。目标基于VS2017(对应VC15)编译最新版OpenCPN的 debug和 realease版本。参考资料OpenCPN GithubOpenCPN Manuals - Compiling on WindowsOpenCPN Manuals - Compile 2015 VS Community Workflow下载汇总Visual Studio Community 2017 (version
建立索引的原则： 1:查询频繁 2:区分度高 3:长度小 4: 尽量能覆盖常用查询字段. 索引长度：1: 索引越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好2: 索引越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--索引文件越大，增删改变慢,并且影响查询速度. 所以, 要在 区 ...
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2021-08-27 17:16:00
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因为我所记录的基本是MFC版本的，所以在做MFC之前必须对目前网上使用最多的win32程序了解清楚，因此从本章开始基本都是先分析win32版本，再着手编写mfc版本。 一、win32版本 win32版本的开始头文件格式基本都是一样开始的，#include <opencv2/opencv.hpp>，为了代
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2024-04-25 18:04:11
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0.配置问题。解决方案：略。1.typedef void * POINTER_64 PVOID64; error：缺分号等 解决方法1：#define POINTER_64 __ptr64
2.缺少tbb_debug.dll或者tbb.dll
解决方法： 复制tbb_debug.d
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2024-03-25 22:46:00
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现在，我们已经完成了关于测量图像中对象的大小和计算对象之间的距离的三部分系列的最后一部分。 两周前，我们通过学习如何（正确地）使用 Python 和 OpenCV 以顺时针方式对坐标进行排序，开始了这一轮教程。 然后，上周，我们讨论了如何使用参考对象测量图像中对象的大小。 这个引用对象应该有两个重要的属性，包括： 1 我们知道物体的尺寸（以英寸、毫米等为单位）。 2 它可以在我们的图像中轻松识别（
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2024-01-21 08:07:56
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## OpenCV区分前景背景的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python中的OpenCV库来实现前景背景的区分。在这篇文章中，我将为你展示整个过程的流程，并提供每一步需要使用的代码和代码注释。
### 1. 安装OpenCV库
首先，确保你已经安装了OpenCV库。如果没有安装，可以使用以下命令来安装：
```python
pip install opencv-py
原创
2024-01-07 07:41:30
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图像分割一直是图像处理中一项棘手的问题。图像分割算法从大的方面讲可以分为两类：
1 全自动图像分割：一般采用聚类算法来最大化前景与背景的差。
2 用户互动式图像分割：用户提供前景和背景的种子，然后对前景背景建立概率分
# 使用 Java OpenCV 实现背景与前景区分
作为一名新手开发者，学习如何用 Java OpenCV 来区分背景和前景是一个非常实用的技能。本文将向你介绍实现这一功能的流程、代码示例以及相关的图示。我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|---------|------------------------------
原创
2024-09-05 03:37:07
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首先 索引长度和区分度是相互矛盾的， 索引长度太短，那么区分度就很低，吧索引长度加长，区分度就高，但是索引也是要占内存的，所以我们需要找到一个平衡点； 那么这个平衡点怎么来定？ 比如用户表有个字段 username ，要给他加索引，问题是索引长度多少合适？ 其实我们知道 百家姓里面有百多个姓 ，但是
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2020-06-22 09:02:00
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首先 索引长度和区分度是相互矛盾的，索引长度太短，那么区分度就很低，吧索引长度加长，区分度就高，但是索引也是要占内存的，所以我们需要找到一个平衡点；那么这个平衡点怎么来定？比如用户表有个字段 username ，要给他加索引，问题是索引长度多少合适？其实我们知道 百家姓里面有百多个姓 ，但是大多数人的姓 集中在前十多个；如果我设置索引索引长度为1，对染占内存少，但是区分度低，区分度低索引的效率越低
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2017-02-12 21:32:42
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MySQL索引长度和区分度 索引长度和区分度是相互矛盾的 索引长度太短，那么区分度就很低，索引长度加长，区分度就高，但是索引也是要占内存的 需要找到一个平衡点 比如用户表有个字段username ，要给他加索引，问题是索引长度多少合适？ 如果设置索引长度为1，占内存少，但是区分度低，区分度低索引的效
