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
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
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# 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
原创 9月前
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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
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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.
        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
转载 2024-08-29 16:38:12
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AR学习笔记(五):边缘分割优化和提取特征点特征点思路1:取牙齿轮廓底部中点设置ROI及门牙中线的提取牙齿分割及边缘的提取传统方法深度学习新的提取轮廓的想法特征点计算特征点思路2:取牙齿和牙龈交界点设置ROI及门牙中线的提取牙齿分割及边缘的提取特征点计算不同阈值下的检测效果(改变颜色分割的参数)不同canny边缘提取阈值的效果问题和想法 进一步优化牙齿分割和轮廓提取的效果,做一些尝试并记录,这几
前言     我们在以往的UI自动化测试中,可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作,来完成UI方面的自动化测试,但是在地图业务测试中,这种方式是无法完成的,地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的,比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度,但通过图像识别也是一个不错的思路,今天我们介绍一下利用图像识别的方式,在地图测试做一些应
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
# 如何使用Python OpenCV去除图像污点 在图像处理中,图像污点是一种常见的问题,它们可能是由于传感器噪声、灰尘或者其他原因导致的。清除这些图像污点是非常重要的,因为它们可能会影响到图像的质量和准确性。在本文中,我们将介绍如何使用Python中的OpenCV库去除图像中的污点,让图像更加清晰和准确。 ## 什么是OpenCV OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它提供了许多图像处
原创 2024-04-16 04:04:51
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什么是特征描述符   特征描述符是图像或图像块的表示,其通过提取有用信息和丢弃无关信息来简化图像。 通常,特征描述符将一个width*height* 3(通道)的图像转换为长度为n的特征向量或数组。在HOG特征描述符的情况下,输入图像的大小为64×128×3,输出特征向量的长度为3780。 在HOG特征描述符中,梯度方向(定向梯度)的分布(直方图)被用作特征。图像的梯度(x和y导数
概述在 Kubernetes 集群中,当节点由于某些原因(网络、宕机等)不能正常工作时会被认定为不可用状态(Unknown 或者 False 状态),当时间超过了 pod-eviction-timeout 值时,那么节点上的所有 Pod 都会被节点控制器计划删除。详细分析Kubernetes 集群中有一个节点生命周期控制器:node_lifecycle_controller.go。它会与每一个节点
转载 2024-03-18 09:55:22
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微服务单体应用架构:特点:体积庞大,部署时间长,技术更新慢,不利于扩展微服务架构:特点:整个系统由一系列独立运行的微服务组成每个微服务只关注特定的业务微服务之间通过RestFul接口进行调用微服务可以使用不同的技术,独立,独立部署组件:整合Netflix的开源组件:Eureka 服务治理组件Ribbon 客户端负载均衡组件Hystrix 容错管理组件Feign 声明式服务调用组件Zuul 服务网关
# 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
原创 2023-08-29 14:03:10
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# 如何去掉 Kubernetes 的污点 ## 引言 在 Kubernetes 中,节点上的污点(Taint)会影响 Pod 能否在该节点上运行。有时候,我们需要将已经存在的污点去除,以便让特定的 Pod 能够在该节点上运行。本文将向你介绍如何使用 Kubernetes 的命令行工具 kubectl 去掉节点上的污点。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A
原创 2024-01-09 06:18:24
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# 实现"Kubernetes污点去除"教程 ## 整体流程 下面是"Kubernetes污点去除"的实现步骤表格: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 获取当前节点的名称 | | 2 | 删除指定节点上的污点 | | 3 | 验证污点是否已被移除 | ## 具体步骤及代码 ### 步骤1:获取当前节点的名称 首先,我们需要获取当前节点的名称,以便后续操作。
原创 2024-05-09 06:49:04
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# Kubernetes 污点解除示例教程 在 Kubernetes 中,污点(Taints)被用于防止 Pods 被调度到某些节点上。我们可以通过解除这些污点来允许Pods正常调度。本文将详细讲解 Kubernetes 污点的解除流程,手把手教会你如何实现。 ## 流程概述 以下表格展示了解除 Kubernetes 污点的步骤,帮助你更系统地理解整个过程: | 步骤 | 描述
原创 2024-09-26 06:32:44
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# Kubernetes删除污点:新手教程 作为一名经验丰富的开发者,我理解新手在面对Kubernetes(K8s)时可能会感到困惑,特别是在处理一些高级功能,如删除污点(Taints)时。本文将指导你如何一步步删除Kubernetes集群中的污点。 ## 污点是什么? 在Kubernetes中,污点是一种标记节点(Node)的方法,用于指示该节点不希望某些Pod运行在其上。这通常用于维护节
原创 2024-07-17 06:24:20
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# Kubernetes 清除污点 在Kubernetes中,污点(Taint)和容忍(Toleration)是用来控制Pod调度的重要机制。污点可以为节点标记,使得只有具备相应容忍的Pod能够调度到这些节点上。随着集群的运行,有时需要清除某个节点上的污点,以使所有Pod都可以调度到该节点上。本文将详细介绍如何清除污点,并提供相应的代码示例。 ## 什么是污点和容忍 在Kubernetes中
原创 2024-09-12 06:54:20
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1. k8s-pod污点污点容忍 **Taints:**避免Pod调度到特定Node上 **Tolerations:**允许Pod调度到持有Taints的Node上 应用场景: 专用节点:根据业务线将Node分组管理,希望在默认情况下不调度该节点,只有配置了污点容忍才允许分配 配备特殊硬件:部分N ...
转载 2021-10-29 18:15:00
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