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原生js处理数组数据小方法

<ul id="ul"></ul> <script> //假设这是一组数据，要渲染到页面页面 var arr = [{ msg:"nisjsiqi", img:"https://img1.baidu.com/it/u=282903700,3028230046&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JP

python opencv轮廓检测

引用网址：https://blog.csdn.net/Mr_Nobody17/article/details/119995281 0.边缘和轮廓边缘检测能够检测出边缘，但是边缘是不连续的。将边缘连接成一个整体，构成轮廓。 1.图像轮廓检测中注意的问题对象是二值图像，所以需要进行闽值分割。在Opencv中，背

不能错过！超强大的SIFT图像匹配技术详细指南（附Python代码）

引用网址：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1650694563611411654&wfr=spider&for=pc 全文共6081字，预计学习时长18分钟图源：pexels 综述强大的SIFT技术初学者指南；如何使用SIFT进行特征匹配；在Python中通过动手编码展示SIFT。简介观察下面选取的图片，并思考他们的

python实现两张图片拼接

纵向拼接 from PIL import Image def image_splicing(pic01, pic02): with Image.open(pic01) as img_01, \ Image.open(pic02) as img_02: img1_size, img2_size = img_01.size, img_02.size base_point = max([img1_size[0], img2_size[0]])

opencv打开摄像头

opencv打开摄像头 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { cv::namedWindow("win1", cv::WINDOW_AUTOSIZE); VideoCapture capture1(1); //capture1.get(cv::CAP_PROP

Python图片处理_PIL学习记录

①：PIL获取，保存，更改图片 #调用模块 from PIL import Image #打开图片 img1 :Image.Image = Image.open("./picture/001.jpg") #得到图片 img1.show() #显示得到的图片 img2 = img1.resize((1000,2000)) #更改图片大小 img2.save("./picture/002

opencv--算术操作

opencv--算术操作 1. 图像的加法2. 图像的混合 1. 图像的加法 API接口cv.add(img1, img2)可以将两幅图相加，或者可以简单地通过numpy操作将两个图像相加，即img=img1 + img2。规定：两个图像应该有相同的大小和数据类型，或者第二个图像为标量值。注：opencv加法和numpy加法之间

前端知识点总结

网页是如何加载并且渲染出来的？从输入url到渲染出页面的整个过程加载资源的形式 1.html代码 2.媒体文件，如图片，视频等 3.JavaScript，css 加载过程 DNS解析：将域名解析为对应的ip地址浏览器根据IP地址向服务器发起http请求服务器处理http请求并且返回给浏览器渲染过程根据html

C#编程，图片拼合、拼贴、合并

using System; using System.Collections.Generic; using System.Drawing; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Web; namespace ConsoleApp5 { class Program { static void Main(string[

opencv在图像上显示移动鼠标对应的RGB像素值

#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> #include<vector> using namespace

【高性能计算】CUDA编程之OpenCV的应用（教程与代码-4）

imread命令将返回以蓝色、绿色和红色（BGR格式）开头的三个通道处理视频的main函数中需要做的第一件事是创建VideoCapture对象。 GPUCUDA模块中的函数都定义在cv::cuda命名空间中，将设备上配置给图像数据用的显存块作为其参数。gettickcount函数返回启动系统后经过的时间（以毫秒为

ORB特征点提取与直方图相似度结合算法过滤视频关键帧

import cv2 import os from PIL import Image similary = 0.4 # 相似度值，可根据初步结果进行调整 # 读取并比较文件夹下的图片，同时删除相似图片 def read_dir(dir_name): if os.path.exists(dir_name): dir = os.listdir(dir_name) for file_name1 in rang

one-shot learning

one-shot learning 引言今天来给大家介绍一种深度学习网络。在介绍之前，先来给大家聊一聊题外话。相信大家都学过cnn卷积神经网络吧，知道卷积神经网络包含卷积层、池化层和全连接层。其工作原理大致为：图片（输入）->卷积层（提取特征）->池化层（减少参数量）->全连接层（计算每一类的得分值）->s

