---恢复内容开始--- 写这篇博文也是因为做图表展示时被在同一网页上展示两个饼图难住,关键点在于views,py文件里面的render()函数,对于这个函数有三个参数: request----默认参数: template_name----网页模板文件路径: context-----要传入文件中用于渲染呈现的数据, 默认是字典格式: 关键就在于context参数,这个参数是字典格式,所以本来就可以传入多组待渲染数据,结果我一直只传一组数据,用了两个render()函数向画出两张饼图(显然不可能)

Android图表库MPAndroidChart(二)--线形图的方方面面,看完你会回来感谢我的 在学习本课程之前我建议先把我之前的博客看完,这样对整体的流程有一个大致的了解 Android图表库MPAndroidChart(一)--了解他的本质,方能得心应手 Android图表库MPAndroidChart(二)--线形图的方方面面,看完你会回来感谢我的 Android图表库MPAndroidChart(三)--双重轴线形图的实现,这次就so easy了 Android图表库MPAndroid

CvSeq* contour = NULL; double minarea = 100.0; double tmparea = 0.0; CFileDialog dlg(true); if (dlg.DoModal()==IDOK) { CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); IplImage* img_src= cvLoadImage(dlg.GetPathName(),CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR); IplImage* i

前言 这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning (就是神书 PRML……),问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声(Salt-and-pepper Noise)(假设噪声比例不超过 10%)的二值图(Binary Image)去噪. 原图 -> 添加 10% 椒盐噪声的图: 放在 github 上的可运行完整代码:https://github.com/joyeecheung/simulated

zw·准专利·高保真二值图细部切分算法     高保真二值图细部切分算法,是中国字体协会项目的衍生作品.     说准专利算法,是因为对于图像算法的标准不了解,虽然报过专利,但不是这方面的,需要咨询专业的专利顾问.     原型是用opencv+python实现的,因为Halcon,对于协会的设计师,门槛太高,所以,特意设计了一套opencv+python的live-cd,解压即可,无需配置. 高保真二值图细部切分算法,初看很简单,其实很复杂. ps,简单的东西,往往更复杂,就像每天遇到的:UR

将上篇得到的灰度图转换为二值图,读取像素数据,低于某一值置0,否则设置为255,为得到更好的效果不同图片应采用不同的值 /* 2015年6月2日11:16:22 灰度图转换为二值图 blog:http://www.cnblogs.com/wd1001/ */ #include<stdio.h> #include<malloc.h> #include<stdlib.h> /* 位图头结构 */ #pragma pack(1) typedef struct tagBITMA

http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

今天无意中看到一个利用Flash生成chart图的工具:amCharts,我一开始就觉得这些chart图非常眼熟,它的显示样式跟监控宝的是完全一样的,我通过查看网页的源文件,才知道原来监控宝就是用的这套画图组件. amCharts分为四类chart图:Flash charts.Flex charts.WPF&Silverlight  charts和Flash maps,可见其能生成的chart图是非常丰富多样的. Flash charts 曲线图 饼状图 柱状图 Flash maps 地域分布统

目录 二值图的定义 二值图的应用 阈值化 二值化/阈值化方法 1,无脑简单判断 opencv3函数threshold()实现 2,Otsu算法(大律法或最大类间方差法) OpenCV3 纯代码实现大津法 OpenCV3 threshold算法调用Otsu阈值化 改进版本 OpenCV3函数adaptiveThreshold实现自适应阈值 二值图的定义 二值图是一种特殊的灰度图,即每个像素点要么是白(0),要么是黑(255) 无论是灰度图还是二值图都是用阈值化的知识. 二值图的应用 图像的二值化使

MATLAB程序: x=-1:0.1:1; [x y] = meshgrid(x); %grid data = load("filename.txt"); figure mesh(x,y,data) %三维图 view([90,90]) %三维图的俯视图得到相应的二维图 三维图 二维图

二维图 ezplot('sin(x)');%默认范围 ezplot('sin(x)',[-4 4]);%自己设定范围 三维图 ezmesh('x*x+y*y');%默认范围

CTF做了图片的隐写题,还没有形成系统的认识,先来总结一下BMP图的组成,并通过将彩色图转为二值图的例子加深下理解. 只写了位图二进制文件的格式和代码实现,至于诸如RGB色彩和调色板是什么的一些概念就不啰嗦了. BMP位图文件格式 BMP文件由文件头.位图信息头.调色板和图形数据四部分组成,真彩色图是没有调色板的.每部分的具体结构在代码中具体列出并解释. 结构体的对齐 定义文件头部各结构体时要注意对齐的问题,至于什么是结构体对齐,请看这篇博文,写的很详细http://www.cnblogs.co

coco数据集大概有8w张以上的图片,而且每幅图都有精确的边缘mask标注. 后面后分享一个labelme标注的json或xml格式转二值图的源码(以备以后使用) 而我现在在研究显著性目标检测,需要的是边缘mask的二值图像.搜了很久,并没有人做过这种工作,只能得到如下的掩膜图 而我需要的图像为二值图,如下 说下 我的过程 并附上代码: 首先,coco数据集将所有的8w多张图片标注信息整合到一个json文件中,所以我们需要将单张图片标注信息json文件提取出来,以下是批量提取脚本. 注: 需要改

