在学习使用Linux系统时，由于多数同学们的PC上多是Windows系统，故会选择使用VMware创建一个虚拟机来安装Linux系统进行学习。 安装完成之后，在使用时总是会遇到各种各样的问题。本片随笔就主要针对可能出现的网络问题进行一个总结，并给出解决方案。 接下来是可能会出现的问题，及其解决方法，笔者使用的系统是WinDows10，虚拟机VMware16pro，Ubuntu2022.4。故不保证对所有系统和情况都适用。 问题一：无法连接网络，有可能是你的VMwareNATService服务没有打开，这个服务是VMware自带的服务，若你没有找到该服务，切记重装VMware。
一、原理对于霍夫变换的原理这里就不进行描述啦，感兴趣的可以自行搜索。也可以看知乎上面的这篇贴文通俗易懂理解——霍夫变换原理。二、算法代码/**参数说明：*src:待检测的原图像*rho:以像素为单位的距离分辨率，即距离r离散时的单位长度*theat:以角度为单位的距离分辨率，即角度Θ离散时的单位长度*Threshold:累加器阈值，参数空间中离散化后每个方格被通过的累计次数大于该阈值，则该方格代表的直线被视为在 原图像中存在*lines:检测到的直线极坐标描述的系数数组，每条直线由两个参数表示，分别为直线到原点的距离r和原点到直线的垂线与 x轴的夹角Θ*/voidmyHoughLines(M
OpenCV的鼠标操作实现获取像素点的功能主要基于OpenCV的内置函数cv2.setMouseCallback()，即鼠标事件回调setMouseCallback(winname,onMouse,userdata=0)winname:接收鼠标事件的窗口名称onMouse:处理鼠标事件的回调函数指针userdata:传给回调函数的用户数据 代码实现：鼠标点击图片时，读取当前鼠标对应位置的像素值（顺序为BGR）,在鼠标所在位置的左上角显示当前坐标值和像素值；鼠标移动时，旧的文本框消失importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('./158.jpg')#读取图片f
一、opencv简介opencv是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。二、cv常用函数1.imreadMatimread(constString&filename,intflags=IMREAD_COLOR);是从指定文件载入一幅图像filename：要读入图片的完整路径flags：读入图片的标志IMREAD_UNCHANGED=-1，表示读取原图，包括alpha通道,不进行任何改变IMREAD_GRAYSCALE=0，表示以灰度图方式读取原图IMREAD_COLOR=1
我们使用函数cv2.normalize()在OpenCV中归一化图像。此函数接受参数- src、dst、alpha、beta、norm_type、dtype 和 mask。src 和dst是输入图像和与输入相同大小的输出图像，alpha是用于范围归一化的较低标准值， beta 是用于范围归一化的较高标准值，norm_type是归一化类型， dtype 是输出数据类型，而 mask 是可选的操作掩码。步骤要归一化图像，我们可以按照以下步骤进行：导入所需的库。在以下所有示例中，所需的Python库是 OpenCV 。请确保您已经安装了它。使用 cv2.imread() 方法将输入图像作为灰度图像读
在Ubuntu上安装docker详细步骤1、卸载之前的docker版本2、安装docker仓库3、在系统中添加Docker的官方密钥4、添加docker源5、再次更新源列表6、查看可以安装的docker版本并安装docker7、使用命令查看是否安装成功以及安装的docker版本8、启动docker服务并设置开机自动启动docker9、查看docker是否正常开启10、检查运行是否能正常进行1、卸载之前的docker版本若之前安装过docker，需要先执行下面的命令卸载docker的旧版本sudoapt-getremovedockerdocker-enginedocker.iocontainer
00.目录文章目录00.目录01.概述02.扩容步骤03.系统分区04.讨论05.附录01.概述硬盘扩容硬盘容量从100G扩容到200G02.扩容步骤2.1虚拟机->设置2.2无法扩容，必须删除快照2.3删除快照删除快照即可2.4将磁盘扩大为200G，然后点击扩展03.系统分区3.1查看分区信息deng@local:~/桌面$df-h文件系统大小已用可用已用%挂载点tmpfs388M3.4M384M1%/run/dev/sda398G71G23G77%/tmpfs1.9G01.9G0%/dev/shmtmpfs5.0M4.0K5.0M1%/run/lock/dev/sda2512M6.1M50
前言在使用yolov5做物体检测中，需要拉取视频流。分解任务第一步则是需要使用opencv读取rtsp流，只要拿到每一帧图片在进行推理显示即可。代码importcv2defread_rtsp():cap=cv2.VideoCapture('rtsp://admin:Vrc123456@192.168.2.226:554')fourcc=cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')size=(int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))out=cv2.VideoWr
由于最近在学习《二进制分析实战》，所以配置了一下书中提到的实验环境。踩了很多坑，特记录在此，希望可以帮助看到这篇博客的小伙伴减少配置环境的时间，多花时间在学习专业知识上。好了，不扯闲话，正文开始。1、《二进制分析实战》提供了一个配置好的虚拟机，提供了书中提到的所有代码。该虚拟机的下载地址：https://practicalbinaryanalysis.com/2、下载后的虚拟机需要导入到VirtualBox，本文的主机环境是WIn10—amd64,VirtualBox版本7.0.10，下载地址：Download_Old_Builds_7_0–OracleVMVirtualBox3、在Virtu
文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩**基于深度学习得交通车辆流量分析**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景在智能交通系统中，利用监控视频进行车流量统计是一
