高斯图像增强、对比度拉伸的原理? [问题点数:40分,结帖人wangyaninglm]

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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
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
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
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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
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超详细MySQL安装及基本使用教程
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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
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)
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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)
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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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