VS2008环境中利用OpenCV对图像对比度拉伸

VS2008环境中利用OpenCV对图像<em>对比度</em><em>拉伸</em>

Matlab中去相关对比度拉伸——decorrstretch

【功能】使用去相关<em>拉伸</em>增强图像相关区域的颜色。 【语法介绍】 ·S=decorrstretch(I)对图像I进行去相关<em>拉伸</em>。I通常为RGB图像。返回值S与I具有相同的维数和数据类型。 ·S=decorrstretch(I,_tol’，TOL)对图像I进行去相关<em>拉伸</em>后使用线性<em>对比度</em><em>拉伸</em>。参量TOL可为二元向量或标量。TOL为二元向量时，表示所增强的灰度值较小

对比度线性拉伸

设原图灰度值范围[a,b]，灰度<em>拉伸</em>指定的灰度值范围是[c,d]，x为某点原来的灰度值，y为<em>拉伸</em>后的灰度值，则有以下关系 其中 img1 = imread('1.tif'); figure() subplot(121) imshow(img1) title('原图像'); para = [0 100]; img2 = myGrayScaleTransform(img1,

数字图像处理 对比度拉伸

实验题目: 根据下图参考数据和图像，编程实现数字图像的<em>对比度</em><em>拉伸</em>。 实验分析: 根据上图，可得：我们只要把图形中灰度值为28-75的像素点修改灰度值即可以完成本次实验。 可以先找出28，75的纵坐标，根据两点式求出该范围内的直线方程。 如设两点坐标为（x0,y1）,(x1,y1),则斜率为(y1-y0)/(x1-x0)。 实验程序: lab1.m function l

对比度拉伸 代码 对比度算法

<em>对比度</em><em>拉伸</em> 代码 <em>对比度</em>算法 数字图像处理

matlab实现 线性拉伸某灰度图像的对比度 代码 对比度拉伸

题目：定义一个图像的<em>对比度</em><em>拉伸</em>函数，函数名为myGrayScaleTransform，将输入图像的<em>对比度</em>线性平滑地<em>拉伸</em>到指定的灰度级区间，要求该函数的输入参数包括处理前的灰度图像img1 (如EXP1A.tif)、期望灰度级的参数区间para，输出参数为处理后的灰度图像img2。 定义函数为img2 = myGrayScaleTransform (img1, para)，其中，参数para是一个...

图像的灰度变换——图像旋转、图像的反色处理、对比度拉伸

这次我们要处理的是对图像进行旋转操作，具体要求，如下：        自定义一个图像的仿射变换函数，用于旋转给定的输入图像，该函数的输入参数包括处理前的图像和旋转角度。输入的角度为正数，表明处理结果为顺时针旋转，负数则为逆时针旋转，输出参数为处理后的图像。        曾参考《数字图像处理（第三版）》一书中P51的公式编写过自己的图像“旋转”函数，但是在某些角度下，输出结果却发生了错误，至于

matlab 数字图像对比度拉伸算法

运用本函数，可以使图像的<em>对比度</em><em>拉伸</em>，效果比直接使用imadjust，此函数是冈萨雷斯 数字图像处理 上面的

图像处理 对比度拉伸

数字图像处理 <em>对比度</em><em>拉伸</em>

对数及对比度拉伸变换

对数及<em>对比度</em><em>拉伸</em>变换 对数和<em>对比度</em><em>拉伸</em>变换是：动态范围操作的基本工具 表达式：g=c*log(1+f)，其中c是一个常数，f是浮点数 对数变换：                应用：压缩动态范围（实现了图像灰度扩展和压缩功能，扩展低灰度值而压缩高灰度值，让图像的灰度分布更加符合人的视觉特性）（灰度值0（黑）~255（白））          

python数字图像处理（8）：对比度与亮度调整

图像亮度与<em>对比度</em>的调整，是放在skimage包的exposure模块里面 1、gamma调整 <em>原理</em>：I=Ig 对原图像的像素，进行幂运算，得到新的像素值。公式中的g就是gamma值。 如果gamma>1, 新图像比原图像暗 如果gamma 函数格式为：skimage.exposure.adjust_gamma(image, gamma=1) gamma参数

提高图像的对比度，图像拉伸

#ifndef HISTOGRAM_H_ #define HISTOGRAM_H_ #include #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; class Histogram1D { private: int histSize[1]; fl

数字图像处理---直方图均衡化

直方图均衡化的英文名称是Histogram Equalization. 　　图像<em>对比度</em>增强的方法可以分成两类:一类是直接<em>对比度</em>增强方法;另一类是间接<em>对比度</em>增强方法。直方图<em>拉伸</em>和直方图均衡化是两种最常见的间接<em>对比度</em>增强方法。直方图<em>拉伸</em>是通过<em>对比度</em><em>拉伸</em>对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强<em>对比度</em>的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰...

