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如上图所示,边框线消失了,解决方法如下 添加css代码,如果是修改全局,则到全局样式文件添加 .el-table__row{ td:not(.is-hidden):last-child{ right:-1px;} } 如果是修改局部,则用样式穿透添加,在当前页面的css文件添加 /*注意deep两侧都要有空格*/ .current_page_classname /deep/ .el-table__row{ td:not(.is-hidden):last-child{ right:-1px;} }

参考链接:https://segmentfault.com/a/1190000016919340

本文主要实现了改进Zhang Suen细化算法的C#实现,相关论文 :“牟少敏,杜海洋,苏平,查绪恒,陈光艺.一种改进的快速并行细化算法[J].微电子学与计算机,2013,(第1期)” .这篇论文中关于Zhang Suen细化算法的描述,貌似存在问题.本文的算法中的意思是两次标记的点迭代后同时删除.而zhang快速算法,是分为两步删除边界点的.第一步迭代之后,已经做标记的点就需要删除了.如果两步可以放在一起删除的话,为什么不在一次迭代中将几个条件一起判断呢 一:Zhang-Suen细化算法介绍

      前面一篇教程中,我们实现了Zhang的快速并行细化算法,从算法原理上,我们可以知道,算法是基于像素8邻域的形状来决定是否删除当前像素.还有很多与此算法相似的细化算法,只是判断的条件不一样.在综述文章, Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey中描述了各种细化算法的实现原理,有兴趣可以阅读一下.       下面看看图像细化的定义以及细化算法的分类: 图像细化(Image Thinning),一般指二值图像的骨架化(Image Skel

[原文:http://blog.csdn.net/qianchenglenger/article/details/19332011] 在我们进行图像处理的时候,有可能需要对图像进行细化,提取出图像的骨架信息,进行更加有效的分析.      图像细化(Image Thinning),一般指二值图像的骨架化(Image Skeletonization) 的一种操作运算.      所谓的细化就是经过一层层的剥离,从原来的图中去掉一些点,但仍要保持原来的形状,直到得到图像的骨架.骨架,可以理解为图象的

原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8672489.html 文中的一些图片以及思想很多都是参考https://www.cnblogs.com/My-code-z/p/5712524.html 大佬的思想 以及自己做一些个人理解的补充 若想下载指静脉识别入门代码:https://github.com/lmskyle/process 细化算法原理理解起来并不难,借助矩阵九宫格来实现.将九宫格定义并且编号成如下格式. 在讲解之前有必要

图像细化多用于机器人视觉,OCR字符识别等领域,细化后的图像经过去毛刺就成为了我们常说的图像的骨架. 该图像细化代码依据论文: T. Y. ZHANG and C. Y. SUEN  A Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns 代码如下: void ThinSubiteration1(Mat & pSrc, Mat & pDst) { int rows = pSrc.rows; int cols = pSrc.cols;

工作后好久没上博客园了,虽然不是很忙,但也没学生时代闲了.今天上博客园,发现好多的文章都是年终总结,想想是不是自己也应该总结下,不过现在还没想好,等想好了再写吧.今天写写自己在工作后用到的技术干货,争取以后多上博客园写写总结吧,真是怀念学生时代啊!!! 背景 项目组开发的游戏客户端使用的脚本是python,服务器也是python.之所以选择python,主要还是基于开发效率的考虑,毕竟这是脚本语言天生的优势:其次就是有很多库,不用自己再造轮子了.可能使用过python的同学都会认为python比

前言:       由于公司项目需要,最近开始学习一下分布式存储相关知识,确定使用FastDFS这个开源工具.学习之初,自己利用VMware虚拟机搭建了一个5台机器的集群,摸清了安装过程中可能出现的问题和解决方案(http://www.cnblogs.com/PurpleDream/p/4510279.html ).后来在正式环境搭建的时候,自己安装的还是很顺利的,但是因为是线上环境,所以安装的时候就要注意集群设计等方面的问题.       如果您是第一次安装FastDFS5.0.5,建议先仔细

一.前言: 上文中,笔者系统的阐述了1602的两种驱动方式,并简单的提到了Arduino的LiquidCrystal库.本文紧接上文,对以下两个问题进行更加深入的探讨:如何能够使1602对Arduino的端口占用降到最少?LiquidCrystal库到底应该如何学习?闲话少说,下面开始进入正文. 二.减少1602对Arduino的端口占用 <1>不使用I2C 在上文中,笔者分别介绍八线和四线驱动的使用方法,给出了两种接线方式.接线图分别如下: 在八线驱动模式下,总共占掉了Arduino 16个

