imgs

1. sift.detectAndComputer(gray， None) # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明：gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数说明：kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代，reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H, (imageA.shape[1] + imageB.shape[1], imageA.shape[0])) # 获得根据单应性矩阵变化后的图像 参数说明：image表示输入图像，H表示单应性的矩阵，(imageA.shape[1] + imageB.shape[1], imageA.shape[0])表示矩阵变化后的维度 4. cv2.line(imageA, kpsA, imageB, kpsB, (0,0,255), 2) 进行画出直线的操作 参数说明：imageA和imageB表示输入图片, kpsA和kpsB表示关键点的坐标(x, y) ,(0, 0, 255)表示颜色, 2表示直线的宽度 RANSAC算法(随机抽样一致性算法)， 对于左边的图

一.序列应用——猜单词游戏 1. 游戏介绍 猜单词游戏就是计筧机随机产生一个单词，打乱字母顺序，供玩家去猜测。此游戏采用控制字符界面 2. 程序设计思路 游戏中，可使用序列中的元组存储所有待猜测的单词。因为猜单词游戏需要随机产生某个待猜测单词以及随机数字，所以引入random模块随机数函数。其中，random.choice()可以从序列中随机选取元素。 在游戏中，随机挑出一个单词word后，把单词word的字母顺序打乱的方法是随机单词字符串中选择一个位置position，把position位置的字母加入乱序后的单词jumble，同时将原单词word中position位置的那个字母删去（通过连接position位置前字符串和其后字符串实现）。通过多次循环就可以产生乱序后的新单词jumble。 3. 游戏结果展示： 4. 代码： import random WORDS=("python","jumble","easy","difficult","answer","continue","phone","position","game") print( """欢迎参加猜单词游戏 把字母组合成一个正确的单词 """ ) iscontinue="y" while iscontinue=="y" or iscontinue=="Y": #从序列中随机挑出一个单词 word=random

有的时候我们上传头像，商品图片这些的时候有的希望上传的是自己想要的图片形状，吧图片宽高固定死的话，他又会变形，比列差不多的看起来没什么区别，不固定的话，他们会宽的高的不一样，看起来完全不舒服，不美观了。所以想了个这样的办法，用这个裁剪工具，在选择图片的时候，就把图片的大小裁剪成自己想要的大小，这样就都一致了，下面我们来看看吧！ wxml: < view class ="wancll-padded-15 wancll-bg-white wancll-font-size-14" > < view class ="wancll-padded-l-5 wancll-padded-b-10" > 商品图片: </ view > < view class ="comlist-image is-flex wancll-padded-l-5" > < view class ='image-list' wx:if ="{{imgs.length}}" wx:for ="{{imgs}}" wx:key ="key" > < zan-badge catchtap ='deleltImage' data-id ='{{index}}' > x </ zan-badge > < view class ='add-image' catchtap ='previewImage' data-id ='{

使用PaddleOCR，训练自己的模型 前言______PaddleOcr的安装与准备工作 资料准备 1. 下载icdar2015图片集 2. 下载icdar2015数据集配套的标注文件 3.组织数据集路径 4.下载预训练模型 5.组织预训练模型路径 6.修改配置文件 ~~设置完成，开始训练~~ 到了紧张刺激的DEBUG环节才对 如何制作自己的数据集？ 模型评估与模型检查 ps：为方便读者文章中需要用到的文件均使用我的网盘分享下载，同时也会给出官网下载地址 前言______PaddleOcr的安装与准备工作 1.PaddleOcr相关组件安装我在上一个博客中已经介绍完毕→ PaddleOcr安装与使用全程指南 ←点击跳转 2.下载PaddleOcr官方文件包， https://kyc592.lanzous.com/i5C7Gkojm7c 密码:kyc 或官网下载地址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR 然后解压到项目文件夹的根目录下。 一定确保按照前一篇博客操作完毕，Paddleocr可以正常运行，尽量减少待会出现的极 其 繁 重的debug工作。 至此完成准备工作。 资料准备 训练自己的模型，需要的资料有： ①训练用的图片集 ②测试用的图片集 ③前面两个图片集配套的标注文件 ④预训练模型 1. 下载icdar2015图片集 演示采用的

这是本人第一次写博客，就当是自己实现算法的一个记录吧，有什么不好的地方也请多多指教。我会详细的从环境的配置到算法实现都说明一下，希望对大家能有帮助。 本火焰识别算法采用的是pytorch版本的yolov3检测，yolov3基于Darknet-53网络结构，在图像识别领域应用特别广。 本算法识别的效果如下： 下面开始实际操作啦 一、配置环境 算法所需环境如下： Python： 3.7.4 Tensorflow-GPU 1.14.0 Keras: 2.2.4 numpy:1.17.4 我的操作系统是Ubuntu16.04，windows系统同样可以实现此算法这里建议使用anaconda来快速搭建一个虚拟环境。 如果是ubuntu系统可以参考这篇博客安装anaconda，Anaconda 是 Python 的一个出色的集成开发工具集，对于搞深度学习的人来说应该是必备的。 ubuntu安装anaconda链接 有了anaconda后就可以用它创建虚拟环境啦。具体可以参考这篇博客。 anaconda创建虚拟环境 之后安装Tensorflow,由于我的显卡是AMD的，所以安装的CPU版的，大家可以根据自己的显卡安装相应版本。运行下面的命令安装Tensorflow。 pip install tensorflow==1.14.0 下一步安装相应版本的Keras,运行下面的命令。 pip

