1. 简介 利用OpenCV读取图像,转换为灰度图像,绘制该灰度图像直方图.点击直方图,控制台输出该灰度级像素个数. 2. 原理 (1) 实现原理较为简单,主要利用了OpenCV读取图像,并转换为灰度图像: srcImg = imread(" ......"); // “....” 代表图像地址 if (srcImg.empty()) { return -; } imshow(WINDOW_SRCIMG, srcImg); Mat grayImg; cvtColor(srcImg, g…

使用柱状图显示三日电影的票房信息 要显示的数据为2018年12月7日-9日四场电影的票房信息 四场电影分别为:无名之辈,狗十三,毒液:知名守卫者,憨豆特工3 2018年12月7日四场电影票房分别为:[991.94, 375.64, 200.48, 73.27] 2018年12月8日四场电影票房分别为:[1908.22, 547.61, 466.23, 193.8] 2018年12月9日四场电影票房分别为:[1532.87, 525.63, 332.35, 170.57] 本次绘图思路: 1.x轴…

利用如下公式,编写函数计算∏的值,直到最后一项的绝对值小于e,主程序接收从键盘输入的e,输出∏的值(保留5位小数). ∏/4 = 1-1/3+1/5-1/7... #include <iostream> #include<cmath> #include<iomanip> using namespace std; float f(float); int main() { float e = 0.0; cin >> e; cout << fixed&…

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py…

一 图像的读写 1 imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2 imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3 imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo('e:\w01.tif') 二 图像的显示 1 image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数,如: a…

之前在网上见到一个盲注的题目,正好闲来无事,便用java写了个盲注脚本,并记录下过程中的坑 题目源码: <?php header("Content-Type: text/html;charset=utf-8"); session_start(); require_once 'sql.php'; if((!isset($_SESSION["session"])) or (!isset($_COOKIE["username"]))){ echo…

        一.概述         Loadrunner拥有极为丰富的工具箱,供予我们制造出各种奇妙魔法的能力.其中就有此次要讨论的socket套接字操作.     二.socket概述         socket是操作系统中I/O系统的网络延伸部分,它扩展了操作系统的基本I/O到网络通信,使进程和机器之间的通信成为可能.如果想完全地理解socket在Loadrunner中如何工作的,熟悉一些关于它的历史会很有帮助.           当前常用的socket,最早起源于BSD UNIX…

0x00 漏洞概述 向日葵是一款免费的,集远程控制电脑.手机.远程桌面连接.远程开机.远程管理.支持内网穿透等功能的一体化远程控制管理软件.如果想要手机远控电脑,或者电脑远控手机可以利用向日葵:如果是单纯PC远控PC协助办公,可以用Todesk,十分便捷快速. 在前几次对学校的漏洞挖掘中,发现部分服务器均安装了向日葵,并且我还没有编写过漏洞利用脚本,故想尝试下.   0x01 漏洞范围 个人版 ≤ V11.0.0.33 简约版 ≤ V1.0.1.43315 漏洞编号:CNVD-2022-1027…

利用c++编写bp神经网络实现手写数字识别 写在前面 从大一入学开始,本菜菜就一直想学习一下神经网络算法,但由于时间和资源所限,一直未展开比较透彻的学习.大二下人工智能课的修习,给了我一个学习的契机.现将bp神经网络的推导和实践记录于此: 前置知识 微积分相关内容,如偏导,梯度等 (大一不懂偏导梯度,这就是我学不进去的原因) BP神经网络概况及计算方法 可以理解为一个多层的网络,包含输入层X,隐藏层H和输出层Y,其中隐藏层可以不止一层. 为了直观展示,隐藏层和输出层都被我拆成了两层进行讲解 以下…

先说下基本动画部分 基本动画部分比较简单, 但能实现的动画效果也很局限 使用方法大致为: #1. 创建原始UI或者画面 #2. 创建CABasicAnimation实例, 并设置keypart/duration/fromValue/toValue #3. 设置动画最终停留的位置 #4. 将配置好的动画添加到layer层中 举个例子, 比如实现一个圆形从上往下移动, 上代码: //设置原始画面 UIView *showView = [[UIView alloc] initWithFrame:CGR…