个人亲自编写.测试,可以正常使用   道理看原文,这里不多说   网上找到的几篇基本都不能用的   C#代码 bool Equal(float f1, float f2) { return (Math.Abs(f1 - f2) < 1f); } bool dayu(Point p1, Point p2)////比较两点坐标大小,先比较x坐标,若相同则比较y坐标 { return (p1.X > p2.X || (Equal(p1.X , p2.X) && p1.Y > p

目的:将arcgis里的面层和线层相交(重叠)部分的线单独生成一个shp文件,用于道路路网密度计算等. 注意:进行相交运算后生成的是线要素文件,相当于把面线相交部分的线单独拿了出来. 操作例子:将图示的面层和线层相交处理. 选择 地图处理 相交 在 输入要素 里输入要相交的面层和线层 然后编辑输出要素(线要素)的存放地址,然后确定即可. 等待执行完之后,会自动生成一个线要素并添加到图层,如图 此为相交后的线图层. 注意!!!      相交的时候不要使要素处于被选择状态.如本例,本人选中面层的其

参考文献:EDLines: A real-time line segment detector with a false detection control ----Cuneyt Akinlar  , Cihan Topal  1. Introduction 这种算法根本不需要参数调整,只需为所有类型的图像运行一组默认参数即可. 传统的直线段检测算法开始于计算边缘图,通常由著名的Canny边缘检测器(Canny, 1986).接下来是Hough变换(Hough, 1962; Illinworth

本章我们在学习一下基于索引表的细化算法. 假设要处理的图像为二值图,前景值为1,背景值为0. 索引表细化算法使用下面的8邻域表示法: 一个像素的8邻域,我们可以用8位二进制表示,比如下面的8邻域,表示为00111000=0x38=56 我们可以枚举出各种情况下,当前像素能否删除的表,该表大小为256.它的索引即为8邻域表示的值,表中存的值为0或1,0表示当前像素不能删除,1表示可以删除.deletemark[256] 比如下图第一个表示,索引值为0,它表示孤立点,不能删除,所以deletemar

本章我们看下Pavlidis细化算法,参考资料http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/theo.html Computer VisiAlgorithms in Image Algebra,second edition 该算法最初是做前景轮廓跟踪的. 假设使用下面的8邻域,且前景像素值为1,背景像素值为0. 下面是该算

线上几台APACHE服务器报过三.四次open files的问题,导致服务不可用,执行ulimit -n 查看后,发现是默认的1024,找到原因所在了,就去修改下/etc/security/limits.conf吧: * soft nofile 65535 * hard nofile 65535 1 2 重新登录系统,再次执行ulimit -n后发现,还是1024!!!WTF!!!! 百度不得其解,翻出去后又大部分都是英文,苦苦翻译半天还是没有得到答案,搭建测试环境,用相同的系统版本来测试,发现

尽管骨架方法中的代码非常简单,但它暗示了状态机的职责.代码清单15-11生成的骨架方 法如下所示: [DebuggerStepThrough] [AsyncStateMachine(typeof(DemoStateMachine))] static Task<int> SumCharactersAsync(IEnumerable<char> text) { var machine = new DemoStateMachine(); machine.text = text; mach

Opencv中distanceTransform方法用于计算图像中每一个非零点距离离自己最近的零点的距离,distanceTransform的第二个Mat矩阵参数dst保存了每一个点与最近的零点的距离信息,图像上越亮的点,代表了离零点的距离越远. 可以根据距离变换的这个性质,经过简单的运算,用于细化字符的轮廓和查找物体质心(中心). 一.细化轮廓 #include "core/core.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #inc

LODOP中可以用ADD_PRINT_TABLE.ADD_PRINT_HTM.ADD_PRINT_HTML.ADD_PRINT_TBURL等可以输出超文本的表格,超文有超过打印项高度或纸张高度自动分页的特点,具体可查看本博客相关博文:LODOP中ADD_PRINT_TABLE.HTM.HTML表格自动分页测试如上博文,ADD_PRINT_HTM自动分页后,可以补线,第二页的表格上方可还存在表格线. 但是如果table标签不加border样式,所有border样式都加在td里,那么自动分页后就会出

昨天有说过后面讲ReentrantLock,今天我们这篇幅就全局的讲解下,我们在Lock出来前,解决并发问题没得选只能用Synchronized. 一.ReentrantLock PK synchronized (1)synchronized是独占锁,加锁和解锁的过程自动进行,易于操作,但不够灵活.ReentrantLock也是独占锁,加锁和解锁的过程需要手动进行,不易操作,但非常灵活. (2)synchronized可重入,因为加锁和解锁自动进行,不必担心最后是否释放锁:ReentrantLo