文章目录前言1.安装Docker2.使用Docker拉取MongoDB镜像3.创建并启动MongoDB容器4.本地连接测试5.公网远程访问本地MongoDB容器5.1内网穿透工具安装5.2创建远程连接公网地址5.3使用固定TCP地址远程访问前言本文主要介绍如何在LinuxUbuntu系统使用Docker快速部署MongoDB，并结合cpolar内网穿透工具实现公网远程访问本地数据库。MongoDB服务端可以运行在Linux、Windows、MacOS平台，可以存储比较复杂的数据类型，支持的查询语言非常强大，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，还可以对数据建立索引。直接实用包管理器
OpenCV中的Mat是一个类，它用存储图像信息。由两部分数据组成：矩阵头和像素值矩阵。矩阵头包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息，而像素值矩阵则存储实际的像素值数据。 Mat类在OpenCV中有十分重要的作用，图像信息的载入、保存、传递都离不开Mat类。OpenCV用来保存图像矩阵类型的数据信息，包括向量、矩阵、灰度或彩色图像等数据。通过使用Mat类，可以对图像进行各种操作和变换，例如裁剪、旋转、缩放、滤波等。 下面详细介绍Mat类中的常用方法（函数）。Mat 类的常用构造函数 Mat类的构造函数原型有很多，下面介绍几个常用的构造函数及其用法。
目录1.Numpy(np.hstack，np.vstack)1.1注意事项1.2代码示例2.matplotlib2.1注意事项2.2代码示例3.扩展示例：多张小图合并成一张大图4.总结1.Numpy(np.hstack，np.vstack)语法结构：retval=np.hstack(tup)#水平拼接retval=np.vstack(tup)#垂直拼接tup：一个包含多个数组的元组((img1,img2,…))。这些数组将被水平堆叠（即沿第二个轴拼接）。retval：拼接后的图像，nparray多维数组1.1注意事项np.hstack()按水平方向（列顺序）拼接2个或多个图像，图像的高度（数组
9.OpenCV图像的基础操作9.1获取并修改像素值#9.1获取并修改像素值importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('messi5.jpg')cv2.imshow('img',img)#读入一幅图像#img=cv2.imread('OPEN.jpg')#根据像素的行和列坐标获取它的像素值。px=img[100,100]print(px)img[100,100]=[255,255,255]print(img[100,100])#改进使用array.item()分割print(img.item(10,10,2))img.itemset((10,10,2),10
文章目录0项目说明1准备工作2实验流程3最后4项目工程0项目说明在iOS上使用OpenCV实现图片中的文字框选提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1准备工作首先，需要去OpenCV官网下载iOS的framework，下载好后拖入新建的工程中即可，由于OpenCV库是使用C++编写，所以swift无法直接使用，需要使用OC做桥接，需要使用swift的同学可以看下这篇文章UsingOpenCVinaniOSapp。2实验流程根据OpenCV入门笔记（七）文字区域的提取中提供的思路，我实现了OC版本的代码，通过测试，清晰的文字截图识别没有问题，但是在复杂的拍照场景中几乎无法识别任何
OpenCV(4.6.0)imread读取空问题解决方法小记详情如下：D:\ProgramData\Anaconda3\python.exeF:/.../image_q...ity.py浙A..._207C:\Users\kngin\...\浙A0..._207.jpeg======================[WARN:0@0.363]globalD:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp(239)cv::findDecoderimread_('C:\Users\kngin\...\
由于最近在网上查阅资料发现很少有基于云服务器来搭建部署hadoop集群的文章，而且使用新版的hadoop的又更少了，所以自己根据网上搭建的例子结合成功实现了部署，这里我就来分享一下的部署过程。1.服务器这里我选用的是三个华为云的服务器，具体配置看个人。这里我是使用Ubuntu22.04操作系统。按照流程创建好后，每个服务器都会有一个公网ip与内网ip。账号先使用默认的root(管理员)账户。设置服务器的安全组，除了原本已经配置的端口，这里我又开放了几个常用的端口以防碰到错误。2.安装使用FinalShell由于服务器端的操作系统一般都是没有界面的，所以这里我们需要使用一些工具来提升我们
01.更新应用源sudoaptupdate02.安装输入法系统sudoapt-getinstallfcitx03.打开系统设置04.打开语言支持窗口①设置键盘输入法系统为:fcitx②添加或删除语言:中文简体、英文③应用到整个系统④重启系统05.设置fcitx开机自启动#将fcitx.desktop文件复制到开机自启动目录中#命令格式:sudocp"fcitx.desktop文件所在的位置""开机自启动目录"sudocp/usr/share/applications/fcitx.desktop/etc/xdg/autostart/06.卸载ibus输入法系统sudoaptpurgeibus07
Win11安装Ubuntu20.04双系统（保姆教程-更新至2024.02）0前言教程亮点安装内容1准备工作1.1查看系统信息1.1.1计算机引导模式1.1.2安全启动状态1.1.3主板制造商1.1.4物理内存1.2准备空闲分区1.3准备U盘2制作Ubuntu启动盘2.1下载Ubuntu20.04ISO2.2下载刻录工具2.3将UbuntuISO写入U盘2.3.1选择设备和引导类型2.3.2选择写入模式2.3.3允许文件下载和格式化U盘2.3.4刻录完成3启动Ubuntu安装程序3.1设置U盘为启动项3.2进入安装流程3.2.1分区前的安装流程3.2.2创建Ubuntu系统分区3.3设置启动引
2-2形态学操作2-2-1连通性连通性是描述区域和边界的重要概念，两个像素连通的两个必要条件是：两个像素的位置是否相邻两个像素的灰度值是否满足特定的相似性准则（或者是否相等根据连通性的定义，有4联通、8联通和m联通三种。2-2-2形态学操作2-1腐蚀和膨胀腐蚀和膨胀是最基本的形态学操作，腐蚀和膨胀都是针对白色部分（高亮部分）而言的。膨胀就是使图像中高亮部分扩张，效果图拥有比原图更大的高亮区域；腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域。膨胀是求局部最大值的操作，腐蚀是求局部最小值的操作。1，腐蚀具体操作是：用一个结构元素扫描图像中的每一个像素，用结构元素中的每一个像素与其覆盖