【图像处理知识复习】03对比度线性拉伸matlab，C++实现

算法：（1）, 通过画灰度直方图点击打开链接，估计目标物灰度范围。（2）, 求斜率，即斜率大于1，则<em>拉伸</em>；（3）, 根据线性公式，求<em>拉伸</em>后灰度值，如下图1. matlab代码：%题目： <em>对比度</em><em>拉伸</em> %意义：所期望观察的对象因<em>对比度</em>不足而不够清晰，需进行<em>对比度</em><em>拉伸</em>。 %灰度值的分段线性映射 %已知条件：原图像的目标景物灰度范围[fa,fb],<em>拉伸</em>后范围在[ga,gb]。 %实现方法：目标景物灰度范...

对比度拉伸

#include #include #include #include cv::Mat contrastStretch(cv::Mat srcImage) { cv::Mat resultImage = srcImage.clone(); int nRows = resultImage.rows; int nCols = resultImage.cols;

matlab图像点运算 对比度增强 对比度拉伸 灰度变换

点运算又称为<em>对比度</em>增强、<em>对比度</em><em>拉伸</em>或灰度变换，是一种通过图像中的每一个像素值进行运算的图像处理方式。。它将输入图像映射为输出图像，输出图像每个像素点的灰度值仅有对应的输入像素点的灰度值决定，运算结果不会改变图像内像素点之间的空间关系。其运算的数学关系式如下：其中，A（x，y）表示原图像，B（x，y）表示经过点运算处理后的图像，f表示点运算的关系函数。按照灰度变换的数学关系，点运算可以分为线性灰度变...

matlab 实现图像的二值化、对比度拉伸变化

一、将一幅图像转化为二值图像,可以使用如下函数： BW = im2bw(I, level) %输出像素点小于level的像素，I是代表图像的变量，level是阈值，level属于[0 1]. BW = im2bw(RGB, level)%将RGB彩色图像转换为二值图像，转换过程中先转化为灰度图像，再转换为二值图像 二值图像：取值只有0和1的逻辑数组（logical型的数组）。如果是一个

OpenCV2马拉松第9圈——再谈对比度(对比度拉伸，直方图均衡化)

收入囊中 lookup table<em>对比度</em><em>拉伸</em>直方图均衡化 葵花宝典 lookup table是什么东西呢？ 举个例子，假设你想把图像颠倒一下，f[i] = 255-f[i],你会怎么做？ for( int i = 0; i < I.rows; ++i) for( int j = 0; j < I.cols; ++j ) I.at(i,j) = 255 － I.at(i,j)

图像对比度增强算法

论述了几种基于灰度直方图的图像<em>对比度</em>增强算法。

灰度变换函数：对数及对比度拉伸变换

对数与<em>对比度</em><em>拉伸</em>变换是进行动态范围处理的基本工具 对数变换的表达式：g = c*log(1+f)，主要应用压缩动态范围 其中c是一个常数，f是浮点数， 图像类似： gamma曲线的形状可变，但是对数形状是固定的 当执行一个对数变换时，通常期望将导致的压缩值还原为显示的全范围 //例如对于8比特而言 gs = im2uint8(mat2gray(g)); 使用函数mat2gray可将值限定在范围...

【数字图像处理】七.MFC图像增强之图像普通平滑、高斯平滑、Laplacian、Sobel、Prewitt锐化详解...

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识，主要结合自己大三所学课程《数字图像处理》及课件进行讲解，主要通过MFC单文档视图实现显示BMP<em>图像增强</em>处理，包括图像普通平滑、<em>高斯</em>平滑、不同算子的图像锐化知识。希望该篇文章对你有所帮助，尤其是初学者和学习图像处理的学生。 【数字图像处理】一.MFC详解显示BMP格式图...

数据增强——高斯噪声（RGB）

参考《机器学习实践指南》第十章 import cv2 import numpy as np fn = '1.jpg' myimg = cv2.imread(fn) img = myimg param=30 grayscale = 256 w=img.shape[1] h=img.shape[0] newimg = np.zeros((h,w,3), np.uint8) for x in ...

