文章目录说明：我的配置：目标网站：今天爬虫（手动提取url，发送get请求）1、创建项目+初始化爬虫文件：2、在setting中配置3、修改items.py：4、修改爬虫程序：spiders/scrapyd.py①、scrapy.Request()②、直接上我的代码：5、管道处理（一般都在这里进行数据清洗和数据储存操作）：pipelines.py1、测试spider是什么：2、保存到MongoD
opencv-GrabCut算法交互式前景提取OpenCV 提供了函数：cv2.grabCut()。下面为它的参数： • img - 输入图像 • mask-掩模图像，用来确定那些区域是背景，前景，可能是前景/背景等。可以设置为：cv2.GC_BGD,cv2.GC_FGD,cv2.GC_PR_BGD,cv2.GC_PR_FGD，或者直接输入 0,1,2,3 也行。 • rect - 包含前景的矩形
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2024-03-29 08:32:46
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下面给出第3篇文章中代码的详细注释版本。首先是头文件#ifndef FUNCTION_H
#define FUNCTION_H
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/imgproc/types_c.h>
#include<
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2024-09-12 04:12:41
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在这篇博文中，我将分享如何使用Python的PIL库提取图像通道，并结合实际案例探讨备份策略、恢复流程以及其他相关方面的方法，确保高效、安全地进行操作。我们将通过具体的图示和代码帮助理解整个过程。
## 备份策略
在进行图像通道提取之前，备份原始图像是非常重要的。我们可以通过以下流程进行备份。在此，我使用mermaid语法来展示备份流程图：
```mermaid
flowchart TD
本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性，截取感兴趣ROI区域，处理图像通道。一.获取图像属性1.形状-shape通过shape关键字获取图像的形状，返回包含行数、列数、通道数的元祖。其中灰度图像返回行数和列数，彩色图像返回行数、列数和通道数。如下图所示： # -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy
#读取图片
img = cv2
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2023-07-28 20:33:28
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Mat对象通道操作图像通道分离实现代码如下split(Mat m,List<Mat> mv)//通道分离下面用一段代码展示获取Mat对象的channels之后 如果通道数目大于1 那么就可以使用通道分离//首先获取图像的通道数 宽度 和 高度
int channels = m1.channels();
if(channels>1){
List<Mat> ms
文章目录1.基于CUDA的异构并行计算并行计算串行编程和并行编程并行性计算机架构弗林分类内存组织分类GPU异构计算异构架构衡量GPU容量的两个重要指标：评估GPU性能的两种不同指标：异构计算范例GPU和CPU线程的特点：CUDA：一种异构计算平台用GPU输出Hello WorldCUDA编程模型基础第一个代码cpu版GPU版CUDA编程注意 1.基于CUDA的异构并行计算并行计算并行计算通常涉及
# 使用Python提取透明通道图像的完整教程
在图像处理和计算机视觉领域，图像的透明通道（即Alpha通道）是一种重要的数据结构。透明通道可以定义图像中各个像素的透明程度，从而实现图像的叠加效果。本教程将通过Python来实现RGBA图像的透明通道提取。整个过程将被分为几个步骤，我们将一起逐步实现每一步。
## 整体流程概览
下面是实现透明通道图像提取的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 05:43:07
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# 如何使用Python通过图像的Y通道调整亮度
---
## 整件事情的流程
首先，我们需要加载图像，然后将其转换为YUV颜色空间，然后调整Y通道的亮度，最后将YUV图像转换回RGB格式并保存。
---
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---------------------------------
原创
2024-05-17 03:53:49
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'''
模块和包管理
模块和包的定义：
模块：模块是一个Python文件，以.py结尾，包含了Python对象定义和Python语句
包：Python中的包就是一个包含__init__.py文件的目录(文件夹)
为什么代码会有浅色的波浪线和红色的波浪线？
浅色的波浪线：pycharm检测你的这行代码不符合pep8规范(官方给出的编码规范)
红色的波浪线：pycharm检测到这行代码语法有问题，或者
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2024-04-08 21:21:42
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# 如何使用 AudioSegment 提取音频单通道
