forms: Convert an image into grayscale in C# 这篇文章向你展示在C# Windows 窗体应用程序中如何将图像转换成图。 中将图像转换成图如下: // convert an image into grayscale in c# public Bitmap MakeGrayscale(Bitmap original 中将彩色图转换成图。 最后,为Convert按钮添加事件处理,允许你将图像转换成图: private void btnConvert_Click(object sender, EventArgs e) {

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    Shader-图片

    NGUI的Shader用的是Unlit-TransparentColoredShader 修改片元着色器,让原来的col点乘一个grey的值

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    聊一聊

    3 场景 按照使用场景的不同,可以分为发布和放量: 发布 发布,是将应用按照一定比例发布到指定的服务器上,然后应用服务集群就会出现有一部分集群运行1.0版本应用, 放量 放量,有很多时候是和发布结合使用的,比如发布后按照用户白名单放量,在白名单中的用户请求路由到新版本服务,不在白名单的使用旧服务,但是放量和服务是不同的,放量可以独立使用 4 维 按照实现方式和面向使用者的不同,又可以分为技术和产品。 技术 技术,是的实现以及逻辑控制都是由研发人员通过代码来控制,我们目前很多场景中的使用其实都是技术,比如按照店铺粒和用户粒,都是通过研发人员提供白名单配置来实现, 产品 所谓产品,其实就是将配置能力透出给运营管理人员,也就是将开发成一种向运营管理人员开放的功能,运营管理人员可以人工配置规则,比如配置某个店铺,某些用户,多少占比的流量等等

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    一、发布

    一、发布   发布是一种发布方式,也叫金丝雀发布,起源是矿工在下井之前会先放一只金丝雀到井里,如果金丝雀不叫了,就代表瓦斯浓高。原因是金丝雀对瓦斯气体很敏感。 这种实现原理主要根据用户请求中的 Cookie 是否存在标示 Cookie去判断是否为用户,再决定是否返回版本服务 nginx.ingress.kubernetes.io/canary:可选值为 代表是否开启功能 nginx.ingress.kubernetes.io/canary-by-cookie:发布 cookie 的 key。当 key 值等于 always 时,触发生效。 header去判断是否为用户,再决定是否返回版本服务。    如果值为 0,则表示不会走。值越大命中概率越大。当值 = 100 时,代表全走

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    ​CODING DevOps + Nginx-ingress 实现自动发布

    如果项目数量多,的时间跨过长,人为误操作的概率将大大增加,过于依赖于人工执行,这对于 DevOps 工程实践是不能忍受的。 那么,有没有一种方式能够实现无需人工干预的自动呢? .gif] 30s 后自动进行第二轮:新版本 60% 的比例: [5-cd-60.gif] 60s 后自动进行第三轮:新版本 90% 的比例: [6-cd-90.gif] 本案例中,我们配置了自动发布将会以 ├── gray-init.json # 发布初始(首次运行) └── nginx-ingress-init.json # nginx-ingress 初始(首次运行) 5、初始发布(首次运行) 首次运行 gray-init 流水线将自动部署一套完整的环境,否则自动流水线将会失败。 总结 我们主要利用了 CODING 持续部署的等待阶段,通过对不同比例的阶段设定等待时间,自动逐一运行阶段,最终实现无人工值守的自动发布。

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    图像增强

    ,可以取得更快的处理速 ? // 锐图像 ? void ImageProcess::SharpImage(CImage* srcImage,CImage* outImage, int sharpType) ? ? } 3.基本的变换 这应该是最简单的变换了,s=f(x,y),s为处理后的像素颜色值,而f(x,y)是什么函数,就决定了处理效果 如: 图像反转:s=L-1-r,常用于医学上的透视图的处理 对数变换 r = (int)(c * log(1.0f + r)); ?             g = (int)(c * log(1.0f + g)); ?              b = (int)(c * log(1.0f + b)); ? ? //处理颜色值溢出 ?             r = (r > 255) ?

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    图像增强

    同样,也有5x5,7x5等等的模板,模板越大,处理后的图像就越模糊 2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板,是为了增强当前像素与周围像素的差别,产生的效果就是:锐 Laplacian模板,当然,这不是唯一的一种形式,例如: -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 是两种简运算的近似效果 ,可以取得更快的处理速 // 锐图像 void ImageProcess::SharpImage(CImage* srcImage,CImage* outImage, int sharpType) 0 : b; //写回图像 outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } } 3.基本的变换 * log(1.0f + r)); g = (int)(c * log(1.0f + g)); b = (int)(c * log(1.0f + b));

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    发布方案

    一、发布定义 发布(又名金丝雀发布)是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式。 发布可以保证整体系统的稳定,在初始的时候就可以发现、调整问题,以保证其影响。 ? 二、实现思路方向 1、在代码中做。 第三是dubbo的,项目中如果使用dubbo,有可能会需要dubbo服务的实现。 Openresty Nginx有很多的特性和好处,但是在Nginx上开发成了一个难题,Nginx模块需要用C开发,而且必须符合一系列复杂的规则,最重要的用C开发模块 必须要熟悉Nginx的源代码,使得开发者对其望而生畏 demo逻辑:目标服务的端口和服务端口的一致,并且请求方法的第一个参数类型是Long(userId)并且是用户,则判断为服务,否则按照默认随机调用其余非服务 ?

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    关于发布

    两者还是有一些区别的,小流量上线一般做的是系统的彻底升级,和发布不一样。也即是前面提到的,发布期间,线上的系统两套代码在同一台新发布的机器上也同时存在。 实际上比较重要的业务系统都会做发布,根据效果来决定之后是继续扩大范围,还是进行回滚。而不是粗暴地进行升级。当然了,很多公司其实不是那么在乎这些事情。 继续来说互联网公司的发布系统。 一般的发布都会有一些策略,其实就是分类/桶策略。 这种方法在《分布式网站架构》书里有讲,“数字指纹”在内容发生小变时会发生巨大变。 问题二:从第0个桶开始选取是不是会有什么问题? 是的。。这样的话每次你上前千分之一都是固定的千分之一的用户。。 所以计算过程可以用该算法做优,具体的benchmark就留给读者去做吧。 问题四:只按百分比的发布是不是太粗糙了。。 是的啊,虽然已经能够满足一定的需求。

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