CGRectContainsPoint函数        判断给定的点是否被一个CGRect包含,可以用CGRectContainsPoint函数 BOOL contains = CGRectContainsPoint(CGRect rect, CGPoint point); 判断一个CGRect是否包含再另一个CGRect里面,常用与测试给定的对象之间是否又重叠 BOOL contains = CGRectContainsRect(CGRect rect1, CGRect rect2); CG…

转自:http://tsyouaschen.iteye.com/blog/1946957 判断给定的点是否被一个CGRect包含,可以用CGRectContainsPoint函数 BOOL contains = CGRectContainsPoint(CGRect rect, CGPoint point); 判断一个CGRect是否包含再另一个CGRect里面,常用与测试给定的对象之间是否又重叠 BOOL contains = CGRectContainsRect(CGRect rect1, C…

0x00前言: 做Hack the box的题.感觉那个平台得开个VIp 不然得凉.一天只能重置一次...mmp 做的那题毒药是文件包含漏洞的题,涉及到了某个工具 看的不错就开发了一个. 0x01代码: import requests import threading import os import time import sys cookies={} urls=input('Please enter the target:') user=input('Enter the file you w…

img: 待检测的图像. threshold: 阈值,可先项,默认为10 line_length: 检测的最短线条长度,默认为50 line_gap: 线条间的最大间隙.增大这个值可以合并破碎的线条.默认为10 返回: lines: 线条列表, 格式如((x0, y0), (x1, y0)),标明开始点和结束点. 下面,我们用canny算子提取边缘,然后检测哪些边缘是直线? import skimage.transform as st import matplotlib.pyplot as pl…

判断给定的点是否被一个CGRect包含: BOOL contains = CGRectContainsPoint(CGRect rect, CGPoint point); 判断一个CGRect是否和另一个CGRect重叠 BOOL contains = CGRectContainsRect(CGRect rect1, CGRect rect2); 判断两个结构体是否有交错: BOOL contains = CGRectIntersectsRect(CGRect rect1, CGRect rec…

人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前人脸检测的方法主要有两大类:基于知识和基于统计. 基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.主要包括模板匹配.人脸特征.形状与边缘.纹理特性.颜色特征等方法. 基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵,从统计…

目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:…

检测边缘和轮廓不仅重要,还经常用到,它们也是构成其他复杂操作的基础. 直线和形状检测与边缘和轮廓检测有密切的关系. 霍夫hough 变换是直线和形状检测背后的理论基础.霍夫变化是基于极坐标和向量开展的,常规的直线是二维平面直角坐标上建立的 y = kx + b 该直线的参数 k.b 存在有负值,负值则不便于计算(有资料这样撰写的,没有深究,就以此为参考吧),对于极坐标而言,其表达式为 r=x * cosθ + y * sinθ 参数r.θ均可以为正数(极坐标r值永远是大于等于0的数,θ就可以用0…

作者:DJ 审校:Kevin·Wang 1. 容器生态圈新的创新方向 2018年容器技术圈的年终盛典北美KubeCon终于在西雅图落下了帷幕.这次北美KubeCon总共吸引了8000多观众参会,创下历史新高.先放一张图来感受下现场的火爆程度. 关注Kubernetes的小伙伴应该已经感觉到了,与观众参会热情形成鲜明对比的是,这届KubeCon传递出了一个信号:针对Kubernetes本身的变化越来越少,我们也越来越难看到那些激动人心的大特性.Kubernetes正变得“无聊”已经成了一个既定的事…

canny canny的目标有3个 低错误率 检测出的边缘都是真正的边缘 定位良好 边缘上的像素点与真正的边缘上的像素点距离应该最小 最小响应 边缘只能标识一次,噪声不应该标注为边缘 canny分几步 滤掉噪声 比如高斯滤波 计算梯度 比如用索贝尔算子算出梯度 非极大值抑制 上一步算出来的边缘可能比较粗糙,假设边缘是一条很细的线的话,上面处理完的结果你可以理解为得到一条比较粗的线条,所谓非极大值抑制,就是要在局部像素点中找到变换最剧烈的一个点,这样就得到了更细的边缘. 双阈值检测和连接边缘 前面…