Docker-compose 运行MySQL 连接不上 千寻简笔记介绍千寻简笔记已开源，Gitee与GitHub搜索chihiro-notes，包含笔记源文件.md，以及PDF版本方便阅读，且是用了精美主题...@toc简介在服务器部署 mysql 遇到了一个问题，起初根据文档去启动 MySQL，正常启动后发现，远程连接不上，起初怀疑是服务器防护墙没关，后来我把服务器防火墙关闭以及放行云服务器厂商的防火墙，还是连接不上...、MySQL 连接不上、MySQL8、docker-compose、docker实现步骤1 重新分配权限我们知道了问题出在哪里就比较好解决了。...将配置文件设置可读的权限，重启 docker-compose 容器chmod go-w /etc/my.cnf使用 down 命令停止运行的容器，并且会删除已停止的容器以及已创建的所有网络docker-compose...down mysql重新启动容器docker-compose up -d mysql
对于这样涉及机器视觉的系统，图像检测显得尤为重要。本文将主要围绕CCD图像检测这一话题进行讨论。 智能汽车竞赛规则要求寻迹小车自主识别跑道，并能识别起跑线，在规则下能尽快跑完全程。...而对外部信息的提取和小车运动参数的设定都极大的依赖于小车的“眼睛”——CCD图像检测系统。...一、 检测的图像对象 图1：第四届智能汽车全国总决赛预赛跑道 图2：第四届智能汽车全国总决赛决赛跑道 通过以上两张图片，我们可以看到比赛时小车的赛道环境。...摄像头分辨率越高，单行视频信号持续信号越短，AD 对单行视频信号所能采样的点数就越少，例如在S12不超频的情况下，若采用20ms的控制周期，分辨率为320 线的摄像头，单行采样的点数为最多为9个，而640...在华南理工大学体育馆中举行的华南区初赛，由于完全采用灯光照明，有的学校出现过这样的情况：CMOS摄像头在小车低速时看到图像正常，但是一旦小车以比较高的速度运行时，经常出现检测出错。
我们本地做实验，为了快速实验，把这些安全机制也关闭了。如果需要开启的话，参考官方的docker-compose.yml再改改即可。 这里演示的是3节点、5节点版的配置。...- SERVERNAME=kibana - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es01:9200 mem_limit: ${MEM_LIMIT} 启动 # docker-compose...up -d 停止 # docker-compose down -v 5节点（冷热分离） 5节点，是方便做些 ILM 实验，一般生产环境都是为了降低成本做了冷热分离的。
66, 25, 398, 413] person : 98.65948557853699 : [28, 120, 377, 488] ----------------------- 算法：目标检测是首先初始化一个类的实例...，然后设置模型类型并载入相关模型文件作为检测器，最后通过detectObjectsFromImage()函数对图像进行目标检测。
CCD图像检测 作者：一点一滴的Beer 指导教师：Chen Zheng 单位：WHU 二、黑白图像检测的硬件设计 2.1 电源提供。...如果采集的点比较多，对RAM资源不丰富的XS128来说是个灾难。 2.3.3基于电压比较器的硬件二值。 以上两种方法最后得到的都是图像的灰度数据，能够比较逼真地反应CCD所见情景。...但在实际使用过程中，我们发现采用固定参考电压的二值电路在CCD视野比较远时，仍然会出现图像无法分割的现象，此时该方法不再适用，故可以考虑采用边沿检测的二值电路。...当摄像头视野比较广时，如果采样行比较稀疏，那么，会造成数据的大量丢失，严重时甚至会出现同一图片中黑色引导线不连续的情况，这对黑线提取是极其不利的。...软件层面： （2）利用新的数据结构，用时间换空间，这样在不采用计数器也能利用有限的空间存储更多的数据，这样就自然提高了图像采集的精度。
，从而能很好的测试各种图像处理算法。...2.Lenna是个美女，对于图象处理界的研究者来说，美女图可以有效的吸引他们来做研究 图像边缘检测的算法有很多，包括传统的模板算⼦（Sobel、Roberts、Prewitt、Laplace）、形态学边缘检测...、经典的 Canny 边缘检测及基于深度学习的边缘检测算法等。...这篇文章讲两个有代表性的算子：sobel边缘检测和canny边缘检测 二、sobel边缘检测 2.1算法原理 基于梯度是最基本的边缘检测算法，存在较大误差和不稳定性。...该⽅法主要通过图像信号函数的极⼤值来判断图像的边缘像素点，与基本的 Sobel 模板算⼦等相⽐，其具有低错误率、⾼定位性等优点，因⽽被⼴泛应⽤。 算法实现步骤： 1.