高光谱遥感图像处理（8）-----ENVI使用教程之直方图

直方图一直是直观的表达方式，很清楚的告诉你图像在空间域的分布，从抽象到具体，对图像的处理有很大的帮助，这里介绍常见的操作方式，<em>拉伸</em>方式，线性<em>拉伸</em>，分段<em>拉伸</em>，<em>高斯</em><em>拉伸</em>等等，还有直方图均衡化，直方图匹配，主要是操作。希望可以帮助刚接触的人。 一、直方图<em>对比度</em>增强 步骤：选择图像主窗口中的Enhance菜单—>Interactive Stretching进入交互式<em>拉伸</em>的界面

图像处理-线性拉伸

图像领域：<em>拉伸</em>即：灰度图<em>拉伸</em>，与直方图均衡化类似，但是也不同！！！线性<em>拉伸</em>：1）直接线性<em>拉伸</em>；2）裁剪线性<em>拉伸</em>；3）分段式<em>拉伸</em>。1）直接线性<em>拉伸</em>：（直接归一化，然后放缩到指定大小范围）代码：import cv2import numpy as npgray=np.float( cv2.imread(**) )gray_new=( gray-gray.min() ) / ( gray.max()-gr...

使用envi对图像进行对比度拉伸并保存

本文主要是对自己进行数据预处理的过程进行记录，以便日后查询。 由于原始图像<em>对比度</em>使得图像看起来不是那么清楚明亮，这里需要对RGB图像进行<em>对比度</em><em>拉伸</em>，使得目视感受较好，然后保存。 1.选择波段 1）首先读入8波段的图像，保存其中对应的RGB波段。 File-》Save as-》Save As…（ENVI,NITF,TIFF,DTED）-》选中要操作的图像，点击Spectral Subset，选中自己...

直方图拉伸和图像均衡

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ENVI%2线性拉伸算法实现

一、在ENVI里面有Linear和Linear2%的线性<em>拉伸</em>的方法，当然还有其它各种各样的<em>拉伸</em>方式，用的最多的就是Linear2% 二、Linear方法较为简单，<em>原理</em>如下所示：我们需要增强的图像范围一般[0,255]，因此下面公式中的c=0，d=255，得到一般公式为g(x,y)=255/(b-a)*(f(x,y)-a)，然后将小于a的灰度值赋值为0，大于b的灰度值赋值为255即可。 三、...

ENVI图像增强

一、空间域<em>图像增强</em> 1、定义：指对图像的灰度值直接处理以达到改善图像视觉效果的目的。 2、分类：据决定输出图像像元灰度值的方法不同，可分为： 1）、点运算：输出像元由对应输入像元的灰度值决定的运算方法； 2）、邻域运算（卷积滤波）：输出像元由对应输入像元与其领域内像元的灰度值决定； 3）、灰度形态学梯度运算：输出像元由结构元素及其对应的图像像元共同决定的运算。             ...

Halcon 增强图像对比度

Halcon中增强图像的<em>对比度</em>也是预处理中的一环，主要有如下方式： 灰度变换（scale_image） <em>原理</em>：可以理解为用一个模板扫描图像中的每一个像素，模板中像素最大值和最小值的差作为模板中心像素点的值。 作用：拉开图像的<em>对比度</em>，让图像中黑的地方更黑，亮的地方更亮。 emphasize：增强图像的高频区域（边缘和拐角），使图像看起来更清晰。 直方图均衡化（equ_histo_image） 灰度...

halcon图像预处理之图像增强

<em>图像增强</em>一般通过如下几种方式： 1. 灰度值线性变换 scale_image: g’ := g * Mult + Add g为当前的灰度值，Mult 为所乘的系数，Add为加的偏移值，由公式可以看出用scale_image来处理图像是个线性变化，会让黑的地方更黑，亮的地方更亮。 scale_image_max:将灰度值<em>拉伸</em>到0-255。 2. 增强图像<em>对比度</em> - emphasize(Image...

图像增强，增强对比度的方法，图像边缘提取

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Halcon 形态学处理

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 一般图像处理是针对图像做形状的改变，而形态处理则是对图像进行结构性的改变，而常见的形态处理就是针对二值图像（图像中的任何像素灰度值不是0就是255）的膨胀(Dilation)、腐蚀（Erosion）、开运算（先腐蚀再膨胀）、闭运算（先膨胀再腐蚀）。 一、理论： 膨胀(Dilation)-增加像素： &nbsp; &nbsp; &nb...

