offset

算子结构 首先看dyn_threshold 算子参数 dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark ) 参数分析： OrigImage:需要进行阈值分割的原始图像 ThresholdImage: 通过一定图像预处理得到的阈值图像（这个预处理通常是对原图应用mean_image/gauss_image/binomial_filter 处理后的图像） RegionDynThresh: 对原图进行阈值分割后输出图像 Offset: 是一个阈值调节值，在做对比时，需要和ThresholdImage上某一点像素值同时作用。 LightDark：是一个关键选择，’dark’, ‘light’, ‘equal’, ‘not_equal’一共有4种选择，明、暗、同、不同 关键点分析 根据Halcon帮助文档种给出的 dyn_threshold的分割阈值的计算方式 g_o=g_[OrigImage] g_t=g_[ThresholdImage] 当选择light模式 阈值计算公式： for LightDark = ‘light’ is: g_o >= g_t + Offset 即为原图中大于等于g_t + Offset点的像素值被选中。 当选择dark 模式 For LightDark =

1、查看CPU占用量最高的会话及SQL语句 select spid,cmd,cpu,physical_io,memusage, (select top 1 [text] from ::fn_get_sql(sql_handle)) sql_text from master..sysprocesses order by cpu desc,physical_io desc 2、查看缓存重用次数少，内存占用大的SQL语句　 SELECT TOP 100 usecounts, objtype, p.size_in_bytes,[sql].[text] FROM sys.dm_exec_cached_plans p OUTER APPLY sys.dm_exec_sql_text (p.plan_handle) sql ORDER BY usecounts,p.size_in_bytes desc 3、执行最慢的SQL语句 SELECT (total_elapsed_time / execution_count)/1000 N'平均时间ms' ,total_elapsed_time/1000 N'总花费时间ms' ,total_worker_time/1000 N'所用的CPU总时间ms' ,total_physical_reads N'物理读取总次数' ,total_logical

base64是二进制数据的一个编码格式，就像utf8一样的东西 他跟json一样，也是前后端交互能够相互识别的数据，他更多的是用来传递文件数据 在js里生成base64的API有两个，一个是 FileReader ，一个是画布 canvas FileReader <input type="file" onchange="change(this.files[0])"> function change(file){ var fr = new FileReader() fr.onload = function(e) { // 这个就是base64 console.log( e.target.result ); } // 这个方法传参是一个Blob类型的格式 fr.readAsDataURL(file) } canvas 我们使用画布是为了获取画布上的内容 画布的输入是图片，然后对这个图片进行剪切，打水印什么的 画布上的内容的输出格式是base64 // 这个image就是输入 // 除了new，也可以直接取页面上的标签 var image = new Image(); image.onload = function () { var w = image.width; var h = image.height; var canvas = document.createElement(