最近年底和师兄交流了数据分析、波形处理问题。一个是将示波器导出的csv数据放到MATLAB中进行THD分析，另一个是自定义横纵坐标轴进行绘图，就这两个问题记录一下。不需要背代码，简单、易于理解，使用过程中截个图就行了。一、对示波器导出的波形数据进行THD分析1、导入数据至MATLAB，修改变量名和数据类型；点击“导入数据”，选中示波器保存的“csv”数据文件；图1导入示波器csv数据自定义一下数据名字（数据表示什么就记为什么，方便理解），修改数据类型为“数值矩阵”（便于后面通过调用矩阵的行列，进行程序编写）；图2自定义数据名称和类型以上两点完成后，点击“绿色的对号”导入数据。2、提取横纵坐标数
文章目录前言基本思路安装依赖包实时捕获屏幕画面转换屏幕画面数据调用窗体显示屏幕截取画面增加实时捕获时间保存实时视频流效果图完整实现代码利用本文内容从事的任何犯法行为和开发与本人无关，请理性利用技术服务大家，创建美好和谐的社会，让人们生活从繁琐中变得更加具有创造性！前言日常中如果需要进行大数据分析，那么就要记录用户的使用情况和数据分析。实时屏幕捕获就可以很好地获取数据，从而进行数据分析和使用习惯。借助AI模拟人为操作习惯，替代重复性工作解放咱们的双手。训练AI来模拟人为操作，就需要先看着其工作，然后进行学习，就类似于学徒跟着师傅学习，首先要先看着，然后慢慢尝试，师傅再矫正，直到可以和师傅一样工作
我已经构建了一个绘图应用程序(自由绘图、放置线条、圆圈、多边形、在文本中刻录等)并且想知道我是否可以做得比我所做的更好，这是使用Quartz进行绘图。使用openGL会更好吗？我真的完全不知道为什么它会更好或不会更好，但只知道很多应用程序只是将openGL用于游戏和华丽的应用程序，而不是通常无聊的邮件应用程序。有人可以阐明这两种方法的优点吗？我最初的想法是我不需要3d渲染，因此深入研究创建具有所有绘制状态和技巧的GL应用程序的复杂性(看，我什至不知道它们是什么)是不值得的我必须实现的时间。 最佳答案 Quartz通常是比OpenGL
在Quartz2D中，我可以在不使用drawRect:(CGRect)rect方法的情况下绘制任何形状吗？ 最佳答案 是的。如果您想绘制位图(作为一个示例)并生成一个CGImage，您当然可以创建一个CGBitmapContext，然后像往常一样使用CoreGraphics，将其用作您的上下文。如果您想在显示器上绘图，请使用提供的图形上下文在drawRect:中完成您的工作。 关于ios-不使用drawRect:(CGRect)rectmethod的Quartz2D绘图，我们在Stack
1.认识轮廓1.1目标理解什么是轮廓学习掌握找轮廓、绘制轮廓等学习使用cv2.findContours()、cv2.drawContours()函数的用法1.2 什么是轮廓 在OpenCV中，轮廓是图像中连续的边界线的曲线，具有相同的颜色或者灰度，用于表示物体的形状。轮廓在图像处理和计算机视觉中非常重要，常用于物体检测、形状分析、图像分割等任务。提示：为了使轮廓更加准确，要使用二值化图像。所以，在寻找轮之前，要进行阈值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后想使用原始图像的话，你应该将原始图像存储到其他变量中。在OpenCV中，查找廓就像在
一、图像运算针对图像的加法运算、位运算都是比较基础的运算。但是，很多复杂的图像处理功能正是借助这些基础的运算来完成的。所以，牢固掌握基础操作，对于更好地实现图像处理是非常有帮助的。本章简单介绍了加法运算、位运算，并使用它们实现了位平面分解、图像异或加密、数字水印、脸部打码/解码等实例。1.图像加法运算在图像处理过程中，经常需要对图像进行加法运算。可以通过加号运算符“+”对图像进行加法运算，在c++中也可以利用cv::add()对图像进行加法运算。通常情况下，在灰度图像中，像素用8个比特位（一个字节）来表示，像素值的范围是[0,255]。两个像素值在进行加法运算时，求得的和很可能超过255。上述
Opencv目录1.项目意义2.模板匹配3.图像二值化3.1全局阈值3.2全局阈值代码即效果展示3.3自适应阈值3.4自适应阈值代码即效果展示4.轮廓筛选4.1轮廓检测4.2绘制轮廓4.3轮廓筛选代码及效果展示5.形态学变化5.1腐蚀5.2膨胀5.3开运算和闭运算、礼帽和黑帽6.项目实战6.1读取图片转化为灰度图6.2自适应阈值处理6.3第一次寻找合适的轮廓6.4黑帽+腐蚀操作6.5再次寻找轮廓+膨胀操作6.6模板匹配7.完整代码8.总结1.项目意义在日常生活中，常常需要输入自己的银行卡号。银行为保证卡号的唯一性和账号的安全性，会将卡号设计偏长，对于视力不好的人群以及老人不是很友好。传统银行卡
我只用的安装命令如下：pipinstallopencv-py 报错提示：找不到满足需求的版本的错误，可能是由于您使用的是错误的包名称。原因和解决方法：opencv-python安装包的正式名称是opencv-python，因此正确的安装命令应该为：pipinstallopencv-python如果仍然遇到问题，可以使用以下命令清除pip缓存并重试：pipcachepurgepipinstallopencv-python这个命令会清除本地pip缓存中的所有包，然后重新安装opencv-python。
我正在使用Quartz进行绘图，因为在自定义UIView中说“Paint”我有ControllerView“viewC”我做了[self.viewaddSubView:somePaintInstance];inmyviewCatsomeevent现在当我画画时，Paint的默认背景是“黑色”。我想在我的“viewC”View上做一个完全透明的绘画/绘图我也是这样somePaintInstance.alpha=0.5;(beforeaddingitassubview)但这也使我的绘图/绘画在Paint的背景下变得透明，所以如果我使它完全透明(alpha=0.0)，我就无法在paint的V
GEO生信数据挖掘（十）肺结核数据-差异分析-WGCNA分析（900行代码整理注释更新版本）通过前面十篇文章的学习，我们应该已经可以获取到一个”心仪的基因列表“了，相较于原始基因数量，这个列表的数量已经有了明显的缩小，为了进一步确定Hubgene需要借助两个工具。使用STRING在线数据库进行PPI分析。使用Cytoscape本地客户端进行蛋白互作关系图绘制。视频讲解STRING在线数据库进行PPI分析https://cn.string-db.org/STRING在线数据库（STRING:functionalproteinassociationnetworks：https://cn.strin
