在实际世界中，机器视觉所要识别的目标环境是复杂的颜色多样的，不像我们之前的实验《基于FPGA的数字识别二》中白纸黑字，利用阈值分割就很容易将数字目标和背景分割开来，但是如果我们所要识别的是小车上的车牌（提取整个车牌出来，其他为背景色），阈值分割的方法就不能完成任务，这是我们就可以使用特征颜色提取的办法首先把目标提取出来，为后续的识别做好铺垫。
今天，我们发布了一个引擎大版本LayaAir 2.1.0 beta，从此我们进入了纯webGL模式的2.1.x时代。浏览器自带的canvas API从这个版本开始不再支持，因此也会带来一些调整，本篇会进行说明。
每个卷积核提取不同的特征。每个卷积核对输入进行卷积，生成一个feature map，这个feature map即体现了该卷积核从输入中提取的特征，不同的feature map显示了图像中不同的特征。
本文接上一期《用word2vec解读延禧攻略人物关系》，从另外一个角度（色彩），对延禧的剧照及海报的颜色在数据上进行技术解读。通过从网上收集的剧照、海报图片等，经MCCQ算法及word2vec的训练，构建配色图谱，最后通过可视化的方式进行展示。
本节开始之前，先解决下关于调试层遗漏的一个设计缺陷。就是当已经打开了一个接口的调试层后，如果直接点击其他接口的调试层便会出现显示错误。这类的问题非常多，我们最好是直接根本上绕过去。
用途： 将css样式从js文件中提取出来最终合成一个css文件，该插件只支持webpack4之前的版本，如果你当前是webpack4及以上版本那么就会报错。
在vue项目里面，我们在js里面要获取页面的标签里面的东西，我们不用原生的js语句，我们可以在页面的标签上加一个ref属性，写法如下
Palette的意思是调色板，它的作用是从图像中提取出突出的颜色，这样就可以将提取出来的颜色赋给状态栏、Toolbar、标题栏等，使得整个界面看起来色调统一，UI风格更加美观和融洽。
关于颜色，有许多的应用场景，颜色数据的获取比起文本数据的获取更加简单，因为从1张图片可以提取大量的颜色数据，基于大量的数据，结合各种算法，可以应用在智能配色、色彩的知识图谱、任何的设计领域。
疫情到现在过去很久了，国内已经大体控制下来了。这次的目标是爬取利用python爬取疫情数据（基于丁香园的数据） 这期本来3.9就创建了的，但一直拖到今天4.13才完成，还是太懒 ——————————————————————- 准备： 1.python及常用模块 2.VS Cods(当然可以换成自己喜欢的IDE) 3.浏览器 目标网址：查看链接 ——————————————————————– 开始 ——————————————————————– 1.抓包 首先是抓包
作为一名技术宅，如何使用技术来装修美化自己的家？本文介绍一种基于数据的方法，为技术宅装修选材中的墙面配色选择提供参考。具体来讲是一种DIY色彩图谱用于生成墙面漆配色方案的方法。
一提到模块化，也许我们首先想到的是做项目的时候进行模块设计，按照功能划分不同的模块，最后通过模块的选择和组合组成最终的产品；那把模块化的思想放到前端页面，js上来是不是也适用？当然，而且也能很好的提高我们项目的开发效率。
我的思路是将两个表格合成一个表格，print-js 组件打印的时候，实际上是把 id 对应的 DOM 里的内容提取出来打印。 所以，在传入 id 之前，可以先把表头所在的表格内容提取出来，插入到第二个表格里，从而将两个表格合并，这时候打印就不会有错位的问题了。
我们都知道现在是大数据时代，用爬虫来获取数据的越来越多，与之对应的就是破解反爬的难度也越来越大
在计算机视觉和图像处理领域，图像数据类型和颜色空间转换是非常重要的概念。Python 提供了强大的库和工具，用于读取、操作和转换图像数据。本文将深入探讨Python中的图像数据类型，以及如何进行常见的颜色空间转换。
去年写过一篇从中央台全国雷达拼图提取 dbz 的文章：Python图像处理实战之从中央气象台全国雷达拼图中提取dbz 。现在一年过去了，这一年中气象局的雷达系统有了一个大的升级，对外发布的图片的风格也发生了变化，我们来看一下前后的对比图。
