OpenCV是使用C++进行编写的、以BSD许可证开放源代码的、跨平台的计算机视觉库。它提供了上百种计算机视觉、机器学习、图像处理等相关算法，新版本的OpenCV支持Tensorflow、Caffe等深度学习框架。
复数可以写成 (A+Bi) 的常规形式，其中 A 是实部，B 是虚部，i 是虚数单位，满足 i^2=−1；也可以写成极坐标下的指数形式 (R×e(Pi))，其中 R 是复数模，P 是辐角，i是虚数单位，其等价于三角形式 R(cos(P)+isin(P))。 现给定两个复数的 R 和 P，要求输出两数乘积的常规形式。 输入格式： 输入在一行中依次给出两个复数的 R1, P1 , R2 , P2 ，数字间以空格分隔。
【导读】OpenCV是一个以BSD许可证开源的、跨平台的计算机视觉库。它提供了Python、C++、Java、Matlab等多种编程语言接口。它集成了很多计算机视觉算法，具有非常强大的功能，是计算机视觉中最为著名的一个库。在本文中，我们将要介绍OpenCV的一些基本用法。
在平时上网的时候，发现有些图片不错，想保存到本地，一个一个的保存确实够费劲的，如果把整个网页都保存了，有些又是自己不需要的，就算下载下来了，还得从上百个网页元素中去筛选，哪些是css文件，哪些是js文件。如果能够使用命令来作为图片下载器就好了，至少不用那么费神的去干很多重复的工作。 我们可以使用curl这个强大的工具来完成这个看似很艰难的任务。 首先的难点就是从网页中抓取图片的url，一般网页中都会是以的形式出现的。我们可以使用下面的形式来抽取图片的url curl -s "$1"
实例 $("img:odd").css("border","thick double red");选择序号为奇数的img元素 $("img:first").css("border","thick double red") 选择第一个img元素
补充知识：tensorflow中两种读图及裁剪图片的区别（io.imread和cv2.imread）以及（transform.resize和cv2.resize）
在前面讨论线性变换的时候，我们没有提到平移。什么是平移？以二维的平面为例，如图2-2-10所示，向量 就是向量 平移的结果，即连接两个图形的对应点的直线平行，则两个图形是平移变换。很显然，这种平移不是线性变换——向量 所在直线并不是平面空间的子空间。尽管如此，我们可以用矩阵加法表示图2-2-10所示的平移变换：
平滑一般也称“模糊”，是一种简单而又常用的图像处理操作。平滑图像的目的有很多，但通常都是为了减少噪声和伪影。在降低图像分辨率的时候，平滑也是十分重要的。OpenCV 提供5种不同的平滑操作，每种操作都有对应的函数实现，这些操作平滑的结果有着细微的差别。
通常在把新元素插入到DOM中的目标位置之前，要先创建一个新元素才能将它插入到指定位置
图像处理不仅可以在空间域进行还可以在频率域进行，把空间域的图像开窗卷积形式，变换得到频率域的矩阵点乘形式得到比较好的效果。转换到频率域最常见的是通过傅里叶变换得到图像的频率域表示，处理之后再反变换回去。支持各种卷积处理的效果，比如模糊，梯度提取等，OpenCV中支持傅里叶变换与逆变换的函数分别为
Graph Neural Network,可能是整个CS224W中大家最关心的一节了. 毕竟现在图神经网络大火,各个领域都在尝试引入GNN来做一些事情.