灰度变换与空间滤波之一（读数字图像处理学习halcon）

接触机器视觉的东西到现在有好长一段时间了，从以前折腾opencv到现在折腾halcon，这么浑浑噩噩的一年折腾，也没折腾出什么深刻的认识。回过头来想想，自己的学习过程完全是建造空中楼阁。提到的opencv及halcon的大部分资料都在介绍函数，算子等。因此决定，从基础做起，以数字图像处理这本书来理解halcon里的算子的想法的学习方式孕育而生。 前提 以8bit灰度图作为研究对象（L=256）

基于局部标准差的的局部对比度增强算法

http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3324282.html

halcon图像预处理之图像增强[转]

<em>图像增强</em>一般通过如下几种方式： 1. 灰度值线性变换   scale_image: g’ := g * Mult + Add g为当前的灰度值，Mult 为所乘的系数，Add为加的偏移值，由公式可以看出用scale_image来处理图像是个线性变化，会让黑的地方更黑，亮的地方更亮。 scale_image_max:将灰度值<em>拉伸</em>到0-255。 2. 增强图像<em>对比度</em> - emphasize(Im...

图像预处理：图像增强

一、<em>图像增强</em>的目的： 改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度 针对给定图像的应用场合，突出某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以扩大图像中不同物体特征之间的差别，满足某些特殊分析的需要。 二、<em>图像增强</em>的方法： 基于空域的方法，直接对图像像素进行处理 基于频域的方法，在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行修正，然后再反变换到原来的空域，得到增强的图像。 三、空间域图像

Halcon腐蚀膨胀算子

腐蚀：删除对象边界某些像素，具有收缩图像作用 膨胀：添加对象边界某些像素，具有扩大图像作用   结构元素：由数值为1或0组成的矩阵，在每个像素位置与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算。运算结果为输出图像相应的像素。运算效果取决于结构元素的大小内容以及逻辑运算的性质。   腐蚀算法：使用一个nXn结构元素去扫描图像中的每一个像素。用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操

Halcon随笔（一）

1.Halcon的三大数据类型：region、image、XLD；2.二值化后的区域是一整个区域，需要调用connection将连接区域分开；3.Blob分析的三大手法：二值化、形态学、特征提取；4.area_center求面积和特征区域中心坐标；5.Halcon中多线程实例：并行处理；6.median_image：中指滤波，去噪声；7.形态学：膨胀、腐蚀、开运算、闭运算————对象是二值化图像（...

限制对比度自适应直方图均衡

限制<em>对比度</em>自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive histgram equalization/CLAHE)，在改善图像方面取得了很好效果。若是场景深度变化不大，也可以用来去雾。但是算法并不总是很稳定，对有些图像处理效果不是很好。

拉伸图像提高对比度了

这个<em>拉伸</em>具有调节的功能 大家试试看，我自己在书上总结的 提高图像的<em>对比度</em>

MATLAB图像处理imadjust()函数调节图像的对比度示例

J=imadjust(I)  将强度图像为I的值映射到J中的新值，使得1％的数据在低强度和高强度I时饱和。这将增加了输出图像J的<em>对比度</em>。

利用matlab增强图像对比度

利用matlab增强图像<em>对比度</em>

增强图像对比度算法原理及matlab代码实现

一 <em>图像增强</em>的方法分类：1 从处理对象分类：灰度图像，（伪）彩色图像2 从处理策略分类：全局处理，局部处理（ROI ROI，Region of Interest Interest）3 从处理方法分类：空间域（点域运算，即灰度变换；邻域方法，即空域滤波），频域方法4 从处理目的分类：图像锐化，平滑去噪，灰度调整（<em>对比度</em>增强）二 <em>图像增强</em>的方法之<em>对比度</em>增强1 灰度变换法线性变换（已实现）对数变换（已实...

MATLAB彩色图片对比度增强（直方图均衡）

将rgb图像转化为ycbcr，在直方图均衡化，实现彩色图片<em>对比度</em>的增强，图片效果较好，代码简单。图像不会失真。

基于matlab的数字图像处理--对比度增强

通过使用matlab将图片的<em>对比度</em>提升。程序如下：% 通过灰度直方图的数据显示该图像的灰度值整体偏高，图像过于明亮， % 所以选用 γ &amp;gt; 1 的伽马变换 % 降低图像的亮度，提升图片的<em>对比度</em>。 clc img1 = imread('einstein.tif'); % 读入图像 imgdata = im2double(img1); P1= 1 * (imgdata .^ 1.2); P2=...

