threshold

1，阈值（threshold）：是我们认为设定的一个像素值。取值在（0~255） 二进制阈值化：（threshold binary）（结果值二值不一定是0-1） 首先要选择一个特定的阈值a 新的阈值识别规则为 大于等于阈值的像素点的灰度值设为最大值（例如8位灰度值的最大值255） 灰度值小于阈值的像素的灰度值设为0 反二进制阈值化：（threshold binary，inverted） 与二进制阈值化值的对应方式正好相反。其他相同。 截断阈值化： 首先选择一个阈值 图像中像素值比阈值大的重新设定为阈值 图像中像素值比阈值小的不变 反阈值化为0：（threshold to zero,inverted） 先选定一个阈值 把大于等于阈值的像素点变为0 把小于阈值的的像素点保持不变 阈值化为0：（与反阈值化为0相反） 先选定一个阈值 把大于等于阈值的像素点保持不变 把小于阈值的的像素点化为0 附代码如下： #threshold函数#retval,dst=cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)#retral————返回阈值=thresh；dst————图片处理的结果；# src——————源图像；thresh————阈值；maxval——————阈值分割后的最大值；# type————进行那种类型的阈值分割#注意原始图像的类型，必须是8位单通道图像

display transceiver diagnosis interface //查看所有光口的收发光功率信息 display transceiver interface G1/0/14 verbose //查看某光口的收发光功率信息 各项参数作用： display transceiver命令输出信息描述 项目描述 Transceiver Type 光模块类型。 Connector Type 接口类型。 Wavelength(nm) 光波波长。 Transfer Distance(m) 光波传输距离。50um或62.5um表示光纤直径，光纤为多模光纤。当光纤直径为9um时表示单模光纤。 Digital Diagnostic Monitoring 光模块诊断信息是否监控。 Vendor Name 光模块制造厂商名称。 Vendor Part Number 厂家部件编码。 Ordering Name 光模块对外型号。 Manu. Serial Number 光模块生产序列号。 Manufacturing Date 光模块生产日期。 Temperature(°C) 光模块当前温度。 Temp High Threshold(°C) 光模块温度上限。 Temp Low Threshold(°C) 光模块温度下限。 Voltage(V) 光模块当前电压。 Bias Current(mA)

阈值化 在对图像进行处理操作的过程中，我们常常需要对图像中的像素做出取舍与决策，直接剔除一些低于或高于一定值的像素。 阈值分割可以视为最简单的图像分割方法。比如基于图像中物体与背景之间的灰度差异，可以利用阈值分割出我们需要的物体。这种分割是像素级的分割，为了从一幅图像中提取我们需要的部分，应该用图像中的每个像素点的灰度值与选择的阈值进行比较，并作出取舍判断。 注意，阈值的选取依赖于具体问题，物体在不同的图片中可能会有不同的灰度值。一旦找到了需要分割的物体的像素点，可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。例如可以将物体的像素点的灰度值设定为”0“（黑色），其他像素点的灰度值设为”255“（白色）。 OpenCV 中 threshold() 函数 （固定阈值操作）和 adaptiveThreshold() 函数（自适应阈值操作）可以满足这样的需求。它们的基本思想是：给定一个数组和一个阈值，根据数组中的每个元素的值是高于还是低于阈值而进行一些操作。 固定阈值操作：threshold 函数 threshold() 函数是对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像（compare 函数也可以达到此目的），或者去除噪声，过滤掉像素值很小或很大的图像点。 double threshold(InputArray src, OutputArray dst,

在 Python 中， 装饰器 一般用来修饰函数，实现公共功能，达到代码复用的目的。在函数定义前加上 @xxxx ，然后函数就注入了某些行为，很神奇！然而，这只是 语法糖 而已。 场景 假设，有一些工作函数，用来对数据做不同的处理： def work_bar(data): pass def work_foo(data): pass 我们想在函数调用前/后输出日志，怎么办？ 傻瓜解法 logging.info('begin call work_bar') work_bar(1) logging.info('call work_bar done') 如果有多处代码调用呢？想想就怕！ 函数包装 傻瓜解法无非是有太多代码冗余，每次函数调用都要写一遍 logging 。可以把这部分冗余逻辑封装到一个新函数里： def smart_work_bar(data): logging.info('begin call: work_bar') work_bar(data) logging.info('call doen: work_bar') 这样，每次调用 smart_work_bar 即可： smart_work_bar(1) # ... smart_work_bar(some_data) 通用闭包 看上去挺完美……然而，当 work_foo 也有同样的需要时，还要再实现一遍 smart_work

Python图文识别技术分享 使用 tesseract-ORC 识别文字，识别率不算太高，需要自我训练 tessdata 数据，才能更精确的识别你想要让电脑认识出来的文字！ ps：另外很多人在学习Python的过程中，往往因为遇问题解决不了从而导致自己放弃，为此我建了个Python全栈开发交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦，一起相互监督共同进步 接下来看代码： import os import pytesseract from PIL import Image from collections import defaultdict #pip install pytesseract #pip install pillow # tesseract.exe所在的文件路径 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C://Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' # 获取图片中像素点数量最多的像素 def get_threshold(image): pixel_dict = defaultdict(int) # 像素及该像素出现次数的字典 rows, cols = image.size for i in

