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NV12最近的邻居插值缩放和双线性插值缩放

导言本文是一个优化的NV12图像缩放程序。有不同类型的图像缩放算法。它图像缩放算法的复杂性与图像质量损失和性能低下有关。我决定选择最简单的“最近邻居插值”和双线性插值,以调整NV12图像的大小。...在你阅读我的提示之前。你需要对格式有一些基本的概念。并且知道什么是插值缩放算法。如果您之前厌倦了RGBA格式的图像比例,您会更容易理解我的程序是如何工作的。...U和V是交错的。如果丢弃U和V平面,Y平面是灰色值因此’宽度高度 3 / 2’是图像的总内存长度。...total_length = ylen + ulen + vlen = ylen * 3 / 2每四个Y值匹配相同的U值和V值。...该算法只需使用“四舍五入”,将源图像中最近的像素值存储在dest图像数组中。因此,效果不会很大,通常会有一些严重的马赛克。双线性插值双线性插值同时使用小数部分和整数,根据四个像素计算最终像素值。

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Javascript 值和引用之间的区别

上已经收录,更多往期高赞文章的分类,也整理了很多我的文档,和教程资料。欢迎Star和完善,大家面试可以参照考点复习,希望我们一起有点东西。 在JavaScript中,可以通过值和引用传递。...两者之间的主要区别是,按值传递发生在赋值基本类型的时候,而赋值对象时按引用传递。接下来,跟着智哥,来详细看看。 1.理解基本类型和对象 JavaScript提供了2种数据类型:基本类型和对象。...2.值 按值传递的简单规则是 JS 中的所有基本类型都按值传递,就这么简单。 按值传递意味着每次将值赋给变量时,都会创建该值的副本,每一次哦。 ?...注意:为简单起见,我说变量包含对对象的引用。 但是严格说来,JavaScript中的变量包含的值是对对象的引用。 4.值的比较和引用的比较 在比较对象时,理解值和引用之间的区别非常重要。...如果修改对象,则引用该对象的所有变量都将看到更改。 比较运算符区分比较值和参考。

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    硬编码和魔法值之间的区别

    然而,在这个例子中没有一个字符是硬编码的:在上面的代码中没有“不应该在源代码中”的东西。该功能只是用非常清晰和特定的代码实现了非常清晰和特定的业务需求。少一点就会被软编码。...然而,我在本文中遇到的问题是,它将硬编码和使用魔法数字(或魔法字符串)之间的区别混为一谈了。...维基百科对魔法值的定义如下: “神奇数字”这个术语也指在源代码中直接使用数字而不作解释的糟糕编程实践。在大多数情况下,这使得程序更难阅读、理解和维护。...尽管大多数指南都对数字0和1做了例外,但将代码中的所有其他数字定义为命名常量是一个好主意。 这是可取的,有以下几个原因: 它更容易阅读和理解。 改变数字的值更容易,因为它没有冗余地重复。...更改一个神奇数字的值是容易出错的,因为相同的值经常在程序的不同位置使用多次 它促进了参数化。 硬编码是不好的,因为它假定应该灵活的信息实际上是固定不变的。

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    使用griddata进行均匀网格和离散点之间的相互插值

    文章目录 1 griddata函数介绍 2 离散点插值到均匀网格 3 均匀网格插值到离散点 4 获取最近邻的Index 插值操作非常常见,数学思想也很好理解。...常见的一维插值很容易实现,相对来说,要实现较快的二维插值,比较难以实现。这里就建议直接使用scipy 的griddata函数。...: lon: 站点的经度 lat: 站点的纬度 data: 对应经纬度站点的 气象要素值 loc_range: [lat_min,lat_max,lon_min,lon_max]。...3 均匀网格插值到离散点 在气象上,用得更多的,是将均匀网格的数据插值到观测站点,此时,也可以逆向使用 griddata方法插值;这里就不做图显示了。...= [80,53], 我们lon_grid和lat_grid去查找一下,对应的经纬度为[113.25,30] , 刚好位置对上!