阅读须知： 工具不重要，工具不重要，工具不重要……OK？有人说DW早就淘汰了，我造啊，然后呢？我还打算用小红本（editPlus）讲呢，哈哈哈哈…… 希望乃们接受我这种循序渐进的过程。做算术题你会知道“乘法”和“设未知数”来得更快，但是也得从简单“加减法”过渡。如果有疑问请留言或私信，下篇会着重讲。 所有内容基于自己的理解和编码习惯，并非标准。 好了，进入正题。排版之前先来做点准备工作。 一、嵌入、内联样式 1. CSS 嵌入 其实程序员是一帮蛮会偷懒的家伙你信么？^_^ 在码字过程中，如果遇到常用的一段代
这两段都是 JS 代码，但是以前的一看就很清晰明了，而现在的有一大堆的垃圾注释在里面。不用说，肯定是做了 JS 混淆。
在上一节中，我们了解了基本的图像运算，这一节将了解在opencv将两张图片进行逻辑运算。逻辑运算在编程中较为常见的一种基本运算，在此不在进行赘述。我们首先了解一下opencv中的逻辑与运算，opencv中逻辑与运算与我们基本的逻辑与运算一致，也就是1 and 1为1，1 and 0 为0。我们可以通过一个小示例来直观的感受opencv的and运算方式。
这几年，前端开发确实是火的不行不行的， 工资也动辄十几K，几十K的， 而且前端入门的门槛确实也不高， 无非是三大块：html / css / js， 这三块里，你搞懂任意二块，就够你吃穿之用了， 但如果只是这样，那前端也不过如此而已， 那么，它这么“火”，到底“火”的是什么呢？ 以下为本人“一孔之见”哈，不喜勿喷， 前端火就火在，它有“无限可能”！ 这，什么意思呢？ 无限可能？ 它还能变成个猴啊？ 当然不能，， “无限可能”，我自己的理解就是说，你把它放在哪里，它就在哪里运行。 你把它: 放在网页中，它是
http://down.htmleaf.com/1801/201801271505.zip
小詹有个读者叫zgao，他之前写过一篇博客，爬取了 Pornhub（下面全部简称P站）上的视频，代码很简单，关键还好用！当时小詹就 P 站上爬取了一些考研数学视频，虽然我用不上，但是我热爱技术啊！
想让数据变得更好看？不必成为经验丰富的数据科学家，也不必成为平面设计师。 有一些能让数据从简单的表格变成多种多样的图形，地图甚至词“云”。 并不是所有的工具都适合你，但这些工具确实很有用。 希望你不仅
上一篇中我们学习了《OpenCV---HSV颜色空间介绍》，对HSV的颜色进行了一个简单的了解，这一章我们在研究一下利用颜色把想到的数据获取出来。OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数）
前几天小编发布了手把手教你使用Python爬取西次代理数据（上篇）和手把手教你使用Python爬取西次代理数据（下篇），木有赶上车的小伙伴，可以戳进去看看。今天小编带对爬取的数据进行可视化操作，数据可视化主要利用 pyecharts 库进行操作，具体步骤如下。
对于想做设计师的朋友，色彩自然是最关键的一部分，而一些有经验的设计师往往建议大家去大自然发现色彩发现配色。因为我们就生活在大自然中，对于大自然中的颜色都十分熟悉并且有着莫名的亲切感。例如看到天蓝色就会感觉到平静。
小詹有个读者叫 zgao，他之前写过一篇博客，爬取了 PornHub（下面全部简称 P 站）上的视频，代码很简单，关键还好用！当时小詹就 P 站上爬取了一些考研数学视频，虽然我用不上，但是我热爱技术啊！
描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。正则表达式并不局限于python，各个语言之间都是通用的，所以十分重要，在聚焦爬虫的数据解析中会用到。
在全球化日益加速的今天，多语言文档翻译已成为许多企业和个人的刚性需求。为了满足这一需求，云库工具开发了一款强大的文档翻译工具，能够支持多种文档格式和多种语言的高效精准翻译。本文将从技术角度详细介绍这款翻译工具的核心功能和实现原理。
爬虫，也叫网络爬虫或网络蜘蛛，主要的功能是下载Internet或局域网中的各种资源。如html静态页面、图像文件、js代码等。网络爬虫的主要目的是为其他系统提供数据源，如搜索引擎（Google、Baidu等）、深度学习、数据分析、大数据、API服务等。这些系统都属于不同的领域，而且都是异构的，所以肯定不能通过一种网络爬虫来为所有的这些系统提供服务，因此，在学习网络爬虫之前，先要了解网络爬虫的分类。
解构代表分解数据结构,赋值指的是为变量赋值,ES6中,允许我们按照一一对应的位置,从数组或者对象当中提取值,再将提取出来的值赋值给变量,解构变量可以让我们更加简便的从数组或者对象当中提取值.