matlab实现 图像的灰度变换 增强输入图像的对比度 幂律变换 代码

题目：选择合适的基本灰度变换模型及其参数，通过该变换增强测试图像EXP2C.tif的全局<em>对比度</em>。 说明：要求设置合适的模型参数，以保证<em>对比度</em>增强后的图像不会丢失过多的图像细节信息。   实现思路： 选择幂律（伽马）变换模型来增强图像的<em>对比度</em>，幂律变换的模型为                                          在实验中将用X来表示伽马值γ。 步骤： 1...

matlab 一副图像的对比度值

用std 函数计算结果可以当成一副图像<em>对比度</em>值吗 下面是我根据这个公式自己写的<em>对比度</em>函数 结果和std函数不一样

对比度matlab算法

图像画质模糊，可以通过调节图像<em>对比度</em>来增强图像的画质

用matlab实现图像对比度增强算法

用matlab实现图像<em>对比度</em>增强算法的源代码，很实用。

matlab数字图像处理增强对比度

对图像进行数字图像处理，使<em>图像增强</em><em>对比度</em>

MATLAB实现彩色图像增强

分别用直方图，自适应，<em>对比度</em>调整方法实现彩色图像的增强，有代码，有图片

图像对比度设置matlab

使用matlab对图像进行<em>对比度</em>调节，<em>图像增强</em>和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。<em>图像增强</em>不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物

基于MATLAB的图像增强

本文主要讲解了<em>图像增强</em>中的灰度变换和直方图处理的基本方法，并基于MATLAB平台，给出了各自的处理效果图。灰度变换通过对原图像素重新分配实现，目的是使图像中表现较暗的像素值增大，这样图像的亮度就提高了。直方图变换通过使用累积函数对灰度值进行调整，以实现<em>对比度</em>的增强。当图像的有用数据的<em>对比度</em>相当接近时，通过这种方法，亮度可以更好的在直方图上分布。本文对原始图像和经过直方图均衡化的图像进行了对比，从视觉效果上验证了直方图均衡化在<em>图像增强</em>中的作用。

matlab实现图像增强

下面是根据我自己的工作整理的空间域和频率域的<em>图像增强</em>，首先将彩色图像转化为灰度图像，matlab 代码如下： clear all I1=imread('1.jpg'); imshow(I1) title('输入的彩色JPG图像') I = rgb2gray(I); %灰度化后的数据

自适应图像对比度增强算法

简介 　　本篇主要记录下一个图像自适应<em>对比度</em>增强算法实现。参考论文：a_fast_and_adaptive_method_for_image_contrast_enhancement 实现流程 　　详细算法<em>原理</em>请参考论文资料。 　　1、拿到待处理图像，以每个待处理像素为中心，3x3或者其他大小的windows，计算出对应窗口下最大值、最小值、平均值。 注意:直接对原图

图像处理中的对比度拉伸

图像处理中<em>对比度</em><em>拉伸</em>的matlab程序,对初学者了解<em>对比度</em><em>拉伸</em>很有帮助哦，

关于图像对比度【1】——对比度和线性变换

关于图像<em>对比度</em>【1】<em>对比度</em>和线性变换关于什么是<em>对比度</em>这事，不好用一个很明确很严谨的词来概括清楚。<em>对比度</em>高，画面看上去就很硬朗，<em>对比度</em>低，画面看上去就朦朦胧胧，比如下面这张图：<em>对比度</em>和颜色没有关系，换句话说如果使用YUV颜色空间的话，那<em>对比度</em>只与Y通道值（亮度）有关。所以在这里，就先不提颜色了。针对8位灰度图来说，<em>对比度</em>高，就是白的很白（值接近0），黑的很黑（接近255）。于是乎，要提高<em>对比度</em>，只要把

图像处理 对比度拉伸

图像处理 <em>对比度</em><em>拉伸</em> 图像处理 <em>对比度</em><em>拉伸</em> 图像处理 <em>对比度</em><em>拉伸</em>图像处理 <em>对比度</em><em>拉伸</em>

屏蔽百家号 -(baijiahao)

快过年了，回家了，发个非技术博客吧。 最近被百家号恶心到不行，搜了下屏蔽方法，在家懒得翻墙用谷歌，又懒得装插件设置屏蔽，找到了一个简单有效的方法，直接在搜索内容后边加 -(baijiahao)，效果还不错，清爽多了。 ...

Linux下设置/查看/取消定时任务

原文地址：http://changwu0101.blog.163.com/blog/static/1104246392011820104654131/ $ crontab -h crontab: invalid option -- 'h' crontab: usage error: unrecognized option usage: crontab [-u user] file ...