剑指OFFER 机器人的运动范围 矩形搜索的变形,可以深搜,也可以广搜. 思维上没有什么难度,但是需要细心. 深搜代码 class Solution { public: int counter = 0; vector<pair<int,int> > rotate_fac; int m_threshold; int m_rows; int m_cols; vector<vector<bool> > matrix; bool check(int x,int y) { int sum = 0; int xx = x; int yy = y; while (xx != 0) { sum += xx % 10; xx /= 10; } while (yy != 0) { sum += yy % 10; yy /= 10; } if(x>=0 && y>=0 && x<m_rows && y<m_cols && matrix[x][y]==false && sum <= m_threshold)return true; else return false; } void recur(int x,int y) { matrix[x][y]=true; counter++; for(int i=0;i<4;i++) { if(check(x+rotate_fac[i].first,y+rotate

HashMap 概述 HashMap是一个 jdk8源码 构造器 有4个构造器： public HashMap() public HashMap(int initialCapacity) public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) 除了显式设置loadFactor，其他情况都是设置为默认的0.75。 传入另外一个Map需要满足泛型上下界的要求，比如只能由<String,String>转成<Object,Object>。 主要成员变量 Node<K,V>[] table; 哈希表。 Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; 用来遍历的Entry集合。 int size; map中元素个数。 int modCount; 源码上说的是结构化修改的次数，关系不大。 int threshold; 阈值，当size大于这个阈值，就要resize final float loadFactor; 加载因子，表示哈希表中元素的密集程度，默认是0.75。 put table 哈希表，就是一个Node数组，而Node是HashMap里一个静态内部类，实现了Map接口里的Entry接口，可以看出Node类其实是一个链表节点

import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 二值图像就是将灰度图转化成黑白图，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白 # 有全局和局部两种 # 在使用全局阈值时，我们就是随便给了一个数来做阈值，那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢？答案就是不停的尝试。 # 如果是一副双峰图像（简 单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰）呢？ # 我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值？这就是 Otsu 二值化要做的。 # 简单来说就是对 一副双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。 # （对于非双峰图像，这种方法 得到的结果可能会不理想）。 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。 # 第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。 # 第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值 # 第四个参数来决定阈值方法，见threshold_simple() # ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) ret, binary = cv

1.教程： 数学基础教材： 基础的微积分，线性代码，矩阵论，概率论 等，所以这些教材就不推荐了，⼤家⾃⾏了解。倒是关于传统的机器学习，推荐两本书， ⼀本是 模式识别 ，⼀本是 统计学习 。 数字图像处理： 冈萨雷斯的这本《数字图像处理》，是信号处理等专业的必修教材，是把图像处理基础理论与软件实践⽅法相结合的第⼀本书。 因为本书附带有 matlab 代码，⼤量来⾃于 MathWorks 公司的图像处理⼯具箱，可以边学边⽤。这本书基本上讲述了经典图像处理的主要内容，从亮度变换、线性和⾮线性空间滤波、图像增强与压缩、形态学图像处理、图像分割与边界等等，涵盖了领域内最基础的图像概念。 Opencv 欲学习图像处理， opencv 是绝对绕不开的，⼤部分⼯业界的代码⾥⾯⼀定有 opencv。opencv 经历过从以 c 语⾔为主的 1.0 版本，到以 c++为主的 2.0， 3.0 版本，4.0。直接从3开始。 .其他系统性的资料 3 图像基础概念与实践 3.1 图像位数 计算机是采⽤ 0/1 编码的系统，数字图像也是利⽤ 0/1 来记录信息，我们平常接触的图像都是 8 位数图像， 包含 0～255 灰度，其中 0，代表最⿊， 1，表⽰最⽩ 3.2 彩色空间 图像有灰度图有彩⾊图，灰度图即只包含亮度信息，⽽彩⾊图不仅包含亮度信息还包含颜⾊信息。灰度图不需要多说，彩⾊图平常我们接触的是 RGB

package com.zeng.ratelimit; /** * @Description:限流器工厂 * @Author jerry * Date 2020/1/3 9:52 上午 **/ public class RateLimiterFactory { public static SimpleRateLimiter getSimpleRateLimiter(RateLimiterParam rateLimiterParam) { if (RateLimiterType.SEMAPHORE.equals(rateLimiterParam.getRateLimiterType())) { return new SemaphoreRateLimiter(rateLimiterParam); } else { return new TokenBucketRateLimiter(rateLimiterParam); } } } package com.zeng.ratelimit; import java.util.Objects; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @Description:限流器 * @Author jerry * Date 2020/1/3 9:53 上午 **/ public class