在2016年10月份至2016年11月份Red hat CVE漏洞库发布了7个“重要”“严重”等级的安全漏洞,针对出现的安全漏洞,发布了对应的Bugzilla。安全公告每月更新一次,旨在查找解决严重的漏洞问题。
下载安装依赖包[root@h165 ~]# cd /opt/jumpserver/requirements[root@h165 requirements]# cat rpm_requirements.txt libtiff-devel libjpeg-devel libzip-devel freetype-devel lcms2-devel libwebp-devel tcl-devel tk-devel sshpass openldap-devel mysql-devel libffi-devel ope
Ubuntu软件中心emacs的版本是23,自己在网上下了最新版24.3,通过编译安装到时候遇到来很多依赖问题,下面将这些问题整理了出来:
1. 准备下载相关的交叉编译器gcc (1)、aarch32架构的交叉编译器 因为系统是ubuntu 14-04的版本,可以直接使用安装的方式去安装aarch32架构的交叉编译器。也可以按照aarch64架构的方式去下载aarch32的交叉编译器,建议g++版本低一点,4.8.4左右。 sudo apt-get install g++-arm-linux-gnueabihf 执行命令成功后,使用 命令 arm-linux-gnueabihf-g++ -v 查看到安装的版本值,安装成功! 版本值显示如下图:
由于超过20M的psd,ai等文件,转换时可能会比较耗时间,所以建议php的超时时间及内存限制给大点(也可以不做调整)
安装GCC:sudo apt-get install build-essential
mono 3.10.0 正式发布:性能进一步改进,以前已经写过一篇 Centos 7.0 安装Mono 3.4 和Jexus 5.6。下面我们在CentOS 7上通过源码安装Mono 3.10, 需要安装最新的libgdiplus3.8。 1. 安装依赖项 yum -y install wget glib2-devel libtiff libtiff-devel libjpeg libjpeg-devel giflib giflib-devel libpng libpng-devel libX11 li
在windows上项目是可以正常运行的,部署到Linux上后,运行报异常,异常内容为:Unable to load library ‘tesseract’: Native library (linux-x86-64/libtesseract)
本文主要介绍了linux上安装tess4j项目,通过具体的解释说明,让我们从中学到linux上安装tess4j项目的精髓所在,让我们对Linux内部原理越来越熟悉,希望大家能够在以后的学习中更加快速的弄明白其中的关键。便于更好的操作。
在2016年6月份至2016年7月份 Red hat CVE漏洞库发布了7个“重要”等级的安全漏洞,针对出现的安全漏洞,发布了对应的Bugzilla。安全公告每月更新一次,旨在查找解决严重的漏洞问题。
在城市化(城镇扩展)、环境和能源等社会科学研究中常使用夜间灯光影像作为人类活动的表征。研究中使用最多的夜间灯光数据来自美国国防气象卫星计划(Defense Meteorological Satellite Program,DMSP)一系列气象卫星的观测。处理夜间灯光数据的方法和软件有很多,常用的有Arcgis等。在这里小渣将尝试用Python来读取夜间灯光数据。
pip 会 自动 根据 当前所在的环境,为你安装好对应python版本的opencv。非常非常方便。
Mono 3.4修复了很多bug,继续加强稳定性和性能(其实Mono 3.2.8 已经很稳定,性能也很好了),但是从http://download.mono-project.com/sources/mono/ 下载官方提供的源码安装Mono3.4 出现如下错误: /usr/bin/install: cannot stat `targets/Microsoft.Portable.Common.targets': No such file or directory make[7]: *** [install-p
CompileGraphics Magick, Boost, Botan and QT with MinGW64 under Windows 7 64
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,可以运行在Windows、Linux、MacOS等操作系统上。OpenCV提供了众多语言的接口,其中就包含了Python,Python是一门上手容易、使用起来十分让人愉悦的语言,利用Python学习OpenCV,相信能更快的获得效果。
依赖图像库Leptonica,在编译tesseract前先编译Leptonica, 版本对应关系见Compiling#linux,3.05对应leptonica-1.74.tar.gz
关于图像处理的模块常用的有 PIL,openCV等,不过应为要处理 tif 格式的图片,故特来写下这篇博客。 关于安装模块 libtiff 直接pip install libtiff 安装模块,发现无法导入,显示“No module named libtiff” ,打开anaconda prompt 执行conda list显示模块确实已经安装。尝试了把libtiff移除再重装还是没解决。
NICE DCV 是一种高性能远程显示协议。它允许用户在不同的网络条件下,将远程桌面和应用程序流从任何云或数据中心安全地传送到任何设备。通过将 NICE DCV与数据中心高性能设备结合使用,用户可以在数据中心或者服务器上远程运行图形密集型应用程序。然后,用户可以将结果流式传输到更适中的客户端计算机,从而消除对昂贵的专用工作站的需求。
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev
在tesseract-ocr中会用到leptonica库。这里对leptonica简介下。
C-x C-m f utf-8-unix RET : 将当前文件转换为 utf-8 编码
更新系统:在终端中输入 sudo apt-get update 和 sudo apt-get upgrade 以更新您的系统。
玩python期间,看到好多用python做的爬虫,感觉挺好玩,就开始了爬虫之旅的学习,期间受一些教程的启发想去试试学校的教务系统,可惜登录需要验证码,于是四处寻找解决方法,最终找到这个大致能看懂的。
简易安装方式是从库中安装编译好了的Opencv,这种安装方式简单方便,缺点是容易在使用中出现未知bug,比如不能imshow图像,不能读视频文件等(opencv3好像好一点)。