C++ map用法总结（整理）

1，map简介 map是STL的一个关联容器，它提供一对一的hash。 第一个可以称为关键字(key)，每个关键字只能在map中出现一次； 第二个可能称为该关键字的值(value)； map以模板(泛型)方式实现，可以存储任意类型的数据，包括使用者自定义的数据类型。Map主要用于资料一对一映射(one-to-one)的情況，map內部的实现自建一颗红黑树，这颗树具有对数据自动排序的功能。在...

JDK 11主要特性一览

JDK 11主要特性一览 jdk11即将在9月25号发布正式版。确定的新特性包括以下17个 181 嵌套类可见性控制 309 动态文件常量 315 改进 Aarch64 Intrinsics 318 Epsilon–一个无操作的垃圾收集器 320 删除 Java EE 和 CORBA 模块 321 HttpClient 323 用于 Lambda 参数的局部变量语法 324 Curve25519...

centos6.5搭建hadoop完整教程

1,软件版本 Centos 6.5 jdk 1.8,  hadoop 2.6   软件安装包地址： https://pan.baidu.com/s/1eUm0n5o 密码：33a2 2.开始安装前的准备工作 2.1前情说明 由于一般hadoop的测试都是多台机器测试。在这里用三台虚拟机代替。具体的环境等其中一台搭好后（包括Vmtool的安装，hadoop的安装），后期利用Vmvar

VS Code .vue文件代码缩进以及格式化代码

首先在应用商店中搜索“Vetur”插件安装，然后进行下面操作： 文件->首选项->设置，然后在右边编辑框输入以下设置： { "prettier.tabWidth": 4, "vetur.format.defaultFormatter.html": "prettier" } 然后通过快捷键 Alt+Shift+F 进行格式化 ☆☆☆可能遇到的问题☆☆☆ 经

Oracle 12c数据库安装教程和安装过程中一些报错解决方法

本文使用的Oracle版本是Oracle12c第二版 1.进入oracle数据库下载地址 https://www.oracle.com/technetwork/cn/database/enterprise-edition/downloads/index.html 2.进入下载是要登录的，没有账号的话可以注册一个，当然你不想注册的话，可以使用下面这个注册好的oracle账号进行下载 账号：alex...

在MySQL登录时出现Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES) 拒绝访问，并可修改MySQL密码

适用于windows安装MySQL 对于出现拒绝访问root用户的解决方案 错误1045（28000）：用户'root'@'localhost'（使用密码：YES）拒绝访问 首先解析此英文：ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)；解析的地方有...

洛谷P1040 加分二叉树

https://www.luogu.org/problemnew/show/P1040 题意： 一个nnn个节点的二叉树，每个节点都有一个分数，每颗子树也有分数 每颗子树的分数计算方法为： subtree的左子树的加分×subtreesubtree的右子树的加分＋subtreesubtree的根的分数。subtree的左子树的加分× subtreesubtree的右子树的加分＋subtreesub...

C++中的String的常用函数用法总结

一. string的构造函数的形式： string str：生成空字符串 string s(str)：生成字符串为str的复制品 string s(str, strbegin,strlen)：将字符串str中从下标strbegin开始、长度为strlen的部分作为字符串初值 string s(cstr, char_len)：以C_string类型cstr的前char_len个字...

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一、下载MySQL 首先，去数据库的官网http://www.mysql.com下载MySQL。 点击进入后的首页如下：  然后点击downloads，community，选择MySQL Community Server。如下图：  滑到下面，找到Recommended Download，然后点击go to download page。如下图：  点击download进入下载页面选择No...

stm32与FPGA通信代码实现方案spi（对初学者实用）

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关于Kali Linux安装中文输入法不能使用的问题总结1.关于Kali Linux系统中文输入法无法使用的问题描述1.1安装中文输入法1.2问题重现1.3解决问题 1.关于Kali Linux系统中文输入法无法使用的问题描述 现在有很多人使用Kali Linux系统，其功能强大之处，我这里就不再一一累赘，网上各大帖子的描述有很多。我这里总结的是关于该系统安装中文输入法，比如：搜狗输入法、Goog...

Xposed 源码剖析（一）

0x00 简介 是什么： &amp;nbsp; Xposed framework是一个基于Android系统实现的能够给用户提供修改系统层面或第三方APP功能的框架服务。 如何工作： &amp;nbsp; Android中有一个叫做Zygote的核心进程，它会随Android系统的启动而启动，然后加载系统所需的类，最后再调用初始化方法。每一个APP的进程都是从Zygote进程fork出的子进程，这个进程的...

