目录1安装docker和配置镜像源 2下载基础镜像 3通过镜像创建容器4制作项目所需的容器5容器制作好后打包为镜像6镜像备份为.tar文件7从其他服务器上恢复镜像8docker的其他常用指令首先科普一下镜像、容器和实例；镜像：相当于安装包；容器：相当于系统，比如windows、mac、Linux系统；（容器也由镜像得来）容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。实例：就是在容器上进行自己的个性化；1安装docker和配置镜像源（1）官网教程： InstallDockerDesktoponLinux（2）中文教程：Ubuntu-Docker—从入门到实践 本人是按照中文教程安装的docker；（
importtimeimportcv2cap=cv2.VideoCapture("D:\\jc\\Myself\\video\\Hacker_glasses_07_Videvo.mov")#读取文件#获取视频宽度frame_width=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))#获取视频高度frame_height=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))fps=cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)#视频平均帧率while(True):ret,frame=cap.read()src=cv2.resize(fr
一、准备工作【前言】本教程将演示通过VMware安装Ubuntu，请提前下载好以下文件哦：①VMware软件②Ubuntu的光盘镜像文件（.iso）【下载地址】VMware官网链接https://www.vmware.com/本教程使用版本：VMwareWorkstation16ProUbuntu官网链接https://www.ubuntu.org.cn/global下载链接：https://releases.ubuntu.com/本教程使用版本：Ubuntu18.04.5二、安装ubuntu新建虚拟机1).打开VMwareWorkstation，点击"创建新的虚拟机"。（或者选择左上角的"文
文章目录1、OpenCV下载：（1）下载地址：https://opencv.org/releases/page（2）解压到指定文件夹：2、配置环境（1）配置电脑的系统环境变量：告诉电脑opencv在哪里；（2）接下来打开VS2017编辑器，进行编辑器的配置：①新建项目：②配置包含路径③配置库目录④配置链接器->附加依赖项3、至此opencv环境配置完成，让我们来测试一下：4、opencv扩展模块的安装与配置（1）资源准备（2）CMake安装（3）使用CMake构建opencv源码（4）使用CMake构建扩展库opencv_contrib（5）VisualStudio2017生成install文
voidCrelaxMyFriendDlg::OnBnClickedOk(){ hdc=this->GetDC()->GetSafeHdc(); //TODO:在此添加控件通知处理程序代码 stringimAddr="c:/Users/actorsun/Pictures/"; stringimAddr1=imAddr+"rice.png"; Matrelax1,positive; relax1=imread(imAddr1); Matrelax; cvtColor(relax1,relax,COLOR_BGR2GRAY); threshold(relax,positive,50,255,THR
在计算机视觉和图像处理应用中，读取图像是一个常见的操作。OpenCV是一个广泛使用的图像处理库，它提供了cv2.imread函数，用于读取图像。本文将详细介绍如何使用cv2.imread函数，包括参数和用法。安装OpenCV首先，确保你已经安装了OpenCV库。你可以使用以下命令来安装OpenCV（如果尚未安装）：pipinstallopencv-pythoncv2.imread函数概述cv2.imread函数用于从文件中加载图像。它的一般语法如下：image=cv2.imread(file_path,flags)file_path：要读取的图像文件的文件路径flags：可选参数，用于指定图像
目录一、系统版本查询二、CPU信息查询三、显存查询四、GPU显卡信息查询一、系统版本查询lsb_release-a查询结果如下：系统版本为Ubuntu20.04.6LTS二、CPU信息查询cat/proc/cpuinfo如上图所示，本机的CPU型号信息为i7-11700k三、显存查询nvidia-smi如上图所示，其显存为12G(12050MiB)四、GPU显卡信息查询nvidia-smi-L如下图所示，NVIDIAGeForceRTX3080Ti即为本机显卡型号信息
文章目录一、灰度处理1.1cvtColor函数二、图像二值化处理2.1全局阈值2.2自适应阈值一、灰度处理1.1cvtColor函数函数原型：cv2.cvtColor(src,code[,dst[,dstCn]])->dst功能：转换图像颜色空间。参数：src:输入图像。code:颜色空间转换代码。可以取常量cv2.COLOR_BGR2GRAY或cv2.COLOR_RGB2GRAY。dst:输出图像。dstCn:输出图像的通道数，如果设置为0，则跟随转换代码自动设置。内置函数示例代码：importcv2img=cv2.imread("color.jpg")img_gray=cv2.cvtCol
本期介绍某象旋转验证码识别，识别的思想其实与上篇文章识别滑动还原验证码相似，也是借鉴过来的，但是旋转验证码更加复杂，实现起来稍加困难，下面来看一下，原始数据集和识别之后数据集。原始数据集：将圆图旋转成功之后的数据集：注意：我这里仅仅抓取了几十张作为数据集，但是效果已经显而易见，而且不需要大量的数据集去使用深度学习模型去训练，这里不涉及深度学习也不涉及机器学习，只是用了简单的图像处理知识，如果你对准确率有更高的要求，可以尝试修改代码中某些控制阈值的部分，阈值最终影响准确率识别步骤预处理缺口图片切割缺口图片放大缺口图片缺口图放进背景图中循环360度，找出最佳缺口位置最终代码
引文:鉴于好多小伙伴跟我一样动手能力不强，特在此分享配置opencv流程，同时保存防止以后重新配置时一头雾水。 配置前准备 首先说明，因为我只写C++和go，所以python的话看这个不适用，同时这里是在vs2022环境下进行配置，如果小伙伴们用久了vscode，会发现VSIED的字体会更粗，但是对比度比vscode更加明显，如果是想用vscode和VSIDE联合编程，在不跨平台的情况下，vscode也可以进行配置，就配置json文件的时候使用MSVC编译器进行配置就好，跟g++略有差异，如果需要，以后我也会发布vscode上的配置，或者是跨平台的opencv库编译。 准备
