转载请标明处: 作者:微微苏荷 本文地址:关于QImage提取单色通道方法(vector) 近日,用QT和mxnet结合做一个图像识别的demo.遇到需要把图片从QImage转为vector单色分离的格式的要求,用来识别时输入. 经实践,找到3种方法,分享给大家:需要注意的是,QImage的存储顺序是 BGRA(opencv也是这样反着的),不是正常口述RGBA. 另:mx_float  == float一. int image_size = width * height * channels;

1.使用show xmlstatus可以获取网关实时负载. 无session 有session

本质:读操作,用mysql_num_rows函数,写操作用mysql_affected_rows函数 mysql_num_rows() 返回结果集中行的数目.此命令仅对 SELECT 语句有效.要取得被 INSERT,UPDATE 或者 DELETE 查询所影响到的行的数目,用 mysql_affected_rows(). CI中的方法: 读操作,获取行数: $query->num_rows() 该函数将会返回当前请求的行数.在本例子中, $query 表示当前 SQL 所产生的请求结果对象:

1 Encoding.Default.GetByteCount(checkString);  =2 全角 =1 半角 /// <summary> /// 获取字符串的字节长度 /// </summary> /// <param name="str"></param> /// <returns></returns> public static int GetStringByteLength(this string s

# 时间## 时间和周数 import time import datetime # 获取今天是第几周 print(time.strftime('%W')) # 获取当前是周几(0-6,0代表周一) today=datetime.datetime.now().weekday() # 获取指定日期属于当年的第几周 week=datetime.datetime.strptime(','%Y%m%d').strftime('%W') ## 获取下周的时间范围 import datetime,calen

矩阵数据类型: – CV_(S|U|F)C S = 符号整型 U = 无符号整型 F = 浮点型 E.g.: CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵 CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 CV_16SC1 CV_8UC2 CV_8SC2 CV_16UC2 CV_16SC2 CV_8UC3 CV_8SC3 CV_16UC3 CV_16SC3 CV_8UC4 CV_8SC4 CV_16UC4 CV_16SC4 CV_32SC1

1.获取10-100的数据,保留两位小数 select trunc(dbms_random.value(10,100),2) from dual ; 2.获取0-1的小数 select dbms_random.value from dual ; 3.获取随机字母-3个 select dbms_random.string('x', 3) from dual ; 4.获取随机日期 select to_date(2454084+TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(0,365)),'J')

/** * 根据第几周获取当周的开始日期与最后日期 * @param int $year 年份 $weeks = get_week($year) * @param 如获取第18周的开始日期$weeks[18][0] * @param 如获取第18周的最后日期$weeks[18][1] */ static public function get_week($year) { $year_start = $year . "-01-01"; $year_end = $year . "

alext.h:  #define AL_FORMAT_QUAD8 0x1204 101 #define AL_FORMAT_QUAD16 0x1205 102 #define AL_FORMAT_QUAD32 0x1206 103 #define AL_FORMAT_REAR8 0x1207 104 #define AL_FORMAT_REAR16 0x1208 105 #define AL_FORMAT_REAR32 0x1209 106 #define AL_FORMAT_51CHN8 0

直接代码了: /// 秒转换成00:00:00格式 /// /// - Parameter secounds: <#secounds description#> /// - Returns: <#return value description#> class func getFormatPlayTime(secounds:TimeInterval)->String{ if secounds.isNaN{ return "00:00" } ) let Se

1.图片加载.显示和保存 import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("1.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("1.jpg", 0) # 展示原图 cv2.imshow("img", img) # 展示灰色图片 cv2.imshow("imgGrey", imgGrey) # 等待图片的关闭 cv2.waitKey() # 保存灰色图片 cv2.imwrite(&

1. 图片加载.显示和保存 import cv2 img = cv2.imread("01.jpg") imgGrey = cv2.imread("01.jpg",0) cv2.imshow("img",img) cv2.imshow("imgGrey",imgGrey) cv2.waitKey() cv2.imwrite("Copy.jpg",img) 2. 图像显示窗口创建与销毁 cv2.namedWi

1.图片加载.显示和保存 import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("img1.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("img1.jpg",0) # 展示原图 cv2.imshow("img",img) # 展示灰色图片 cv2.imshow("imgGrey",img) # 等待图片的关闭 cv2.waitKey() # 保存图片 cv2.imwrite(&quo

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

Wide Residual Networks (WRNs)是2016年被提出的基于扩展通道数学习机制的卷积神经网络.对深度卷积神经网络有了解的应该知道随着网络越深性能越好,但是训练深度卷积神经网络存在着这样子那样子的问题,如梯度消失/弥散(gradient vanishing/exploding).当然除此之外,实验结果也表明越深的网络结构/模型带来的性能提升并不是很明显,反而会需要大量的计算资源来做支撑(具体可看ResNet系列结果). 那WRNs究竟干了什么呢?在这之前,作者的观点是过往大家

Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet 转自机器之心专栏 作者:胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文,国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏.除此之外,Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲,介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑战赛中夺冠的网络架构SENet.本文作者为 Momenta 高级研发工程师胡杰. 我是 M

1.获取指定表的行数 --获取表中数据行数 --select max([列名]) from 表名 2.筛选指定表的指定行数据(数据表分页获取) http://www.cnblogs.com/morningwang/archive/2009/01/02/1367277.html --MAX方法实现筛选指定范围行的数据 * FROM hduCV1507022250 WHERE [recID] > ( --SELECT ISNULL(MAX([recID]),0) SELECT MAX(recID)

通道(Channel): 由java.nio.channels包定义的,Channel表示IO源与目标打开的连接,Channel类似于传统的“流”,只不过Channel本身不能直接访问数据,Channel只能与Buffer进行交互.通道主要用于传输数据,从缓冲区的一侧传到另一侧的实体(如文件.套接字...),反之亦然:通道是访问IO服务的导管,通过通道,我们可以以最小的开销来访问操作系统的I/O服务:顺便说下,缓冲区是通道内部发送数据和接收数据的端点. 在标准的IO当中,都是基于字节流/字符流进

获取数据框的行.列数 # 获取行数 df.shape[0] # 获取行数 len(df) # 获取列数 df.shape[1]

本文首发于 BriFuture 的 个人博客 在我的前一篇文章 使用 Qt 获取 UDP 数据并显示成图片 中,我讲了如何用 Python 模拟发送数据,如何在 Qt 中高效的接收 UDP 数据包并将数据解析出来.然而此前的文章在分别显示 RGB 通道.R 通道.G 通道.B 通道这四组通道的图片时仍然会出现处理速度过慢的问题. 前面说过编写的程序至少会用到 3 个线程来分别处理 UI.socket 数据.数据解析,因为不这样做没法在时限内处理完接收到的数据,写第一篇博客的时候,我以为是单纯的使