操作而言，通道数的合并，也就是说描述图像本身的特征增加了，而每一特征下的信息是没有增加。
工作的原因，最近开始涉及到很多图像处理的工作，所以决定开辟一个新专栏：OpenCV入门教程系列。
该部分将对基本的几何变换进行学习，几何变换的原理大多都是相似，只是变换矩阵不同，因此，我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域，我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广；在传统CV领域，由于某些拍摄角度的问题，我们需要对图像进行矫正处理，而几何变换正是这个处理过程的基础，因此了解和学习几何变换也是有必要的。
以上这段代码的核心是img.expression('表达式'，{公式中的波段名称:要选择影像的波段}...)有几个波段参与运算就通过这个形式及逆行计算即可。
背景 由于开发之前做的VisualDrag拖拽模板优化的时候，拖拽进去的图片、视频文件等需要进行截图作为封面，目前采用的截图方法是htme2canvas，使用canvas进行的截图操作，所以就会遇到这样的问题，视频和图片图床简单的使用标签加入canvas画布里面无法正确的截图成功。最后采取的措施就是将图片转为base64画入canvas，将视频截取第一帧图片，然后画进canvas，最后进行截图，最后经过折腾，这个方法好像成功了，写这篇博客进行记录下。 JS截取视频第一帧 截取视频的第一帧作为视频的封面
写代码的时候，碰到一大堆的缩进、花括号是不是特别头疼？为什么会有这么多的标点符号，还有各种技术概念？能不能像写作一样，自由得书写？从形式上，代码比文章多的是格式，格式代表了对应的技术原理。文本分享一则关于「 同步 、异步、阻塞、非阻塞 」的技术概念，结合Javascript中的图片加载，介绍如何把异步的形式改写成同步的形式，更加优雅的书写我们的代码。
经常看到有人在网上询问关于imread()函数读取图片失败的问题。今天心血来潮，经过实验，总结出imread()调用的四种正确姿势。
热力学第一定律（the first law of thermodynamics）就是不同形式的能量在传递与转换过程中守恒的定律，表达式为△U=Q+W。表述形式：热量可以从一个物体传递到另一个物体，也可以与机械能或其他能量互相转换，但是在转换过程中，能量的总值保持不变。其推广和本质就是著名的能量守恒定律。
进程（process）和线程（thread）是操作系统的基本概念，但是它们比较抽象，不容易掌握。
使用JavaScript将图片拷贝进画布 function convertImageToCanvas(image) { var canvas = document.createElement
今天就来一招搞定数据增强(data_Augmentation)，让你在机器学习/深度学习图像处理的路上，从此不再为数据不够而发愁。且来看图片从250张>>>>任意张的华丽增强，每一张都与众不同。
cifar-10 数据集是机器学习入门第二个使用到的数据集合（第一个当然是MNIST），下面介绍一下如何解析。
今天小编来和大家分享一下Python在图像处理当中的具体应用，那既然是图像处理，那必然要提到opencv模块了，该模块支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，并且应用领域正在日益扩展，大致有以下几种领域
Function translates and normalises a set of 2D homogeneous points so that their centroid is at the origin and their mean distance from the origin is sqrt(2). 将2d 齐次点的中心点坐标转移到原点，2d 齐次点和原点的平均距离为 2 \sqrt{2} 2 。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
Yolo_mark是一个检测任务数据集制作工具，制作完成后的数据格式不是VOC或者COCO的数据格式，从它的名字也可以看出，它是专门为了YOLO系列的网络训练准备数据的，YOLO这一点还是很任性的，它没有使用任何一个已有的深度学习框架来实现他的代码，而是自己写了一个纯C的轻量级框架—darknet，所以它的训练数据准备也不是按照标准开源数据集那样的格式。Yolo_mark就是专门为了准备YOLO准备训练数据的，这里是它的github地址。 该项目支持windows和linux两中系统，依赖Opencv库，2.X或者3.X都可以。如果是windows的话，需要VS2013或VS2015。
最近在研究深度学习视觉相关的东西，经常需要写python代码搭建深度学习模型。比如写CNN模型相关代码时，我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作。我最常用的图像库当然是opencv，很强大很好用，但是opencv也有一些坑，不注意的话也会搞出大麻烦。近期我也在看一些别人写的代码，因为个人习惯不一样，他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同，从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有，有些库读进来的图片存储方式也不太一样，如果不好好总结这些主流图像读写库特点的话，以后看代码写代码都会遇坑无数。这篇文章就总结了以下主流Python图像库的一些基本使用方法和需要注意的地方：
现在网上的高清原图尺寸也有好几M甚至更大，而且现在手机像素高了拍出来的照片也特别大，所以有时候需要对用户上传图片时进行压缩处理。
前面提到了内容段落的响应式采用栅格系统进行不同设备的响应式,下面简单进行图片的样式和响应式介绍.
