opencv 2017 vs
VS Code扩展Browser Preview调试Web
在扩展库里添加后，选择好html网页后执行（Open in Browser Preview） 右键点击： 打开例子为：yeoman创建office excel ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （47）-- 算法导论6.1 5题
# 五、一个已排好序的数组是一个最小堆吗? ## 文心一言： 一个已排好序的数组不一定是一个最小堆。最小堆是一种特殊的二叉树，它满足以下性质：对于任意节点 x，其父节点 y 的值都小于等于 x 的值。而一个已排好序的数组只是一个有序数组，它满足任意的元素都是按从小到大的顺序排列的，但并不一定满足最小 ......
opencv学习笔记（十二）
harris角点检测： #角点检测 import cv2 import numpy as np """cv2.cornerHarris() img:数据类型为float32 bolckSize:角点检测中指定区域的大小 ksize:Sobel求导中使用的窗口大小,一般为3 K:取值参数为[0.04， ......
VS 未能找到任何适合于指定的区域性或非特定区域性的资源
问题描述 更新Visual Studio工程名称后，编译不报错，但运行时出现如下错误。 [消息] 运行错误。 [原因] 未能找到任何适合于指定的区域性或非特定区域性的资源。请确保在编译时已将"*.Properties.Resources.resources"正确嵌入或链接到程序集"*"，或者确保所有 ......
opencv学习笔记（十一）
傅里叶变换： 作用： 高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界； 低频：变化缓慢的灰度分量，例如大海 滤波： 低通滤波器：只保留低频，会使图像模糊 高通滤波器：只保留高频，会使图像细节增强 opencv中主要就是 cv2.dft() 和c v2.idft() ，输入图像需要先转换为np.floa32的格式 ......
【jenkins】CVE-2017-1000353
0x01漏洞原理 enkins 未授权远程代码执行漏洞, 允许攻击者将序列化的Java SignedObject对象传输给Jenkins CLI处理，反序列化ObjectInputStream作为Command对象，这将绕过基于黑名单的保护机制, 导致代码执行。 0x02影响版本 所有Jenkins ......
OpenGL 环境搭建(VS2019)
1.GLFW 下载：https://sourceforge.net/projects/glfw/ 官网 ：https://www.glfw.org/download.html （可能登录不了） 下载后解压 glfw-3.3.8.bin.WIN32.zip 将include 和 lib-vc2019 ......
安装新版VS2022之后，添加EF实体模型没有生成对于的表格
1）找到vs2022安装路径中的EF6.Utility.CS.ttinclude.tt文件,需要去掉.tt后缀,然后再做以下修改【部分版本直接是EF6.Utility.CS.ttinclude则直接进入第二步】 2）修改EF6的实用程序EF6.Utility.CS.ttinclude文件,它默认的位 ......
linux下修改VS Code的"更新"源，提高更新下载速度
linux下修改VS Code的"更新"源，提高更新下载速度(这里用的是Debian/Ubuntu发行版)，亲测有效。 发现在网上搜索的vs code都是有关下载时速度慢，然后修改为vscode.cdn.azure.cn就可提高下载速度的帖子，但发现，装上vs code后，如果它更新，会发现vs c ......
#6077. 「2017 山东一轮集训 Day7」逆序对题解
考虑朴素 dp，令 $f_{i,j}$ 为 $1\sim i$ 排列有 $j$ 个逆序对的排列数。有转移方程： $$f_{i,j}=\sum_{k=0}^{i-1}f_{i-1,j-k}$$ 特殊地，我们定义 $j ```cpp #include using namespace std; names ......
浅谈OpenCV的多对象匹配图像的实现，以及如何匹配半透明控件，不规则图像
# 浅谈OpenCV的多对象匹配透明图像的实现，以及如何匹配半透明控件 ### 引子 > 1. OpenCV提供的templateMatch只负责将（相关性等）计算出来，并不会直接提供目标的对应坐标，一般来说我们直接遍历最高的相关度，就可以得到匹配度最高的坐标。但是这样一般只能得到一个坐标。 > 2 ......
数据结构课设打飞机————SFML如何配置到VS上
解决这个问题真的是花费了我好长好长好长时间 首先是SFML的版本安装，我用的编译器是Visual Studio 2022，下载最新版本的SFML也没什么问题，但关键是这个（下图） 这两个版本的区别是一个32位一个64位 我也是无语的今天才知道电脑如果是64位就下64位版本的，我一开始下载的是32位版 ......
opencv学习笔记（十）
图像中的直方图：hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) images：输入的图像，可以是单张图像或图像列表。在函数中需要用中括号 【】,且原图像格式应该是uint8或者fl ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （46）-- 算法导论6.1 4题
# 四、假设一个最大堆的所有元素都不相同，那么该堆的最小元素应该位于哪里? ## 文心一言： 最大堆的最小元素位于堆的根结点。由于最大堆的性质，根结点是堆中所有元素的最大值，因此它也是堆中所有元素的最小值。  image: 输入的源图像，可以是灰度图像或彩色图像。 ......