Libgdiplus是一个Mono库,用于对非Windows操作系统提供GDI+兼容的API。libgdiplus是mono中的System.Drawing依赖的一个组件,用于显示web页面基本颜色等。目前最新是libgdiplus-2.10,具体可以 http://www.mono-project.com/Libgdiplus 。 tar -xjvf libgdiplus-2.10.tar.bz2 cd libgdiplus-2.10 ./configure --prefix=/usr/local mak
Python有很多库可以进行图像文件的读写,比如图像处理包pillow,科学绘图库matplotlib等。 Pylibtiff用于tiff文件的读写,matplotlib本身不支持tiff图像。 下面简单给出使用的示例:
一次性安装所有软件的命令 sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl sudo apt update sudo apt-get install -y openssh-server tree xfce4 xfce4-terminal vnc4server \ autocutsel samba samba-common cifs-utils tofrodos iproute2 gawk xvfb gcc \
因为我们做芯片主要在Linux服务器上工作,所以点"GNU/Linux",选择合适的靠近的ftp镜像站点下载。
在这给大家介绍一个不错的家伙,samba服务。如果您正在犯愁,如何在Windows和Linux之间实现资源共享,就请看看这篇详解,希望能帮您解决困扰。
[[[200 228 197] [200 228 197] [200 228 197] ... ... [200 228 197] [200 228 197] [200 228 197]]]
据说,网上有人安装了 7 个月才在树莓派上把 OpenCv 安装成功,然后我就想挑战以下,能不能在七分钟内搞定。
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
在Ubuntu 18下,试用了cutecom、picocom、putty,决定CuteCom最友好。 但是CentOS7没有提供CuteCom。根据CentOS7安装CuteCom提供的方法,在CentOS7.5.1804下安装cutecom成功。
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
我下载的为:qt-everywhere-opensource-src-4.7.2.tar.gz
这些依赖包包括了构建OpenCV库所需的编译器、开发工具、图像和视频处理相关的库。
Opencv大家很熟悉了,经典的图像处理库,Opencv在Windows下安装是很简单的,只需要配置DLL即可。但是在Linux下,因为Linux各种发行版本多种多样,所以我们只有自己通过编译源码的方式来安装Opencv了,源码安装会自动根据你当前的Ubuntu系统中安装的组件来编译Opencv源码,所以说你编译好的这份Opencv库是独一无二的,移到别的地方就不行了哦。
有些公司内部存在一些NET项目,而公司服务器后期都换成了Linux,若单纯为这一个项目占用一台Windows服务器显得极其浪费,因此需要将NET项目嵌入到Linux服务器中,为了后期方便迁移和运维最好是Docker容器中运行。
CentOS安装GraphicsMagick 安装相关依赖 yum install -y gcc libpng libjpeg libpng-devel libjpeg-devel ghostscript libtiff libtiff-devel freetype freetype-devel 下载并解压 wget ftp://ftp.graphicsmagick.org/pub/GraphicsMagick/1.3/GraphicsMagick-1.3.29.tar.gz
文章目录 Python 图片识别 OCR #1 需求 #2 环境 #3 安装 #3.1 macOS #3.2 Linux(CentOS) #4 使用 #4.1 python安装pytesseract库 #4.2 Python代码 #5 在线案例 Python 图片识别 OCR #1 需求 识别图片中的信息,如二维码 #2 环境 macOS / Linux Python3.7.6 #3 安装 #3.1 macOS 安装 tesseract //只安装tesseract,不安装训练工具 brew install
1. 安装依赖 # 先安装一些依赖 yum install libjpeg yum install libjpeg-devel yum install libpng yum install libpng-devel yum install libtiff yum install libtiff-devel yum install libungif yum install libungif-devel yum install freetype yum install zlib 2. 安装ImageMagic
这篇博客介绍在Linux中的gcc和g++编译环境下如何使用cmake来编译OpenCV源代码。我基本是按照OpenCV官方的说明文档,一步步地进行的,所以表述不清楚的地方还请参照原文。
我也不清楚,为啥昨天的文章发了以后掉了3个粉丝,对于我这种18线(可能是180线)的小号主,掉一个粉丝我都很伤心,增加三个我都可以高兴一整天。如果有可能,下次取关前可以给我留一段言,让我知道是为什么?
最近写程序用到了这个模块,但是貌似在 <Python2.7 的环境下用总是会出现这个问题。
开始了解Docker是健明的一篇文章跟着jimmy学docker系列之第2讲:一个软件一个容器,那时正在研究虚拟机(Virtual Machine),发现Docker更适合现在的需求,就从基本概念和操作命令开始学习。前期顺风顺水直到看了胡博士的文章,对其Dockerfile的内容有很多不理解,后来明白Docker并不是单一独立的存在,你想要创建的镜像集成了所需的环境、软件、数据库以及脚本等,是生信处理能力的综合性体现。
当前,在linux系统上架设asp.net网站、建设web应用工程项目已经在国内流行起来,
在2021年1月份,cppan的官方网站关闭了,因此现在通过cppan自动下载tesseract所需要的环境依赖从而编译tesseract动态库的方式不可行。tesseract官方文档提供了通过sw下载环境依赖的编译方式,有兴趣的博友可以试试官方文档的方式。在这篇博客中将采用另外一种方式编译tesseract。tesseract依赖于leptonica,而leptonica又依赖于zlib、libjpeg、libpng、libtiff这4个运行库。因此我们一步步进行编译。
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