openCV python语言入门

准备 1.安装openCV库 2.openCV python文档，清华源的cv库最新版本是4.5.5 3.GitHub地址图片常识 openCV 中的默认颜色格式通常称为 RGB，但实际上是 BGR（字节反转）。因此，标准（24 位）彩色图像中的第一个字节将是 8 位蓝色分量，第二个字节将是绿色，第三个字节将是红色。然后第四、第五和第六

python 替换图片中的某部分

import cv2 img1=cv2.imread('./data/img/mer.jpg') img2=cv2.imread('./data/img/20220207_144920.jpg') # 取出图片中所有值大于 233的 reddish = img2[:, :, 0] > 223 # 将小于 223 的保留，大于 223的全部置为 0 img2[reddish] = [0, 0, 0] # 另一张图中True False 跟

案例-使用python实现基于opencv的图像拼接(合并)

这是使用python实现的第二个综合性的案例了，希望自己能够坚持下去，也希望能够帮到有需要的朋友们。图像拼接的的主要原理呢就是使用特征点匹配。简单点说呢，就是两幅图像中会有相同的部分，我们就是根据图像中相同的特征，进行图像的拼接，有些也被称为合并。具体来说分为四个步骤：

JS基础-定时器-切换图片练习-尚硅谷-P128

视频链接：链接代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> <style type="text/css"> #img1{ width: 500px; height: 300px; } </style> <scrip

030-OpenCV直方图均衡化、自适应均衡化

话不多说，上代码，看结果。 import cv2 # 导入库 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt ''' cv2.imread(filename,flags) # filename为文件名，图片与.py文件在一个文件夹时输入文件名即可 # 不在一个文件夹时输入图片的路径和名字 # flags为图片的

opencv inRange

opencv inRange void checkContours1() { Mat img1_2 = imread("L:\\2021_12_!7\\img1\\2021-12-18_112921.jpg"); Mat contours_img; //inRange(img1_2, Scalar(104, 104, 104), Scalar(135, 135, 135), contours_img); inRange(img1_2,

opencv和pil

在对图像进行resize操作的时候 img_pil = Image.open("1.jpg") img_pil = img_pil.resize((512, 512)) print(type(img_pil)) # <class 'PIL.Image.Image'> img_cv2 = cv2.imread("1.jpg") img_cv2 = cv2.resize(img_cv2,(512, 512)) pri

warpPerspective

前言：使用过的同学知道app——扫描xx王有个功能是将图片转化pdf，通过将手机相机拍到的图片转换为pdf，这款app能将手机拍到的照片多余的空白部分减去。本文讲述这个功能实现的部分原理。即实现本文的两张图片变换。参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37023649 转化的图

PDF转图片，拼接图片

一、导入PDF处理的包　　阿里云仓库搜索icepdf-core依赖，找到合适的版本，导入pom.xml文件。 <dependency> <groupId>org.icepdf.os</groupId> <artifactId>icepdf-core</artifactId> <version>6.1.2</version> </dependency> 二、P

画布多张图片合成二维码推广图

本最开始使用的是引用的 "html2canvas" ，但tm调来跳去各种问题。最后直接换成画布操作，我这里是采用的VUE 注意事项：图片链接和网站 http 协议一致，如果网站是http就图片链接开头就用http，若是s就用s ，否则将失败。我其实猜测 html2canvas 没有成功的原因可能也可能是这个原因，具体

OpenCV 函数学习14-图像与标量相加（cv2.add）

14. 图像与标量相加（cv2.add）函数 cv2.add() 用于图像的加法运算。函数说明： cv2.add(src1, src2 [, dst[, mask[, dtype]]) → dst 函数 cv2.add() 对两张相同大小和类型的图像进行加法运算，或对一张图像与一个标量进行加法运算。对一张图像与一个标量相加时，则将图像所有像

图像处理（四）：图像的几何变换

图像处理笔记总目录 1 图像缩放缩放是对图像的大小进行调整，即使图像放大或缩小。 API：cv2.resize(src,dsize,fx=0,fy=0,interpolation=cv2.INTER_LINEAR) 参数： src : 输入图像dsize: 绝对尺寸，直接指定调整后图像的大小fx,fy: 相对尺寸，将dsize设置为None，然后将fx和fy设置为比