Python 3.11 无法使用opencv的解决方法
尝试了各种办法，默认安装方法`pip install opencv-python`安装后，`import cv2`提示缺少dll文件。 下载了opencv 4.7，添加路径到环境变量PYTHONPATH，但是里面没有提供给python3.11的config.py只有给3.10的，还是不成功。 所以， ......
opencv 学习笔记
1 配置环境 下载，可以从以下网站下载，国内镜像速度快，此次我选用4.5.4版本 OpenCV/opencv_contrib国内快速下载 – 绕云技术笔记 (raoyunsoft.com) 下载安装后，记得配置环境变量，主要是程序运行时需要调用的动态库目录，此处使用的是msvc2019 选vc15（ ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （45）-- 算法导论6.1 3题
# 三、证明:在最大堆的任一子树中，该子树所包含的最大元素在该子树的根结点上。 ## 文心一言： 在最大堆中，根结点是整个堆中最大元素的孩子，因此它包含的最大元素是在该子树的根结点上。 我们可以通过递归的方式证明任意子树中的最大元素都在该子树的根结点上。假设我们已经证明了深度为 d-1 的子树中的最 ......
NC24048 [USACO 2017 Jan P]Promotion Counting
[题目链接](https://ac.nowcoder.com/acm/problem/24048) # 题目 **题目描述** The cows have once again tried to form a startup company, failing to remember from pas ......
用opencv给一张透明图片添加背景
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np def add_alpha_channel(img): """ 为jpg图像添加alpha通道 """ b_channel, g_channel, r_channel = cv2.split( ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （44）-- 算法导论6.1 1题
# 一、在高度为h的堆中，元素个数最多和最少分别是多少? ## 文心一言： 在高度为 h 的二叉搜索树（BST）中，元素个数最多和最少的情况分别如下： 1.最多情况：当每个节点都包含两个子节点时，BST 中的元素个数最多。此时，BST 中的元素个数为 2^(h+1) - 1。 2.最少情况：当 BS ......
opencv学习笔记（八）
图像轮廓：用于识别和提取图像中物体的边界或轮廓信息。轮廓是由连续的边缘像素点组成的曲线，表示了物体在图像中的外形。 常用方法： 1、预处理：首先，对图像进行预处理，例如：灰度化、滤波、二值化，以便更好地分离物体和背景； 2、边缘检测：使用边缘检测算法（例如canny边缘检测）在预处理后的图像中找到物 ......
【vs code / idea】快速去除代码注释
一、前言随着代码量的增加，我们的注释量也会增加，有时为了提高代码的效率，我们会去掉注释，如果一行一行的去掉注释，效率太低，本文主要介绍一下 vs code 或 idea 中如何快速去除注释，希望对大家有所帮助。 二、删除单行注释 （ // ）1.在替换命令中，使用下面的正则，进行全局匹配替换,替换内 ......
opencv学习笔记（七）
图像金字塔：用于图像的分辨率降低。它通过连续的图像平滑和下采样操作来生成一系列分辨率逐渐降低的图像。 构建过程： 1、将原始图像作为底层 2、应用高斯滤波器对当前的图像进行平滑处理，以减少图像中的高频细节。高斯滤波器通过卷积运算在图像上进行平滑操作，使得图像变得更加模糊。 3、对平滑后的图像进行下采 ......
opencv学习笔记（六）
Canny边缘检测： 图片必须先转换为灰度图像 主要步骤： 1、噪声抑制：使用高斯滤波器，对图像进行平滑处理； 2、计算梯度：计算每个像素点的梯度强度和方向； 3、非极大值抑制：在梯度方向上，对梯度幅值进行非极大值抑制，保留局部最大值点作为候选边缘； 4、双阈值检测：根据设定的高阈值和低阈值，对候选 ......
P5025 SNOI2017 炸弹
[P5025 SNOI2017 炸弹](https://www.luogu.com.cn/problem/P5025) 不难看出本题是可以转化为图论模型的：建立 $n$ 个点代表 $n$ 个炸弹，如果第 $i$ 个炸弹能直接引爆第 $j$ 个炸弹，就连边 $i \to j$。 这样的图论模型很好地刻 ......
opencv学习笔记（五）
Sobel算子： Sobel算子是一种常用的图像梯度算子，用于检测图像中的边缘。它基于离散的差分运算，通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度来确定边缘的强度和方向。 import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('input.jpg', ......