噪声检测 噪声检测方法 将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。...T=(1/3)[sqrt{sum_{k=-1}^{k=1}sum_{r=-1}^{r=1}[f(i+k,j+r)-average(W[x_(i,j)])]^2} 上述开关阈值判断法的优点是利用了图像邻域内的所有灰度值信息...（2）极值法 极值法[2]的基本思想是：在一幅图像中，邻域内的像素点和其它像素点存在较大的关联性，大多数情况下信号点与邻近像素点的灰度值差别不是太大，但噪声点相差较大；被椒盐噪声污染的像素点通常以最大值或最小值...极值判断法在一定程度上能区分噪声点和信号点，尤其椒盐噪声图像，且该方法不用设置阈值，传统的自适应中值去噪方法即采用的是极值法，但该方法对椒盐去噪时，邻域内的某些极值信号像素点在判断过程中易被误判为噪声点...计算机工程与 应用 , 2003, 39(20): 28-31 章节来源： 《图像椒盐噪声去噪算法研究及应用》-邓中东
#ORB算法推导 ORB采用FAST （features from accelerated segment test） 算法来检测特征点。...现在我们考虑一下这个检测思路，当我们遍历图像矩阵的时候还需要再一次的去遍历图像参考像素点周边的点，所以这个思路需要进行优化，所以我们 只需要检测参考像素点的矩形区域阈值内的对角像素即可，当对角像素内的像素点存在...即，在大小、方向、明暗不同的图像中，同一特征点应具有足够相似的描述子，称之为描述子的可复现性。...在OpenCV中通过构建高斯金字塔，然后在每一层金字塔图像上检测角点，来实现尺度不变性。...，类似于SIFT中的 nlevels– 高斯金字塔的层数； edgeThreshold– 边缘阈值，这个值主要是根据后面的patchSize来定的，靠近边缘edgeThreshold以内的像素是不检测特征点的
CCD图像检测 作者：一点一滴的Beer 指导教师：Chen Zheng 单位：WHU 四、相关调试手段 在嵌入式系统中摄像头调试的目的是使摄像头的机械和电气参数在满足系统要求下能产生质量最高的图像数据...同时，因为视频信号最后交给芯片后的信息就是一些数字量，这些表征图片信息的数字量对于程序的设计者来说是极其不直观的，这样会造成处理上的一些困难。...4.1.2图像数据仿真播放器。...而且一些图像处理算法可以在此仿真，比如：图像分割阈值的选取，图像中心线的提取等等。对比直接在下位机上进行图像处理，此方法能够直观显现处理效果图，而且还能将相关的计算结果显示出来。...需要图像信息时，在PC机上从SD卡上直接读出，然后再结合图像数据仿真播放器即可以动态呈现小车运动所见情况。
这样一来，攻击者不仅可以保证恶意软件不会被检测工具所检测到，而且还可以在目标主机中潜伏很长的时间。当然了，所有的这一切都发生在浏览器中。...漏洞概述 今天我们要讲解的是另外一个指纹漏洞，这个漏洞将允许攻击者检测目标主机中是否存在某些类型的文件。...利用漏洞CVE-2016-3298 我们可以加载目标文件的内部资源，并通过检查类似onload/onreadystate/onerror这样的事件是否发生来检测主机中是否存在某些目标文件（exe、dll...接下来，我们就可以通过检测readystate事件来查看资源是否加载成功了。...在这里，恶意软件的作者使用了三种不同的技术来检测某一本地文件是否存在，但是漏洞现在已经被微软修复了。
CCD图像检测 作者：一点一滴的Beer 指导教师：Chen Zheng 单位：WHU 五、 图像的校正。 5.1.纵向校正 5.1.1纵向理论校正。...如果采用等间距采样，则在2m的前瞻视野时，会出现近处20cm就占了40行图像数据中的绝大部分，近处AD行极度稠密，而远处两个AD行之间又极为稀疏。...采用校正后的结果进行采样，在对用黑线贴成的由一定大小的正方形组成的网格板进行拍摄，还原的数字图片因镜头有一定程度上的球面失真，仍会造成近处的图像密度更大，这个基本无法利用现有的技术进行理论分析。...图29：图像的横向校正原理图 5.2.2横向实际校正。 ...图30：实际校正辅助工具——网格板 5.3校正结果示例分析 图像没有进行校正如右图左，很容易判断成直道，从而小车没能来得及调整速度和转角，无法实现稳定快速进入弯道，甚至会因为误判采取直冲的策略
