国际会议 第四届 图像 医学
第四次实验
任务1-1 #include<stdio.h> #define N 4 void test1() { int a[N] = {1,9,8,4}; int i; //输出数组a占用的内存字节数 printf("sizeof(a) = %d\n",sizeof(a)); //输出int类型数组a的每一个 ......
【C++】【图像处理】形态学处理（腐蚀、膨胀）算法解析（以.raw格式的图像为基础进行图像处理、gray levels：256）
1 void erosion(BYTE* image, int w, int h, BYTE* outImg) 2 { 3 int rept; 4 //腐蚀 5 memcpy(outImg, image, sizeof(BYTE) * w * h); //将读取的图像赋值给outImg，方便进行腐蚀 ......
数据采集第四次实践作业
数据采集第四次实践作业 作业一 要求: 熟练掌握 Selenium 查找HTML元素、爬取Ajax网页数据、等待HTML元素等内容。 使用Selenium框架+ MySQL数据库存储技术路线爬取“沪深A股”、“上证A股”、“深证A股”3个板块的股票数据信息。 候选网站：东方财富网：http://qu ......
数据采集第四次实践作业
作业一 要求: 熟练掌握 Selenium 查找HTML元素、爬取Ajax网页数据、等待HTML元素等内容。 使用Selenium框架+ MySQL数据库存储技术路线爬取“沪深A股”、“上证A股”、“深证A股”3个板块的股票数据信息。 候选网站：东方财富网：http://quote.eastmone ......
2023数据采集与融合第四次作业
作业①: 实验内容 题目： 要求：熟练掌握 Selenium 查找HTML元素、爬取Ajax网页数据、等待HTML元素等内容。 使用Selenium框架+ MySQL数据库存储技术路线爬取“沪深A股”、“上证A股”、“深证A股”3个板块的股票数据信息。 候选网站：东方财富网：http://quote ......
102102144郑荣城第四次数据采集与融合技术实践作业
作业要求 码云地址 第一题 代码以及结果如下： import time import sqlite3 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver. ......
数据采集与融合技术第四次作业
作业一 实验内容 要求：熟练掌握Selenium查找HTML元素、爬取Ajax网页数据、等待HTML元素等内容。使用Selenium框架+MySQL数据库存储技术路线爬取“沪深 A 股”、“上证 A 股”、 “深证 A 股” 3个板块的股票数据信息。（东方财富网：http://quote.eastm ......
第四章 公钥密码 —— 现代密码学（杨波）课后题答案解析
第四章作业参考答案 4. 用推广的Euclid算法求67 mod 119的逆元 解：初始化：(1,0,119), (0,1,67) 1：Q=119/67=1，(0,1,67) , (1,-1,52) 2：Q=67/52=1，(1,-1,52), (-1,2,15) 3：Q=52/15=3，(-1,2 ......
相机靶面和图像传感器的理解与应用
一、相机靶面（Sensor Size）的基本概念 相机靶面，即相机内部的图像传感器尺寸，是衡量相机性能的重要指标。靶面尺寸越大，通常意味着相机能够捕获更多的光线和细节，具有更好的低光表现和更浅的景深效果。靶面尺寸的大小直接影响着相机的图像质量和使用场景。 二、特定靶面尺寸的理解：以2/3英寸为例 在 ......
python:第四章:注释(3.11.6)
一，单行注释: 1，常用的单行注释 以 # 开头，# 右边的所有东西都被当做说明文字，而不是要执行的程序 为了代码的可读性，# 后面建议先添加一个空格 例子: 1 2 # 这是单行注释 print('hello, world!单行注释') 2，行内注释 用#在代码的后面增加说明文字 为了代码的可读性 ......
数据采集与融合技术实践第四次作业
数据采集与融合技术实践第四次作业 作业1： 要求：熟练掌握 Selenium 查找HTML元素、爬取Ajax网页数据、等待HTML元素等内容。使用Selenium框架+ MySQL数据库存储技术路线爬取“沪深A股”、“上证A股”、“深证A股”3个板块的股票数据信息。 Gitee文件夹链接：题目一 代 ......
图像二值化--阈值自动选取
图像分割是图像处理这门学科中的基础难题，基于阈值的分割则又是图像分割的最基本的难题之一，其难点在于阈值的选取。事实证明，阈值的选择的恰当与否对分割的效果起着决定性的作用。由于阈值选取对图像分割的基础性，本文主要在【1】、【2】、【3】、【4】等的基础上，对一些当前流行的阈值选取算法做了探讨、实现和比 ......
Delphi图像处理中ScanLine的使用
一般我们在Delphi中进行图像处理时采用Pixels像素点赋值的方法，Delphi代码如下： varx,y:Integer;cColor:TColor;begin for y:=0 to Image1.Height-1 do for x:=0 to Image1.Width-1 do cColor ......
数据采集与融合技术第四次作业
目录作业①爬取股票信息心得体会作业②爬取中国大学MOOC网信息心得体会作业③华为云心得体会 作业① 爬取股票信息 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options import s ......
【Python&图像超分】Real-ESRGAN图像超分模型（超分辨率重建）详细安装和使用教程
图像超分是一种图像处理技术，旨在提高图像的分辨率，使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域，可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。今天给大家介绍一下腾讯ARC实验室发布的一个图像超分辨率模型Real-ESRGAN，同时奉上详细的安装使用教程。 ......