（1）可以看到ResNet50预测的前三个结果中第一个结果为：whippet（小灵狗） （2）ResNet50预测的前三个结果中第一个结果为：Walker_hound（步行猎犬） （3）从结果上来看，比之前的VGG16和VGG19预测的效果都要好（这里虽然不知道图片中的够具体是什么狗，但是结果都预测成了“狗”的类别）
html5如果要将图片转换成base64需要使用到一个html5的接口FileReader.readAsDataURL()接口说明,这个接口可以将文件转换成base64编码格式，并且再以data：URL的形式展现出来。
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction
图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
readAsDataURL方法会使用base-64进行编码，编码的资料由data字串开始，后面跟随的是MIME type，然后再加上base64字串，逗号之后就是编码过的图像文件的内容。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
Dataset：提供一种方式去获取数据及其 label ，即在垃圾堆里寻宝，如何获取每个数据及其label，告诉我们总共有多少个数据。
keras要求的label格式应该为binary class matrices，所以，需要对输入的label数据进行转化，利用keras提高的to_categorical函数
之前张戈博客分享过一篇给 WordPress 开启 Nginx 缩略图的教程，用着确实不错！但是总感觉清晰度不敢恭维，就算将裁剪质量调到 90 依然失真严重，于是想另辟蹊径。 想起之前帮一个站长做 CC 防御的时候，发现他的网站就算被纯静态化，被攻击时 CPU 依然狂飙。最后分析请求日志发现，所有的压力来自网站的 PHP 缩略图功能。这个 PHP 缩略图虽然可以将实时生成的图片缓存成文件，但是第二次被请求，PHP 依然需要进行一些很简单的判断，比如这个缩略图是否被缓存、缓存文件是否过期等。在海量 IP 的请
想做的是这么一个东西：识别视频（或者摄像头获得的实时视频）中的人脸，并判断是谁（因为数据采集的原因，找了身边的5个朋友采集了一些数据），如果不是这几个人，标记为其他人。 功能上其实比较简单，主要是想体会一下这整个过程，做下来还是有很多值得注意的地方的。大致框架也比较简单：
1. 常用的 html 标签 h1标题 这是一个div标签 这个一个段落标签 <a href="http://www.baidu.
这个一个段落标签
文件分为两类：二进制文件和文本文件。所有数据在计算机中均以二进制形式存在，这里所说的二进制和文本是以程序解释文件数据的方式来区分的。
前端开发过程中会接触各种各样的编码，比较常见的主要是UTF－8和HTML实体编码，但是web前端的世界却不止这两种编码，而且编码的选择也会造成一定的问题，如前后端开发过程中不同编码的兼容、多字节编码可能会造成的XSS漏洞等。因此，本文旨在更好的全面了解涉及前端开发领域的字符编码，避免可能出现的交互和开发中的忽视的漏洞。 ---- URL编码 我曾经在URL编码解码和base64一文中讲述了URL编码中的三组函数，并对比了这三组函数与base64编码的关系，在此简要说明一下。 escape/unescape
通过HTTP请求获取的Web资源很多都来源于存储在服务器磁盘上的静态文件。对于ASP.NET应用来说，如果将静态文件存储到约定的目录下，绝大部分文件类型都是可以通过Web的形式对外发布的。“Microsoft.AspNetCore.StaticFiles” 这个NuGet包中提供了三个用来处理静态文件请求的中间件，我们可以用它们搭建一个文件服务器。(本篇提供的实例已经汇总到《ASP.NET Core 6框架揭秘-实例演示版》）
遥感图像比较大，通常需要切分成小块再进行训练，之前写过一篇关于大图裁切和拼接的文章【目标检测】图像裁剪/标签可视化/图像拼接处理脚本，不过当时的工作流是先将大图切分成小图，再在小图上进行标注，于是就不考虑标签变换的问题。
我们同时可以假设这座山最陡峭的地方是无法通过肉眼立马观察出来的，而是需要一个复杂的工具来测量，同时，这个人此时正好拥有测量出最陡峭方向的能力。所以，此人每走一段距离，都需要一段时间来测量所在位置最陡峭的方向，这是比较耗时的。那么为了在太阳下山之前到达山底，就要尽可能的减少测量方向的次数。这是一个两难的选择，如果测量的频繁，可以保证下山的方向是绝对正确的，但又非常耗时，如果测量的过少，又有偏离轨道的风险。所以需要找到一个合适的测量方向的频率，来确保下山的方向不错误，同时又不至于耗时太多！
案例：实现步骤 1. 实现静态UI效果 用传统的方式实现标签结构和样式 2. 基于数据重构UI效果 将静态的结构和样式重构为基于Vue模板语法的形式 处理事件绑定和js控制逻辑 3. 声明式编程
OpenCV提供了两个变换函数，cv.warpAffine和cv.warpPerspective，用它们可以进行各种变换。cv.warpAffine需要一个2x3变换矩阵，而cv.warpPerspective需要一个3x3变换矩阵作为输入。
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