学习目标 目标 了解卷积网络的历史 了解边缘检测相关概念以及卷积运算过程 应用 无 3.1.1 为什么需要卷积神经网络 在计算机视觉领域，通常要做的就是指用机器程序替代人眼对目标图像进行识别等...3.1.3 边缘检测 为了能够用更少的参数，检测出更多的信息，基于上面的感受野思想。通常神经网络需要检测出物体最明显的垂直和水平边缘来区分物体。...这个图像与过滤器卷积的结果中，中间两列的值都是 30，两边两列的值都是 0，即检测到了原 6×66×6 图像中的垂直边缘。...随着深度学习的发展，我们需要检测更复杂的图像中的边缘，与其使用由人手工设计的过滤器，还可以将过滤器中的数值作为参数，通过反向传播来学习得到。...算法可以根据实际数据来选择合适的检测目标，无论是检测水平边缘、垂直边缘还是其他角度的边缘，并习得图像的低层特征。
因此需要一种能够检测图像是否真实的方法。 在静态图像中，JPEG是应用非常广泛的一种图像存储格式。网络上交流的图像中大部分为JPEG图像。因此本文介绍一种对伪造的JPEG图像进行检测的方法。...三、JPEG图像篡改检测 对图像进行合成或者篡改可以针对图像中所有的像素来进行，也可以针对图像中的部分像素来进行。由于JPEG图像的压缩存储过程是以 ?...这种破坏通过肉眼几乎观察不到，但是通过对图像数据的分析可以检测到这种破坏，进而识别经过合成或者篡改的JPEG图像。 在检测的过程中使用灰度图像。对于彩色图像首先将其转化为灰度图。...基于以上原理，对合成或篡改的JPEG图像的检测流程如下： 1 对待检测图像img0，采用质量因子 ? Q从QL到QH ? 分别对img0进行再压缩，得到一系列再压缩的图像。其中， ?...另外，这种方法对由视频帧转化成的JPEG图像也有较好的检测效果。 内容编辑：天枢实验室 吴子建 责任编辑：肖晴
讲解Python图像边缘检测图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务，它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。...在Python中，有多种方法可以进行图像边缘检测，本文将介绍一种常用的方法：Canny边缘检测算法。Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它由John F....该算法具有以下步骤：高斯滤波：由于图像中的噪声可能会影响边缘检测的结果，因此首先需要对图像进行高斯滤波来平滑图像并去除噪声。...，并对其应用Canny边缘检测算法，最终显示原始图像和检测到的边缘。...然后，我们应用高斯滤波和Canny边缘检测算法来提取图像的边缘。接下来，我们使用轮廓检测函数cv2.findContours()找到边缘的轮廓，并将其绘制到原始图像上。
传统图像边缘检测方法 引言 图像轮廓边缘指的是图像中目标对象和背景之间的区分明显的交界线。对于数字图像来说，图像边缘是数字图像中灰度变化比较大的点，它是物体最基本的特征之一。...基于图像边缘灰度剧烈变化的特征，传统的边缘检测方法往往根据灰度变化的情况进行边缘提取。...基本步骤 传统 Canny 边缘检测方法如下： （1）通过高斯滤波函数对图像进行平滑处理 首先通过对图像进行高斯滤波处理，平滑图像，避免将噪声视为图像边缘，从而可以尽可能地减少噪声对边缘检测产生的影响。...（2）通过一阶差分算子求滤波后图像的梯度幅值和方向 传统边缘检测算法通常通过计算梯度信息的变化来预测图像的边缘，因此 Canny 算子通过 2×2 的一阶差分算子计算水平和垂直方向的一阶导数，分别记为...（4）双阈值法检测边缘 在对图像进行非极大值抑制之后，可以得到图像的边缘，但这时得到的边缘往往不尽人意，由于噪声和图像色彩变化造成的影响，导致一些边缘像素的产生，但这些边缘像素可能并不是真正的边缘。
