Cours Intermédiaire 11454
Introduction au cours:"Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.
Cours Avancé 17737
Introduction au cours:"Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.
Cours Avancé 11441
Introduction au cours:« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.
2023-09-05 11:18:47 0 1 915
Expérimentez le tri après la limite de requête
2023-09-05 14:46:42 0 1 796
Grille CSS : créer une nouvelle ligne lorsque le contenu enfant dépasse la largeur de la colonne
2023-09-05 15:18:28 0 1 674
Fonctionnalité de recherche en texte intégral PHP utilisant les opérateurs AND, OR et NOT
2023-09-05 15:06:32 0 1 646
Le moyen le plus court de convertir tous les types PHP en chaîne
2023-09-05 15:34:44 0 1 1067
Introduction au cours:Vous pouvez utiliser la transformation de cercle de Hough pour détecter des cercles dans une image donnée. Vous pouvez appliquer la transformation du cercle de Hough à l'aide de la méthode HoughCircles(), qui accepte les paramètres suivants : un objet Mat représentant l'image d'entrée. Objet Mat utilisé pour stocker le vecteur de sortie du cercle trouvé. Une variable entière représentant la méthode de détection. Deux variables doubles représentant le rapport inverse de la résolution de l'accumulateur à la résolution de l'image et la distance minimale entre les centres des cercles détectés. Exemple importorg.opencv.core.Core;importorg.opencv.core.Mat;importorg.opencv.core.Point;importorg.opencv.core
2023-09-10 commentaire 0 1351
Introduction au cours:Méthode de Golang pour implémenter la transformation de Hough et la segmentation d'images d'images Résumé : Cet article présente la méthode d'utilisation du langage de programmation Golang pour implémenter la transformation de Hough et la segmentation d'images d'images. La transformation de Hough est une technique de traitement d'image couramment utilisée pour détecter des formes géométriques spécifiques telles que des lignes et des cercles. Nous présenterons d'abord les principes de base de la transformation de Hough, puis utiliserons Golang pour implémenter les algorithmes de transformation de Hough et de segmentation d'image, et donnerons des exemples de code correspondants. Principes de base de Hough Transform Hough Transform est une technique utilisée pour détecter des formes géométriques spécifiques dans les images
2023-08-22 commentaire 0 1271
Introduction au cours:Comment utiliser Python pour effectuer une transformation de Hough sur des images Résumé : La transformation de Hough est une technique de traitement d'image couramment utilisée pour détecter des lignes droites ou certaines formes spécifiques dans les images. Cet article expliquera comment utiliser la bibliothèque OpenCV en Python pour implémenter la transformation de Hough et expliquera son processus d'implémentation en détail à travers des exemples de code. Introduction : La transformée de Hough est une technique de traitement d'image proposée par Hough en 1962. Elle était à l'origine utilisée pour détecter des lignes droites dans les images. Par la suite, la transformée de Hough a été largement utilisée et étendue pour détecter les cercles,
2023-08-26 commentaire 0 1094
Introduction au cours:Utilisez la transformation de ligne de Hough pour détecter des lignes droites dans une image donnée. Il existe deux transformations de ligne de Hough disponibles dans OpenCV, à savoir la transformation de ligne de Hough standard et la transformation de ligne probabiliste de Hough. Vous pouvez appliquer une transformation probabiliste de ligne de Hough à l'aide de la méthode HoughLinesP() de la classe Imgproc, qui accepte les paramètres suivants : deux objets Mat représentant l'image source et un vecteur stockant les paramètres de ligne (r,Φ). Deux variables doubles représentant la résolution des paramètres r (pixels) et Φ (radians). Entier représentant le nombre minimum d'intersections requises pour « détecter » une ligne. Exemple L'exemple Java suivant utilise la transformation probabiliste de ligne de Hough d'OpenCV
2023-08-24 commentaire 0 1066