最近研究了一下opencv的 MorphologyEx这个函数的替代功能, 他主要的特点是支持任意形状的腐蚀膨胀,对于灰度图,速度基本和CV的一致,但是 CV没有针对二值图做特殊处理,因此,这个函数对二值图的速度和灰度是一样的,但是这个函数,如果使用的话,估计大部分还是针对二值图像,因此,我对二值图做了特别优化,速度可以做到是CV这个函数的4倍左右. MorphologyEx的主要功能是对灰度图进行相关形态学的处理,比如腐蚀.膨胀.开闭等计算,其代码可以在github上找到:https://gi

一天半把彩色bmp转成黑白了. 原理是: 第一步:读出位图数据的偏移位置:即第11个字节,用fseek即可. 然后将偏移位置之前的数据全部写入新的bmp图中. 第二步:用fseek移到位图数据这前,判断并转换成二值的黑白图. 还有,要注意一点:查ascii表B 0x42,M0x4d,bfType 为两个字节,B为low字节,M为high字节所以bfType=0x4D42,而不是0x424D,但注意) 源代码:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3295

类图(ClassDiagrams)是根据系统中的类以及各类之间的关系描述系统的静态视图.类图不仅显示系统内信息的结构,还描述系统内这些信息的行为.类图的一个重要目的是为其他图(如顺序图.交互图)定义一个基础.类图由多个类以及这些类之间的关系组成. 在系统设计阶段,类图直接引导面向对象的编程语言实现类.类图是生成代码的核心要图.如果类图设计得好,整个系统的代码框架可以有类图自动生成,大大简化了系统编码所耗费的时间.因此,我们进一步:利用类图,使得代码的编写编程一种自动化工作,而整个信息系统的建设中

一.实现功能 判断在指定坐标范围内,是否存在相似度大于n的图片,并返回坐标. 二.基本思路 A=你需要寻找的图片 B=截取当前页面中指定范围的图片 利用opencv 判断A在B中的位置, 在该位置截取与A图同大小的图片C 对比图片C与图片A的相似度 三.实现的代码段 1.安装所需要的库 pip install opencv-python pip install pywin32 2.截取指定坐标的图片 参数说明 filename:保存的文件名 hwnd:窗口句柄 请想办法获取 pos:坐标位置 [

图的遍历和树的遍历类似.图的遍历是指从图中的某个顶点出发,对图中的所有顶点访问且仅访问一次的过程.通常有两种遍历次序方案:深度优先遍历和广度优先遍历. 一.深度优先遍历 深度优先遍历(Depth_First_Search),也称为深度优先搜索,简称为DFS.深度优先遍历类似于树的前序遍历. DFS算法描述:从图的某个顶点v开始访问,然后访问它的任意一个邻接点w1,:再从w1出发,访问与w1邻接但未被访问过的顶点w2:然后从w2出发,进行类似访问,如此进行下去,直至所有邻接点都被访问过为止.接着,

目录 一.对称加密 二.对称加密-不安全 三.非对称加密 四.非对称加密-不安全 五.对称加密和非对称加密结合 六.对称加密和非对称加密结合-不安全 七.Https的做法-引入CA机构 八.乘胜追击理解K8S的中的证书 九.文末 一.对称加密 对称加密的过程类似下图中,通信的双方约定好使用统一的加密解密算法,以及一个salt盐作为唯一标识,发送数据前先试用加密算法和salt经过加密函数处理得到密文,接受方收到密文后使用解密算法+salt对密文解密得到明文再处理. 二.对称加密-不安全 对称加密的

#include "iostream" #include "queue" #include "Windows.h" #include <opencv2/ml/ml.hpp> #include "opencv2/opencv.hpp" #include "Windows.h" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "ope

#coding:utf-8 from matplotlib import mpl import matplotlib.pyplot as plt#载入matplotlib快速绘图的函数库 import numpy as np data = np.clip(np.random.randn(5,5),-1,1)#生成随机数据,5行5列,最大值1,最小值-1 fig = plt.figure(); #第一个子图,按照默认配置 ax = fig.add_subplot(221) ax.imshow(da