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    Python Qt GUI设计:QSpinBox计数器类(基础篇—15)

    QSpinBox是一个计数器控件,允许用户选择一个整数值,通过单击向上/向下按钮或按键盘上的上/下箭头来增加/减少当前显示的值,当然用户也可以输入值。...在默认情况下,QSpinBox的取值范围是0~99,每次改变的步长值为1。 QSpinBox类和QDoubleSpinBox类均派生自QAbstractSpinBox类。...QSpinBox用于处理整数值,QDoubleSpinBox则用于处理浮点值,它们之间的区别就是处理数据的类型不同,其他功能都基本相同。...QDoubleSpinBox的默认精度是两位小数,但可以通过setDecimals()来改变。...来看看QSpinBox按钮类的示例,效果如下所示: 在这个例子中,有一个标签和计数器放置在一个垂直布局管理器中,并把这个垂直布局管理器放置在窗口中。

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    uni-app&微信小程序图片组件的等比例缩放和自适应裁切显示

    因为 uni-app 要兼容多终端和各种小程序,所以它的语法和微信小程序是基本一致的。 今天就整理一下小程序的图片组件(image)的缩放和裁切显示实现,下面以 uni-app 为例。...aspectFit缩放模式,保持纵横比缩放图片,使图片的长边能完全显示出来。也就是说,可以完整地将图片显示出来。 aspectFill 缩放模式,保持纵横比缩放图片,只保证图片的短边能完全显示出来。...center 裁剪模式,不缩放图片,只显示图片的中间区域。 left 裁剪模式,不缩放图片,只显示图片的左边区域。 right 裁剪模式,不缩放图片,只显示图片的右边区域。...top left 裁剪模式,不缩放图片,只显示图片的左上边区域。 top right 裁剪模式,不缩放图片,只显示图片的右上边区域。...未经允许不得转载:w3h5-Web前端开发资源网 » uni-app&微信小程序图片组件的等比例缩放和自适应裁切显示

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    编程语言中的值数据类型和引用数据类型之间的区别

    {1,2,3,4} //在栈中会开辟一块内存存储变量arr,arr里面存储的值是{1,2,3,4}在堆中的地址,需要注意的是arr本身也是有其自己的地址,只不过该地址存储的是arr本身 int arr[...] = {1,2,3,4}; 2.值数据类型在参数传递中是值传递,也就是传递的值给形参,而在函数里形参的改变不影响实参的值;引用数据类型在参数传递中是引用传递,也就是传递的值是地址,而在函数里形参的改变会影响实参的值...cout 的值:" << num1 << endl; cout 的值:" << num2 << endl; int tmp =...的值:" << num2 << endl; } int main() { int a = 1; int b = 2; cout 的值:" << a <...< endl; cout 的值:" << b << endl; swap(a, b); cout 的值:" << a << endl

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    uni-app&微信小程序图片组件的等比例缩放和自适应裁切显示

    因为 uni-app 要兼容多终端和各种小程序,所以它的语法和微信小程序是基本一致的。 今天就整理一下小程序的图片组件(image)的缩放和裁切显示实现,下面以 uni-app 为例。...aspectFit缩放模式,保持纵横比缩放图片,使图片的长边能完全显示出来。也就是说,可以完整地将图片显示出来。 aspectFill 缩放模式,保持纵横比缩放图片,只保证图片的短边能完全显示出来。...center 裁剪模式,不缩放图片,只显示图片的中间区域。 left 裁剪模式,不缩放图片,只显示图片的左边区域。 right 裁剪模式,不缩放图片,只显示图片的右边区域。...top left 裁剪模式,不缩放图片,只显示图片的左上边区域。 top right 裁剪模式,不缩放图片,只显示图片的右上边区域。...未经允许不得转载:w3h5 » uni-app&微信小程序图片组件的等比例缩放和自适应裁切显示

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    Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

    NumPy 库来实现一个简单的功能:将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说,它首先创建了一个包含 0 到 9(包括 0 和 9)的整数数组,然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...此函数遍历输入数组中的每个元素,将小于 1 的元素替换为 1,将大于 8 的元素替换为 8,而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。...np.clip 的用法和注意事项 基本用法 np.clip(a, a_min, a_max)函数接受三个参数:第一个参数是需要处理的数组或可迭代对象;第二个参数是要限制的最小值;第三个参数是要限制的最大值...数据类型转换:需要注意输入数据和边界值(a_min, a_max)之间可能存在类型不匹配问题。例如,如果输入数据是整数类型而边界值是浮点型,则结果会根据 NumPy 广播规则进行相应转换。