Laravel SQL查询中first、pluck、lists方法的使用

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[LeetCode刷题笔记] 关于LeetCode的前言

又到了一年毕业就业季了，三年前的校招季我逃避了，可这一次终于还是要轮到我了=_=||。 作为要准备踏入码农行业的人来说，要准备校招，怎么能不去刷刷LeetCode呢？ LeetCode收录了许多互联网公司的算法题目，被称为刷题神器，我虽然早有耳闻，不过却一直没有上面玩过。即使这一年多来，做的编程还是挺多的，不过毕竟不是计算机专业的科班出身，在编程过程中土路子实在太多了，有时不仅写得煎熬，而且书写很多时候都非常不规范。所以就决定在找工作前夕，花点时间好好刷刷LeetCode。1、熟悉各互联网公司的算法题目，为

ffmpeg常用的命令

转组播流 ffmpeg -re -i /media/1.mpg -r 1800  -c copy -f mpegts udp://239.1.1.1:7000 ffmpeg -re -i ./test.ts -vcodec copy -acodec copy -f mpegts udp://239.168.1.212:8888?pkt_size=1316 1.1. 发送H.264裸流

Windows下用FFmpeg+nginx+rtmp搭建直播环境 实现推流、拉流（超简单教程）

成功运行！！     1.环境 开发环境：windows 开发工具：FFmpeg、nginx、nginx-rmtp-module 简介：Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器。 nginx-rmtp-module是Nginx服务器的流媒体插件。nginx通过rtmp模块提供rtmp服务, ffmpeg推送一个rtmp流到ng...

投稿中的简写ADM，AE，EIC

投稿后，进入审稿阶段，可以看到一些奇怪的缩写，现将其小结如下：Authors：作者，不用多说了。EIC： Editors in Chief，主编，权力最大（can &quot;proxy&quot; or perform tasks on behalf of another user）。AE：Associate Editors，副编辑，对你的稿件来说，此人非常重要。ADM：Administrator，相当于编辑部的执...

消息队列kafka（二）--与spring整合(kafkaTemplate方式)

一、简介 在这里介绍kafka与spring的整合，这里采用kafkaTemplate方式。 二、生产者开发步骤 1、添加maven依赖(略去spring依赖，请自行添加) org.apache.kafka kafka_2.9.2 0.8.2.1 org.apache.kafka kafka-clients 1.0.0 2、添加

C语言switch史上最详细的讲解

原文链接 https://github.com/shellhub/blog/issues/41 C语言switch史上最详细的讲解 switch语句允许测试变量与值列表的相等性,每个值称之为案例或者case,程序会检查switch后面的值并且与case后面的值比对，如果相等则执行后面的代码或代码块 语法 switch在C语言中的语法如下 switch(expression) { cas...

FPGA芯片选型（FPGA初学者的选择）

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://mp.csdn.net/postedit/82926464 前言 对于一个FPGA的初学者，如何选择一个公司的某一个系列的产品作为学习的基础呢？这是一个问题，但并不是最重要的问题。初学者在学习FPGA的时候，要解决的首要的问题是对数字电路技术基础知识的掌握，然后就是对硬件描述语言的掌握（veirlog或者VHDL）。至于FPG...

AmazonS3(aws 云服务android sdk接入)

参考aws云服务文档 https://aws.amazon.com/cn/documentation/s3/aws云服务实例代码 https://github.com/awslabs/aws-sdk-android-samplesapi https://docs.aws.amazon.com/AWSAndroidSDK/latest/javadoc/接入步骤1、添加依赖dependencies

win10g更新，0x8000FFFF错误

Windows无法更新，无法启用功能 ，0x8000FFFF错误，系统存在损坏文件，用管理员打开命令行（或powershell）运行sfc /scannow检查并修复。

完全卸载mysql（亲测有效！！！）

1.停止mysql服务。   　　“运行”——&amp;gt;“cmd”——&amp;gt;输入“net stop mysql;” 　　 　　看链接： 　　https://blog.csdn.net/Ludwig_/article/details/52634587  2.将控制面板中的mysql正常卸载 　　控制面板——》“程序”，找到并卸载！     3.找到安装路径，将所有关于mysql的文...

