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Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17737

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11440

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Sie können die Hough-Kreistransformation verwenden, um Kreise in einem bestimmten Bild zu erkennen. Sie können die Hough-Kreis-Transformation mit der HoughCircles()-Methode anwenden, die die folgenden Parameter akzeptiert: ein Mat-Objekt, das das Eingabebild darstellt. Mat-Objekt, das zum Speichern des Ausgabevektors des gefundenen Kreises verwendet wird. Eine ganzzahlige Variable, die die Erkennungsmethode darstellt. Zwei Double-Variablen, die das umgekehrte Verhältnis der Akkumulatorauflösung zur Bildauflösung und den Mindestabstand zwischen erkannten Kreismittelpunkten darstellen. Beispiel importorg.opencv.core.Core;importorg.opencv.core.Mat;importorg.opencv.core.Point;importorg.opencv.core

2023-09-10 Kommentar 0  1351

Kurseinführung：Golangs Methode zur Implementierung der Hough-Transformation und Bildsegmentierung von Bildern Zusammenfassung: In diesem Artikel wird die Methode zur Verwendung der Golang-Programmiersprache zur Implementierung der Hough-Transformation und Bildsegmentierung von Bildern vorgestellt. Die Hough-Transformation ist eine häufig verwendete Bildverarbeitungstechnik zur Erkennung spezifischer geometrischer Formen wie Linien und Kreise. Wir werden zunächst die Grundprinzipien der Hough-Transformation vorstellen und dann Golang verwenden, um die Hough-Transformations- und Bildsegmentierungsalgorithmen zu implementieren und entsprechende Codebeispiele zu geben. Grundprinzipien der Hough-Transformation Die Hough-Transformation ist eine Technik zur Erkennung spezifischer geometrischer Formen in Bildern

2023-08-22 Kommentar 0  1271

Kurseinführung：So führen Sie mit Python eine Hough-Transformation an Bildern durch. Zusammenfassung: Die Hough-Transformation ist eine häufig verwendete Bildverarbeitungstechnik, mit der gerade Linien oder bestimmte spezifische Formen in Bildern erkannt werden. In diesem Artikel wird die Verwendung der OpenCV-Bibliothek in Python zum Implementieren der Hough-Transformation vorgestellt und der Implementierungsprozess anhand von Codebeispielen ausführlich erläutert. Einleitung: Die Hough-Transformation ist eine 1962 von Hough vorgeschlagene Bildverarbeitungstechnik. Sie wurde ursprünglich zur Erkennung gerader Linien in Bildern verwendet. Anschließend wurde die Hough-Transformation häufig verwendet und erweitert, um Kreise zu erkennen.

2023-08-26 Kommentar 0  1094

Kurseinführung：Verwenden Sie die Hough-Linientransformation, um gerade Linien in einem bestimmten Bild zu erkennen. In OpenCV stehen zwei Hough-Linientransformationen zur Verfügung, nämlich die Standard-Hough-Linientransformation und die probabilistische Hough-Linientransformation. Sie können eine probabilistische Hough-Linientransformation mithilfe der HoughLinesP()-Methode der Imgproc-Klasse anwenden, die die folgenden Parameter akzeptiert: zwei Mat-Objekte, die das Quellbild darstellen, und einen Vektor, der die Linienparameter (r,Φ) speichert. Zwei Double-Variablen, die die Auflösung der Parameter r (Pixel) und Φ (Bogenmaß) darstellen. Eine Ganzzahl, die die Mindestanzahl an Schnittpunkten darstellt, die zum „Erkennen“ einer Linie erforderlich sind. Beispiel Das folgende Java-Beispiel verwendet die probabilistische Hough-Linientransformation von OpenCV

2023-08-24 Kommentar 0  1066