最近因为项目的需求开始正在搭建一个个人网站。在本地完成了项目后端的内容后需要部署到服务器上以供用户访问。因为后端使用的是Django框架，就在网上找了很多有关将Django项目部署到网站上的教程。由于本人在网络这块属于小白，原理了解甚少，在一边参照各种教程一边实操的过程中碰了不少壁，总算是成功实现…因此写这篇博客来记录自己配置的过程，也希望能对正在学习Django的小伙伴提供一些帮助~本文主要是参考了极客点儿的博客进行配置，是我在网上众多教程中找到的最清晰的一篇，为原博主疯狂点赞！！！一、云服务器1.1购买云服务器首先搭建一个网站需要一个远程服务器来运行项目。阿里云有个飞天免费试用计划，可以免

minMaxLoc（）函数是OpenCV库中的一个函数，用于找到一个多维数组中的最小值和最大值，以及它们的位置。这个函数对于处理图像和数组非常有用。本文通过参数和示例详解，帮助大家理解和使用该函数。参数详解函数原型：voidminMaxLoc(InputArraysrc,double*minVal,double*maxVal=0,Point*minLoc=0,Point*maxLoc=0,InputArraymask=noArray());参数详解：src：输入数组或者向量，必须包含至少一个元素。minVal：可选的输出参数，用于存储最小值的实际值。如果不需要这个值，可以设为0。maxVal：

目前，我正在使用OpenCV进行对象跟踪。当OpENCV返回对象所在位置的关键点时，它们不在iPhone屏幕的范围内。我认为，为了迅速使用这些要点，需要进行某种转换。有人知道需要完成的转换吗？任何帮助，将不胜感激。看答案CVPoint值是图像坐标（如果跟踪算法有效）。您可以使用CVCircle在图像上标记这些点，然后在iPhone屏幕上显示图像以检查它们是否有效。当使用UIImageView在屏幕上显示图像时，显示的图像的大小可能与图像分辨率不同。在这种情况下，如果要在图像上放置某些内容，则需要扩展坐标。看这里例如。

我是使用OPENCV的初学者，并且正在使用OpenCV中的快速功能检测器来获取图像的关键。#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include"opencv2/features2d.hpp"std::vectorkp;intmain(){cv::Matimg=cv::imread("im.jpg",0);cv::FAST(img,kp,100,true);cv::Matimg2;cv::drawKeypoints(img,kp,img2,CV_RGB(255,0,0));cv::im

​开源计算机视觉库OpenCV4.9.0已于2023年12月29日正式发布。此次发布有DNN模块对ONNXAttention、Einsum等层的支持、新的fastGEMM实现、transformers的实验性支持等诸多亮点。OpenCV4.9.0更新内容：（来自OpenCV中国团队以及中国社区的贡献以🍄标出）DNN模块:实验性transformers支持🍄#24476ONNXAttention层支持🍄#24037ONNXEinsum层支持#23987OpenVINO后端对INT8模型的支持#24092ONNXGatherElements层支持#24378ONNXInstanceNormlaye

图像处理四（轮廓查找）一、前言1.1边缘检测和轮廓查找的区别是什么1.1.1边缘检测：1.1.2轮廓查找：1.2边缘检测和轮廓查找在图像处理中的关系和流程二、查找并绘制轮廓2.1cv2.findContours()：2.1.1详细介绍：2.1.2注意事项：2.2cv2.drawContours()：2.2.1详细介绍：2.3实际运用2.4标记记数，再说先前函数参数2.4.1分析代码的走向：2.4.2在给轮廓标注序号的过程中，使用了OpenCV的`cv.putText()`函数。这个函数用于在图像上绘制文本，具体的用法如下：（1）findContours函数的contours参数（2）findC

1.mainwindow.h#ifndefMAINWINDOW_H#defineMAINWINDOW_H#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;QT_BEGIN_NAMESPACEnamespaceUi{classMainWindow;}QT_END_NAMESPACEclassMainWindow:publicQMainWindow{Q_OBJECTpublic:MainWindow(QWidget*parent=nullptr);~MainWindow();priv

前言在做视觉任务时，我们经常会用到开源视觉库OpenCV，OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，它具有C++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和MacOS。最近在项目中，我遇到了在MacOS上使用OpenCV需求，目前OpenCV官网上并没有提供OpenCV现成的安装包，因此在此处我们需要自己进行编译，所以在此处我们将结合``opencv_4.8.0``、``opencv_contril_4.8.0``，演示如何源码编译并使用1.下载项目源码 首先下载项目源码，这里我们下载的是4.8

文章目录前言一、服务器配置安装wireguard软件生成私钥公钥配置服务器参数配置服务器sysctl参数启动、停止服务端二、用户端配置安装wireguard软件生成私钥公钥配置客户端参数启动、停止客户端配置服务开机启动三、服务器添加、删除客户四、配置掉线自启动配置掉线自启动脚本配置定时程序配置脚本sudo免密执行权限判断crontab是否执行结尾前言本文主要用来讲解如何配置wireguard服务器、客户端及掉线自启动的全套流程。WireGuard是一种轻量级的虚拟专用网协议，旨在提供快速、安全、简单的网络连接。它是由JasonDonenfeld在2015年发明的，并于2018年正式发布。Wir

接着练手图像处理例子 　　抛开网上截图进行OCR识别，更多的图源来自于我们的手机，相机等等设备，而得到的图片都并非是板正的，大多随手一拍的图源都是带有角度的，所以我们需要先将图像进行摆正。首先先对图像进行预处理，上代码： 1defedge_detect(image):2gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)3edges=cv2.Canny(gray,100,200)4contours,hierarchy=cv2.findContours(edges.copy(),cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)5con