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    C++ Qt开发:QItemDelegate自定义代理组件

    在Qt中,QStyledItemDelegate 类是用于创建自定义表格视图(如QTableView和QTableWidget)的委托类,允许你自定义表格中每个单元格的外观和交互。...在自定义代理中QAbstractItemDelegate是所有代理类的抽象基类,它用于创建自定义的项委托。提供了一个基本的框架,使得可以定制如何在视图中绘制和编辑数据项。...并实现这些函数,读者可创建一个定制的项委托,用于控制数据项在视图中的外观和交互行为。...; editor->setMaximum(10000); return editor; // 返回此编辑器}// 从数据模型获取数据,显示到代理组件中...// 解释数据,如果数据被修改后,就触发信号 int value = spinBox->value(); // 获取spinBox的值

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    CC++ Qt TableDelegate 自定义代理组件

    TableDelegate 自定义代理组件的主要作用是对原有表格进行调整,例如默认情况下Table中的缺省代理就是一个编辑框,我们只能够在编辑框内输入数据,而有时我们想选择数据而不是输入,此时就需要重写编辑框实现选择的效果...代理类的作用是用来实现重写的,例如我们的TableView中默认是可编辑的,这个可编辑的组件是QT默认为我们重写了QLineEdit组件,也可理解为将组件嵌入到了表格中,实现了对表格的编辑功能。...void QWIntSpinDelegate::setEditorData(QWidget *editor,const QModelIndex &index) const { //从数据模型获取数据,显示到代理组件中...强制类型转换 spinBox->interpretText(); //解释数据,如果数据被修改后,就触发信号 int value = spinBox->value(); //获取spinBox的值...*editor = new QDoubleSpinBox(parent); editor->setFrame(false); editor->setMinimum(0); editor

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    c和c++的区别 (一)函数默认值、内联函数、函数的重载和cc++之间的相互调用

    一.函数默认值 c++支持给函数的形式参数进行默认初始化,其规则为从右向左依此初始化。 还有以下需要注意的几点: 1.定义处可以不给出形参的默认值,在声明处可以给出形参的默认值。...对比无默认值和带默认值在汇编上的区别 不带默认值测试代码: #include using namespace std; int sum(int a,int b) { return...内联函数和static函数的区别?...: 可以看到static函数和普通函数生成的符号分别为local属性和global属性的。...四.c和c++之间相互调用 在实际的应用当中,有时候会发生这样的事情,c程序可能需要调用一些优秀的c++程序的接口,而在c++程序中也可能需要调用优秀的c程序接口,这样就需要提供这样相互调用机制

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    CC++ Qt TableDelegate 自定义代理组件

    TableDelegate 自定义代理组件的主要作用是对原有表格进行调整,例如默认情况下Table中的缺省代理就是一个编辑框,我们只能够在编辑框内输入数据,而有时我们想选择数据而不是输入,此时就需要重写编辑框实现选择的效果...代理类的作用是用来实现重写的,例如我们的TableView中默认是可编辑的,这个可编辑的组件是QT默认为我们重写了QLineEdit组件,也可理解为将组件嵌入到了表格中,实现了对表格的编辑功能。...返回此编辑器}void QWIntSpinDelegate::setEditorData(QWidget *editor,const QModelIndex &index) const{//从数据模型获取数据,显示到代理组件中...强制类型转换 spinBox->interpretText(); //解释数据,如果数据被修改后,就触发信号 int value = spinBox->value(); //获取spinBox的值...*editor = new QDoubleSpinBox(parent); editor->setFrame(false); editor->setMinimum(0); editor

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    R语言计算两组数据变量之间的相关系数和P值的简单小例子~应用于lncRNA的trans-act

    这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性,之前发现correlation这个R包里的函数correlation()可以做 但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...但是mRNA的表达量有上万个,用这个函数计算的时候是非常慢的 找到了另外一个函数是Hmisc这个包中的rcorr()函数 这个速度快很多,但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性, 这样的话可以先计算,...今天看B站视频 两个矩阵之间的相关性热图这么容易画的吗?...零基础学习R语言之相关性分析 https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1k7kv psych这个包里的corr.test()函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的...,这个结果里也有显著性检验的p值 但是这个如果数量量比较大的话速度也很慢

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