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2021-03-01 03:24:00
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目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测 原理 我们前面学习了几个特征检测器，它们大多数效果都很好。但是从实时处理的角度来看，这些算法都不够快。一个最好例子就是 SLAM（同步定位与地图构建），移动机器人，它们的计算资源非常有限。为了解决这个问题， Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出
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2024-07-12 02:47:30
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二、矩阵操作（拷贝、洗牌、局部访问）： src.copyTo(dst)把src矩阵中的数据拷贝到dst。 src.convertTo(dst, type, scale, shift)缩放并转换到另外一种数据类型：dst：目的矩阵type：需要的输出矩阵类型，或者更明确的，是输出矩阵的深度，如果是负值（常用-1）则输出矩阵和输入矩阵类型相同scale和shift：缩放参数，也可以写为alpha和be
颜色空间 近100多年来，为了满足不同用途的需要，人们开发了许多不同名称的颜色空间，“可以说表示颜色空间的数目是无穷的”，但是，现有的颜色空间还没有一个完全符合人的视觉感知特性、颜色本身的物理特性或发光物体或反光物体的特性。人们还在继续开发各种新的颜色空间。不同的颜色空间有着不同的特性，使用在不同的领域。因此在实际中需要进行不同颜色空间的转换。不同颜色空间的转换可以是直接转换，也可以通过
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2023-12-19 17:23:01
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## Python区分数据的长度
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python来区分数据的长度。在这篇文章中，我将使用表格展示整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
### 整体流程
下面是实现这个目标所需要的步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 输入数据 |
| 步骤 2 | 检查数据类型 |
| 步骤 3 | 判断数据长度
原创
2023-12-09 06:21:17
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## Python 中文与英文长度区分
在使用 Python 进行字符串处理时，一个常见的问题是如何准确地区分中文和英文字符的长度。在很多情况下，我们需要计算字符串的长度以及对字符串进行格式化，但中文字符和英文字符的长度是不同的。本文将介绍如何在 Python 中区分中英文的长度，并给出一些实际的示例。
### 区分中英文长度的问题
在 Python 中，字符串是以 Unicode 编码进行
原创
2024-03-23 04:58:12
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在处理 MySQL 数据库的性能优化时，前缀索引是一个至关重要的概念，尤其是当我们谈论“mysql前缀索引区分度长度计算”的相关问题时。通过对数据的有效管理，前缀索引可以显著提升查询效率。然而，在实际应用中，如何正确计算前缀索引的区分度和长度常常是一个棘手的问题。本文将详细解读如何解决这一问题。
## 环境准备
在开始前，请确保您的开发环境中安装了以下技术栈，以保障兼容性：
- MySQL
使用OpenCV实现道路车辆计数 今天，我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。在本教程中，我们将仅使用Python和OpenCV，并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。我们将从以下四个方面进行介绍：1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。2. OpenCV图像过滤器。3. 利用轮廓检测物体。4. 建立进一步数据处理的结构。背景扣除算法 有许多
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2024-02-23 20:03:04
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目录前言一、背景知识Opencv轮廓检测ROS相关知识二、环境依赖三、具体实现Step1：初始化ROS，订阅话题Step2：接收话题，进入回调1. 帧处理 2. 膨胀腐蚀处理Step3：红绿特征处理1. 提取绘制轮廓2. 转换矩形、排序3. 显示检测结果四、完整代码五、使用方法CMakeLists.txt package.xmldetect.launch六、后续改进思路&nbs
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2024-02-28 10:17:49
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目标学习将不同的几何变换应用到图像上，如平移、旋转、仿射变换等。函数: cv.getPerspectiveTransform
变换OpenCV提供了两个转换函数cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective，可以使用它们进行各种转换。cv2.warpAffine采用2x3转换矩阵，而cv2.warpPerspective采用3x3转换矩阵作为输入。缩放缩放只是调整图像的大小。
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2024-05-22 17:17:52
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