随着音频处理的需求不断增加，许多开发者开始使用 Python 的 `pydub` 库进行音频操作。此篇文章将教你如何使用 `AudioSegment` 提取音频的单通道（单声道），并提供详细步骤和代码示例。
## 流程概述
在开始之前，我们先来概述整个流程。以下是提取单通道音频的主要步骤：
| 步骤 | 动作
原创
2024-09-12 07:16:20
135阅读
大纲
1. hsv颜色空间简介2. 为什么是HSV3. 识别方法说明4. 识别步骤解析（代码片段）4. 检测结果
一、HSV颜色空间
由色调（Hue）、饱和度（Saturation）、亮度（Value）三个分量构成，HSV更接近于人眼的主观感受。我们可以通过下面的图来展示HSV颜色分布情况： &n
# Python提取图片某通道的图片教程
## 一、整体流程
为了帮助你实现Python提取图片某通道的图片，以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取原始图片文件 |
| 2 | 将图片转换为数组 |
| 3 | 提取指定通道 |
| 4 | 将数组转换为图片 |
| 5 | 保存提取的通道图片 |
## 二、具体步骤及代码解释
#
原创
2024-04-20 05:05:51
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opencv是一款非常强大的图像处理库，可以用来进行图像的处理。opencv库提供了丰富的工具，比如图像缩放，旋转，倾斜校正，自动对齐等等，使用这些工具可以很方便的进行图像的处理。那么你知道 opencv怎么读取图片吗？ 1.打开 opencv库。 2.打开图片文件夹。 3.选择要查看的文件格式。 4.点击“打开”按钮打开需要查看的文件。 5.点击“查看”按钮，可以查看到所有使用该文件
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2023-08-30 14:45:11
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研究配准进两年的时间，有幸看到一个技术文档，做了一下的总结，如有不妥之处敬请大家谅解，多提出意见
废话不多说，书归正传！
这里主要讲解的是多模态或者说是多序列MRI图像配准。采用的图片是人体膝盖图。配准暂且分为五部
Step1. 下载图片
Step2. 初始配准（粗配准）
Step3. 提高配准精度
S
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2024-01-06 21:44:58
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总结：卷积后得到的特征图的通道数和卷积核的个数有关。卷积后得到的特征图寸和卷积核的大小、步长和填充有关。 计算机中彩色图片的表示？以最常用的rgb图片为例，其在计算机中是以一个三维数组的形式存储的，其大小可以表示为32*32*3，其中32*32表示像素，3代表通道数。 卷积究竟是一个怎样的过程？ 假设我们的输入是7*7*3的
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2023-11-12 18:49:56
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一文弄懂LDO前言一、LDO是什么？二、 LDO工作原理三、LDO特点1.外围电路简单，价格便宜2.效率较低3.噪声低、纹波小四、LDO选型需考虑的重要参数1.压降（Dropout Voltage）2.最大耗散功率（Power Dissipation）五、总结 前言我们在设计电路时，最先考虑的就是电源电路的设计，电源电路是整个电路正常稳定工作的关键。电源电路中我们肯定离不开LDO，本文就LDO的
两种不完美的方式：用locals，globals用locals获取变量列表，再遍历比较对象。def namestr(obj):
ns = globals()
return [name for name in namespace if ns[name] is obj]其中is比较的是id，但如果a=b，则两者id相同。缺点：如果两个变量a = b，则会返回locals列表中前者。用inspe
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2023-06-19 16:35:46
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<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">这里有两种获取音频的方式：</span>1.录音保存获取音频点击开始录音按钮之后的开始录音，设置录音的状态，已经设置stop按钮停止录音按钮可以点击/* ****************
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2024-06-19 11:06:50
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在实际系统我们会接触到许许多多的文本类型数据。如何将这部分数据用于作为机器学习模型的输入呢？一个常用的方法是将文本转化为一个能很好的表示它的向量，这里将称该向量称作为文本向量。本文将以尽可能少的数学公式介绍目前业界比较流行的基于神经网络进行文本特征提取，得到文本向量的方案。1. 背景知识 这部分内容将介绍线性回归、梯度下降、神经网络、反向传播。对于有基础的同学这部分可以跳过，对于之前没有接触过相关
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2024-06-19 10:18:08
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