经过前面的讨论，我对Image类进行了优化，代码如下：//C#灰度图像处理类，作者：wmesci
//unsafe class Image :CriticalHandle, IDisposable
{
[DllImport("kernel32.dll")]
static extern IntP
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2024-08-29 16:38:12
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3.9 边界框、最小矩形区域和最小闭圆的轮廓源代码使用到的函数和代码解析1.图像金字塔函数-cv2.pyrDown2.图像阈值函数-cv2.threshold3.轮廓查找函数-cv2.findContours4.边界矩形-cv2.boundingRect5.轮廓绘制函数-cv2.drawContours6.最小外接圆-cv2.minEnclosingCircle7.画圆-cv2.circle运行
目录1、背景介绍2、代码实现2.1 获取原图2.1.1 区域图像imread 2.1.2 具体实现2.2 获取图像大小 2.3 阈值分割2.3.1 阈值分割threshold2.3.2 具体实现 2.4 区域面积筛选2.4.1 获取轮廓findContours2.4.2 获取轮廓面积contourArea 2.4.3 填充区域fillPoly2.
Kubernetes简介Kubernetes 是一个可移植的、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态系统。Kubernetes 的服务、支持和工具广泛可用。名称 Kubernetes 源于希腊语，意为 “舵手” 或 “飞行员”。Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目。Kubernete
# 如何实现Kubernetes Master节点去污点
在Kubernetes集群中，Master节点通常会加锁，以防止工作负载（Pod）调度在这个节点上。但是在某些情况下，我们可能需要允许Pod在Master节点上运行，这就需要进行去污点（taint removal）。本文将详细介绍如何实现Kubernetes Master节点的去污点。
## 流程概述
我们将使用以下步骤实现Kuber
在Kubernetes中，污点（Taints）是一种机制，用于标记节点（Node）并限制哪些Pod可以在该节点上运行。而去除污点（Tolerations）则是一种方式，让Pod可以绕过节点的污点限制，以确保Pod可以在特定节点上运行。
在本文中，我将教会你如何在Kubernetes中实现“k8s去污点”。首先，我们来看整个过程的步骤：
| 步骤 |
原创
2024-05-20 11:13:06
57阅读
在Kubernetes（K8S）中，污点（Taints）是一种机制，用于限制能够调度到节点上的Pod。污点可以阻止Pod调度到具有特定属性的节点上，例如节点上不具备某种特定的资源或服务。与之相反的是容忍（Tolerations）机制，它允许Pod调度到带有特定污点的节点上。
本文将教你如何在Kubernetes集群中使用污点和容忍来控制节点上的Pod调度。我们首先来看一下整个实现“k8s 污点
原创
2024-04-07 11:12:10
26阅读
目录一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像：1.2 模拟图像和数字图像：2.数字图像的表示：2.1 位数：2.2 图像分类：二、OpenCV概述：1.OpenCV概述：2.OpenCV-Python：3.OpenCV部署：三、OpenCV模块：一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像： 图像
# Java实现图像降噪去污调整角度
## 1. 引言
随着数字图像处理技术的不断发展，图像降噪去污和角度调整成为了图像处理中的重要问题之一。在本文中，我们将介绍如何使用Java编程语言来实现图像降噪、去污和调整角度的功能，并提供相应的代码示例。
## 2. 图像降噪
图像降噪是指通过一系列的算法和技术，减少或去除图像中的噪声，以提高图像的质量和清晰度。在Java中，我们可以使用OpenCV库
原创
2023-08-29 14:03:10
515阅读
视频中包含的信息量要远远大于图片，对视频的处理分析也越来越成为计算机视觉的主流，而本质上视频是由一帧帧的图像组成，所以视频处理最终还是要归结于图像处理，但在视频处理中，有更多的时间维的信息可以利用。本文主要介绍OpenCV在处理视频时的一些基本函数。一、视频帧的读取OpenCV为视频的读入提供了一个类VideoCapture，下面我们说明一下类的几个重要的方法：1，打开一段视频或默认的摄像头有两种
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2023-12-31 21:48:25
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在进行图像处理时，你迟早会发现需要转换图像——一般通过应 用艺术滤镜、推断某些部分、混合两幅图像，或者任何你能够想到的 方法完成。本章将介绍一些可以转换图像的技术。最后，你还能够执 行图像锐化、标记主体的轮廓、利用线段检测器检测人行横道。 本章将介绍以下主题： ·在不同颜色模型之间进行图像转换。 ·理解频率和傅里叶变换在图像处理中的重要性。 ·应用高通滤波器（High-Pass Filter，HP
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2024-04-13 11:22:52