C / C++ 保留两位小数（setprecision(n)的一些用法总结）

　　做题遇到保留两位小数的题目，课本上写的又多又杂，网上查来的也是一堆内容需要筛选，눈_눈还是自己总结一下吧。 　　首先说C++代码 #include &amp;amp;amp;amp;amp;lt;iomanip&amp;amp;amp;amp;amp;gt; //不要忘了头文件 //第一种写法 cout&amp;amp;amp;amp;amp;lt;&amp;amp;amp;amp;amp;lt;setiosflags(ios::fi

unity 如何读取、修改Image的宽高

      宽：gameObject.GetComponent&amp;lt;RectTransform&amp;gt;().rect.width 高：gameObject.GetComponent&amp;lt;RectTransform&amp;gt;().rect.height GetComponent&amp;lt;RectTransform&amp;gt;().size...

windows环境搭载 rtmp服务器

https://pan.baidu.com/s/1nuTYpwH下载nginx服务器与nginx-rtmp-module解压完成后打开所在目录 输入在地址栏上输入 CMD 回车 输入命令nginx.exe -c conf\nginx-win-rtmp.conf 启动nginx服务器回车后没有任何提示，代表服务器已经启动成功了 任务管理器中可以看到有三个nginx进程，已经在后台运行了。...

FFmpeg从入门到精通读书笔记（1）

笔者才开始学习音视频开发，FFmpeg从入门到精通读书笔记系列主要是基于阅读刘歧、赵文杰编著的《FFmpeg从入门到精通》以及雷霄骅博士博客总结写的入门心得体会。 官方文档资料 FFmpeg官方文档：link FFmpeg官方wiki：link 中文经典资料 雷霄骅博士csdn链接：link 罗索实验室：link ChinaFFmpeg：link 除了以上这些信息，还可以通过Google、百度等搜...

Xmind 8 pro 软件破解版

特别说明：软件仅供技术交流，请勿用于商业及非法用途，如产生法律纠纷与本人无关 Xmind是一款非常专业的思维导图软件，收费好几百元，不过还是很多用户，因为目前用的最多，也简单易用。XMind界面友好、功能优秀、可用性极强，从而数百万人选择了它，XMind不仅可以绘制思维导图，还能绘制鱼骨图、二维图、树形图、逻辑图、组织结构图（Org、Tree、Logic Chart、Fishbo...

【DiMP】Learning Discriminative Model Prediction for Tracking论文阅读

Learning Discriminative Model Prediction for Tracking 论文地址 写在前面 又是MD大神的一个作品，发现MD大神也把Siamese的框架用起来了，而且一用就解决了Siamese这个框架的三大固有问题，论文还是延续了我看不懂的风格，很多机器学习和概率统计中的知识，自己基础不够扎实了。 Motivation Siamese的网络框架一般都只是把模板...

vue.js实战案例：实现todolist

实现页面如下图所示，分的比较仔细，可以将待办事项与未完成事项分开。下面上图↓↓↓↓↓这里只附上todolist.vue的代码，全部代码可以去

下载B站视频的几种姿势

平时在B站下视频，Yama最新接触的是bilibili唧唧，当时因为很好记，bilibilijj，直接在B站后面加“jj”会直接跳转到 https://www.jijidown.com/ 只需要被av号复制到搜索框就下载就ojbk了~ 唧唧 起初唧唧有一个chrome插件后面太久没有更新已经不能用—推荐一个 “bilibili哔哩哔哩下载助手” 最新的更新日志： ...

结合zTree实现 Js/jQuery/Html 下拉树（下拉框嵌入树结构）

一、效果图  二、项目结构   三、使用方法 （1）引入 jQuery 包，下载地址 （2）引入 zTree 包，下载地址 （3）引入 tree-select.js （4）$(&quot;#id&quot;).treeSelect(data); 一句话搞定   四、实现源码 （1）tree-select.js，样式什么的按需自改 /** * 下拉树 * 务必先引入 jQuery 和...

Mac下VirtualBox虚拟机Win7与主机共享文件夹

VirtualBox版本5.2.8解决方法如下：1.启动virtualbox，选中虚拟机，点击设置，点击共享文件夹；2.点击右侧按钮添加共享文件夹；3.选择共享文件夹路径（mac路径），自动挂载，固定分配两个勾选。4.VBoxGuestAdditions_5.0.0.iso下载地址http://download.virtualbox.org/virtualbox/5.0.0/5.启动Virtual...

屏幕录像专家破解版.rar下载

屏幕录像专家软件很好用，录像很清晰，录像效果也不错，推荐。。。。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/liangglei/3604513?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/liangglei/3604513?utm_source=bbsseo[/url]

java基础考试题下载

是关于java的一些面试题，用于练习和面试时做参考的。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/qq_22333931/8069891?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qq_22333931/8069891?utm_source=bbsseo[/url]

广工2015数据结构Anyview答案下载

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