简单来说就是通过一些传统图像处理方法将图像分成很多小尺寸区域，然后根据小尺寸区域的特征合并小尺寸得到大尺寸区域，以实现候选区域的选取。 1.2....3.1 RPN 经典的检测方法生成检测框都非常耗时，如OpenCV adaboost使用滑动窗口+图像金字塔生成检测框；或如R-CNN使用SS(Selective Search)方法生成检测框。...3) 对超过图像边界的proposal的边进行clip，使得该proposal不超过图像范围。4) 忽略掉长或者宽太小的proposal。...，当该边界框是背景时（即不包含目标），此时 ? 。而当该边界框包含目标时， ? 。...由于我们不是特别关心不包含物体的bounding box，故赋予不包含物体的box的置信度confidence误差的权重为0.5，包含物体的权重则为1。
数据集 我们首先需要从互联网上获取包含墙壁裂缝的图像（URL格式）数据。总共包含1428张图像：其中一半是新的且未损坏的墙壁；其余部分显示了各种尺寸和类型的裂缝。 第一步：读取图像，并调整大小。...机器学习模型 我们想要建立一个机器学习模型，该模型能够对墙壁图像进行分类并同时检测异常的位置。为了达到这个目的需要建立一个有效的分类器。它将能够读取输入图像并将其分类为“损坏”或“未损坏”两个部分。...在最后一步，我们将利用分类器学到的知识来提取有用的信息，这将有助于我们检测异常情况。对于这个类任务，我们选择在Keras中重载VGG16来完成它。...我们还使用了Keras提供的简单数据生成器进行图像增强。 最终，我们能够达到0.90的整体精度，还不错！ ? 局部异常 现在我们要对检测出异常的图像进行一定的操作，使墙壁图像裂缝被突出。...，在该图像中，我已在分类为裂纹的测试图像上绘制了裂纹热图。
(1).需求 笔者经常在本地mac本上研究一些东西，需要一个本地的开发环境，使用docker来管理环境是一个性价比非常高的做法，方便调试。 为什么不在公司的服务器上做？...PS： 我在做相关开发/研究/查证时，一定会把公司的所有窗口全部关闭，反之一样，两者绝对不并行进行，太危险了。...docker-compose化了dev环境的apollo，所以直接用apollo的subnet作为sentinel的绑定源。...apollo的dev容器化参见官方，docker-compose化脚本位于： https://github.com/ctripcorp/apollo/tree/master/scripts/docker-quick-start...然后执行docker化命令： docker-compose up -d -d表示后台运行。
骑车不戴头盔识别检测系统通过GPU深度学习技术，骑车不戴头盔识别检测系统对行驶在马路上的骑电动摩托车等未戴头盔的行为进行抓拍，骑车不戴头盔识别检测系统不经过人为干预自动对上述违规行为进行自动抓拍识别。...骑车不戴头盔识别检测系统技术上采用 Tesnorflow+TensorRT推理组合，精度高速度快更实用。深度学习应用到实际问题中，一个非常棘手的问题是训练模型时计算量太大。
本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。...《图像相似度中的Hash算法》 代码可在微信公众号「01二进制」后台回复「检测图像相似度」获得 三种哈希算法的实现代码如下： ahash ? dhash ? phash ?...为什么余弦相似度不适合用来检测图片相似度 最后我们来讨论下为什么不使用余弦相似度来检测图片的相似度。开篇我们就说过如果需要用余弦相似度来衡量相似性，我们需要先构造两个向量。...用余弦相似度表示图片相似度的代码同样可以微信公众号「01二进制」后台回复「检测图像相似度」获得。...总结 本文介绍的方法都是通过非深度学习的手段来检测图像的相似度，虽然理解起来都很容易，但是每种方法都有局限性。
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