155阅读
实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作一、实验目的 熟悉OpenCV运行环境，了解图像的基本操作及直方图均衡化。 二、实验内容 一个简单的图像处理例子。 代码如下：#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( ) {
Mat img = imread("result1.bmp");
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2024-02-25 13:23:56
236阅读
目录2. 图像处理2.1 图像阙值2.2 图像平滑2.3 形态学操作2.3.1 腐蚀操作2.3.2 开运算与闭运算2.3.3 梯度运算2.3.4 礼帽与黑帽2.4 图像梯度2.4.1 Sobel算子2.4.2 Scharr算子与Lapkacian算子2.5 边缘检测2.6 图像金字塔2.7 轮廓检测2.7.1 图像轮廓2.7.2 绘制轮廓2.7.3 轮廓近似2.7.4 边界矩形2.7.5 外接圆
文章目录1. OpenCV 主要模块2. OpenCV 图像处理基础2.1 图像处理一般流程2.2 颜色通道顺序2.3 基于 Numpy 的通道便捷处理2.4 OpenCV 对像素的访问及操作2.4.1 彩色图像2.4.2 灰度图像 OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 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
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2023-07-18 12:26:14
0阅读
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗
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2023-11-24 16:42:28
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图像处理基础操作+Opencv做图像处理?图像处理总结?图像处理的基本工具?Opencv的使用?python版本的安装?opencv图像显示和保存?关于图像的一些知识?图像格式——颜色空间格式说明?图像处理的领域?图像增强处理?图像平滑?图像分割?[基于数学计算方法的图像分割总结]()?基于颜色区间的图像分割? 基于阈值的图像分割? 基于边缘检测的图像分割? 基于分水岭算法的图像分割`?[基于机
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2024-04-28 11:23:37
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视频中包含的信息量要远远大于图片，对视频的处理分析也越来越成为计算机视觉的主流，而本质上视频是由一帧帧的图像组成，所以视频处理最终还是要归结于图像处理，但在视频处理中，有更多的时间维的信息可以利用。本文主要介绍OpenCV在处理视频时的一些基本函数。推荐阅读：一、视频帧的读取OpenCV为视频的读入提供了一个类VideoCapture，下面我们说明一下类的几个重要的方法：1，打开一段视频或默认的摄
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2024-01-09 20:10:19
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在深度学习中，无论是人脸识别，目标检测还是其他关于图像方面的技术，都需要用到图片样本。那么样本的预处理、清洗就经常出现在我们视线中，而修改图片的颜色、对比度、色调就可以说是最基本的任务了。Python中提供了Opencv这个库，这个库有着强大的处理功能，程序员可以直接调用里边的函数来对图像进行修改颜色通道以及其他特别处理。1.灰度图在现实世界中，万物拥有大量丰富的色彩。通常，我们描绘一幅图是以RG
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2024-01-10 16:18:40
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图像着色 使用OpenCV,深学习进行黑白 图像着色在本教程中，您将学习如何使用OpenCV，深度学习和Python对黑白图像进行着色。 图像着色是获取输入灰度（黑白）图像然后产生输出彩色图像的过程，该输出彩色图像表示输入的语义颜色和色调（例如，在晴朗的晴天，海洋必须是合理的“蓝色”） – 它不能被模型着色为“粉红色”。 以前的 图像着色 方法有：依赖于重要的人际互动和注释产生去饱和着色我们今天在
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2024-08-21 10:48:53
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形态学图像处理的基本运算有：膨胀和腐蚀（膨胀区域填充，腐蚀分割区域）开运算和闭运算（开运算去除噪点，闭运算填充内部孔洞）击中与击不中顶帽变换，黑帽变换形态学的应用：消除噪声、边界提取、区域填充、连通分量提取、凸壳、细化、粗化等；分割出独立的图像元素，或者图像中相邻的元素；求取图像中明显的极大值区域和极小值区域；求取图像梯度知识重点二值化操作cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_B