想记录下自己在开发这个下拉框插件之后的心得，修修改改， 最终决定，将以后我可能用得到的一条条来写，这样看起来也比较清晰。 1、写jquery插件需要的一个结构 // 定义jQuery私有作用域 ( function ($) { // 插件默认属性 var defaults = { name1: "value1" , name2: "value1" , ... ... } // 插件名 $.fn.easySlider = function (options) { // 将默认属性和用户传入得属性合并 var options = $.extend(defaults, options); // this.each(function() {}) 循环对象，支持jQuery选择器 // return 循环后的对象，支持链式调用 return this .each( function () { }); } })(jQuery) // 传入jQuery 对象 View Code 第一次写 jQuery 插件，有看了别人写的一些博客，分享一个写的很好的，自己也是从中受益。 https://www.cnblogs.com/xcj26/p/3345556.html 2、写之前先把要实现的的功能理清楚 我觉得是这样的，要知道自己想要的功能，实现起来就比边想边做好，也不容易乱或者遗漏。就以下面这个为例：

python号称人工智能语言，现在可算大热，这篇博客将介绍如何用vim打造一款自己专属的python编程环境。 step1 由于安装YouCompleteMe需要vim8.0及以上版本，所以得安装使用vim的8.0及以上版本，使用vim --version查看自己的vim版本，如果没达到要求可以参考我的另一篇博客 vim8.0安装教程 进行安装。接着使用git安装vim的包管理工具Vundle git clone https://github.com/gmarik/Vundle.vim.git ~/.vim/bundle/Vundle.vim 然后在vim的配置文件~/.vimrc中添加如下内容 set nocompatible " required filetype off " required " set the runtime path to include Vundle and initialize set rtp+=~/.vim/bundle/Vundle.vim call vundle#begin() " alternatively, pass a path where Vundle should install plugins "call vundle#begin('~/some/path/here') " let Vundle manage Vundle,

【介绍】历经多次版本更新，终于发布了正式版。 img2txt V0.8 【正式版】 第1步：win10自带截图快捷键：Win+Shift+S，也可以用QQ等截图工具； 第2步：打开软件，完成初始配置（后续调用无需再配置），按需识别： （1）百度文字识别快捷键：Ctrl+b，50000次/天（免费），免输入随机码 （2）百度表格识别快捷键：Ctrl+n，50次/天（免费），免输入随机码 （3）百度图转文字+，批量识别imgs文件夹中的图片，免输入随机码 （4）高级转换（公式）：Ctrl+m，不限调用次数，需输入随机码 （5）学而思文字识别，100次/天（免费），免输入随机码 （6）学而思表格识别，100次/天（免费），免输入随机码 （7）学而思公式识别： 简单公式100次/天（免费），免输入随机码 复杂公式100次/天（免费），需输入随机码 链接: https://pan.baidu.com/s/1kj29pFjLniQ9THbUSZMNlA 提取码: 6pp2 效果展示 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4312499/blog/4775976

什么是GDI+ GDI+ (Graphics Device Interface) 是一种绘图装置接口, 可将应用程序和绘图硬件分隔, 让我们能够编写与装置无关的应用程序。它可以让我们不需注意特定显示装置的详细数据, 便可在屏幕或打印机显示信息。我们可以呼叫 GDI+ 类别所提供的方法, 然后这些方法会适当地呼叫特定的装置驱动程序, 而完成绘图。而且与.NET进行了更好的融合。 GDI (Graphics Device Interface), 是属于绘图方面的 API (Application Programming Interface)。 因为应用程序不能直接控制硬件, 所以当我们要进行绘图的动作时, 必须透过 GDI 才能完成。 确定坐标系：1.确定原点 2.确定x，y轴和方向 Graphics提供了非常多的绘图的方法可以让我们进行绘制。 绘图方法 Graphics 类别的常用绘图方法有： DrawLine(直线)、 DrawRectangle (矩形)、 DrawEllipse (椭圆)、 DrawCurve (曲线)、 DarwArc (弧线)、 DrawPie (扇形)、 DrawLines (多边形)、 DrawPolygon (封闭多边形)、 DrawBezier (贝兹曲线)等。 使用GDI绘制简单的图形 // 绘制一条直线 private void button1

概述 微信小程序项目实战之豆瓣天气 详细 代码下载： http://www.demodashi.com/demo/10943.html 一、准备工作 1、注册微信小程序 2、在小程序设置中设置request合法域名 3、将项目导入开发工具即可运行 二、程序实现 1、项目代码截图： 2、主要API： //获取电影信息 getMovie: function () { var that = this var url = "https://api.douban.com/v2/movie/in_theaters"; var params = { city : "广州" }; wx.request({ url: url, data: params, header: { "content-type": "json" }, success: function (res) { that.setData({ subjects: res.data.subjects }) }, fail: function (res) { }, complete: function (res) { }, }) }, 3、主页面实现html： <!--index.wxml--> <swiper indicator-dots="true" indicator-active-color="#2AAC5E" indicator