Contours：轮廓 轮廓是将没有连着一起的边缘连着一起。 边缘检测检测出边缘，边缘有些未连接在一起。
所谓二值化是指只包含白和黑这两种颜色，下面的代码中使用白色表示内部或背景，使用黑色表示边缘。 图像边缘提取的基本思路是：如果一个像素的颜色值与周围像素足够接近（属于低频部分）则认为是图像背景或者内部，如果一个像素的颜色值与周围像素相差很大（属于高频部分）则认为是图像边缘。在具体实现时，边缘提取有很多种方法，分别采用不同的卷积和，针对不同类型的边缘。下面代码的思路是：如果一个像素的颜色值与其右侧和下侧像素都足够接近则认为不是边缘，否则认为是边缘。 from PIL import Image def isSim
本节将在《基于FPGA特征颜色目标的提取》基础上完成车牌位置定位的verilog算法代码仿真，为下板的成功打下基础。
想让数据变得更好看？不必成为经验丰富的数据科学家，也不必成为平面设计师。有一些能让数据从简单的表格变成多种多样的图形，地图甚至词“云”。并不是所有的工具都适合你，但这些工具确实很有用。希望你不仅能从中学到新的技能和极具创新的工具，更能从中结合你自己的业务有新的发现。
还记得这个图吗？前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了，可以看看文章中的实现思路
作者：科技互联 想让数据变得更好看？不必成为经验丰富的数据科学家，也不必成为平面设计师。 有一些能让数据从简单的表格变成多种多样的图形，地图甚至词“云”。 并不是所有的工具都适合你，但这些工具确实很有
在视频监控系统中，计算机甚至能把你能从一大堆东西里给认出来，连你穿啥颜色衣服都能看的一清二楚。
希望你不仅能从中学到新的技能和极具创新的工具，更能从中结合你自己的业务有新的发现。
專 欄 ❈ Garfield_Liang，Python中文社区专栏作者。 博客地址：http://www.jianshu.com/u/cac1d39abfa9 ❈ 今天做了个小玩意，但觉得挺有意思的
可是学习色彩设计，又是十分费工夫的一件事，不仅要搞明白RGB、CMYK等各种颜色体系，搞懂各种配色方法，重点是还要看大量的案例，培养良好的审美观，防止自己做出来的东西辣眼睛……
Android中有几种设置界面背景及文字颜色的方法，下面由浅入深分别介绍Android中设置颜色的几种方法：
一.JSON模块 Json是一种网络中常用的数据交换类型，一个文件要想在网络进行传输，需要将文件转换为一种便于在网络之间传输的类型，便于人们进行阅读，json就是这样应运而生的。Json中的数据是由键值对构成的，与python中字典不同的是，json将数据转换为一种字符串的形式。 在电脑上如何安装json呢？ 打开电脑的cmd，输入pip install json，然后在python命令行中运行 import json,如果没有出现什么错误，说明已经成功安装了。 Json中有许多模块，我目前在爬虫中用到的就两个方法，其他的 方法等碰见了再讲解。 json.loads() #把json字符串转换为python类型 def loads(s, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw): 这是loads的源代码，可以参考一下。
这几天，都遇到过有人问过相似的问题，就是用vue和webpack搭建目录的时候，怎么把单页面应用的配置改成多文件应用，或者是怎么把多文件应用的配置改成单文件应用。这个情况，我之前有处理过，公司的同事教过我，我就针对这个情况写下此篇文章。各位如果觉得我哪里写得不够好，写错了，欢迎指出，大家一起进步。
5月在少男少女心中，有一天总是格外的特殊，尤其是对有伴侣的男性同胞来说，那天要是不送点什么东西给自己的另一半，怕是以后的日子都会不好过
熟悉物流仿真软件的人可能已经猜到了。我上边的图是用物流仿真软件Flexsim做的，可以认为是像素粒子图，因为图里的每个像素点都是由物料单元（球体）表示出来的。
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