基于FPGA的图像中值滤波开发,包括tb测试文件以及matlab验证代码
算法运行效果图预览 通过MATLAB调用FPGA的仿真结果，显示滤波效果： 2.算法运行软件版本 vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 基于FPGA的图像中值滤波是一种在图像处理中常用的滤波技术，其原理是通过一定的算法将图像中的噪声平滑掉，同时尽量保留图像的细节信息。该 ......
小样本学习在图像识别中的挑战与突破
小样本学习（Few-Shot Learning）是一种机器学习方法，旨在从很少的样本中学习并做出准确的预测。在图像识别领域，小样本学习面临一些挑战，同时也涌现出一些突破性的解决方法。 挑战： 缺乏数据： 小样本学习的主要挑战之一是样本数量有限，这使得传统深度学习模型难以学习足够的特征。 过拟合： 由 ......
【scipy 基础】--图像处理
SciPy库本身是针对科学计算而不是图像处理的，只是图像处理也包含了很多数学计算，所以Scipy也提供了一个专门的模块ndimage用于图像处理。 ndimage模块提供的功能包括输入/输出图像、显示图像、基本操作（如裁剪、翻转、旋转等）、图像过滤（如去噪、锐化等）、图像分割、分类、特征提取以及注册 ......
2023数据采集与融合技术实践第四次作业
作业①： 要求： 熟练掌握 Selenium 查找 HTML 元素、爬取 Ajax 网页数据、等待 HTML 元素等内容。使用 Selenium 框架+ MySQL 数据库存储技术路线爬取“沪深 A 股”、“上证 A 股”、“深证 A 股”3 个板块的股票数据信息。 输出信息： MYSQL 数据库存 ......
MarkDown文件插入图片（绝对\相对路径\调整图像大小位置）
1、 插入网络图片（有效网络连接） Markdown中插入图片的语法为，图片路径可以直接写入图片有效链接网址即可： 方法1： 方法2：<img src="图片有效链接网址"> 2、插入本地图片（文件夹路径） 绝对路径和相对路径 绝对路径是是带有盘符的链接，例如‘F: ......
【C++】【图像处理】均值滤波和高斯滤波（低通滤波）算法解析（以.raw格式的图像为基础进行图像处理、gray levels：256）
1 void meanFilter(BYTE* image, int width, int height, BYTE* outImg) 2 { 3 //均值滤波 4 int smth[9]; 5 int i, j, m, n; 6 BYTE block[9]; 7 8 // 高斯卷积核初始化 9 s ......
“图像识别在智能交通系统中的应用与优化“
智能交通系统中的图像识别应用和优化是现代城市发展中的重要组成部分。以下是图像识别在智能交通系统中的主要应用和一些优化方向： 图像识别在智能交通系统中的应用： 车辆识别与跟踪： 图像识别用于识别和跟踪车辆，包括识别车牌号码。这有助于监控交通流量、管理停车场以及实施违章行为检测。 交叉口监控： 图像识别 ......
图像识别工具
1. OPenCVimport cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('screenshot.png', 0) # 使用模板匹配 template = cv2.imread('template.png', 0) res = cv2.matchT ......
图像缩放攻击
今天在B站上看到一个关于图像缩放攻击的挺有意思的视频。 去他的GitHub上复制了源代码来看了看，原理特别简单，核心就是算出缩放点的位置。 比如说有一个8个元素的列表[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]，现在我想把其中的两个元素改成0，而且要求这两个0均匀分布在列表之中。 问题就在于选择 ......
企业集成模式-第四章
四、消息传递通道 4.1 引言 1）消息通道主题 确定应用使用什么通道，以及使用通道做什么 固定的通道集：在设计应用时，开发人员必须知道把哪种类型的数据放在哪里，这样才能与其他应用共享这些数据;另外还要知道在哪里查找来自其他应用的特定类型的数据。 确定通道集：与之相关产生了一个问题，谁来决定哪些消息 ......
ISP图像处理Pipeline
参考： 1. 键盘摄影（七）——深入理解图像信号处理器 ISP 2. Understanding ISP Pipeline 3. ISP图像处理流程介绍 4. ISP系统综述 5. ISP（图像信号处理）之——图像处理概述 6. ISP 框架 7. ISP（图像信号处理）算法概述、工作原理、架构、处 ......
信息学奥赛一本通 第四章
第一节 for循环 2016：【例4.1】for循环求和 【题目描述】 利用for循环。计算输出1+2+3+...+n的和。 【输入】 输入n。 【输出】 如题述，之和。 【输入样例】 10 【输出样例】 55 【提示】 【数据规模及约定】 对于100%的数据，1≤n≤100。 #include < ......
第四章 第五章 文件权限、进程管理
一、 一、基本权限UGO 文件的权限针对三类对象进行定义 owner 属主，缩写u group 属组，缩写g other 其他，缩写o 每个文件针对每类访问者定义了三种主要权限 r：Read 读 w：Write 写 x：eXecute 执行 另 X：针对目录加执行权限，文件不加执行权限（因文件具备执 ......