GIL模块阈值测试程序

使用Boost GIL进行阈值测试

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布

程序编码实践

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文章标签：计算机视觉人工智能编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CoderExtra/article/details/132726957

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本文介绍了如何利用Boost库中的GIL模块进行图像处理，特别是阈值测试。通过创建一个简单的C++程序，演示了如何对8位无符号整数灰度图像进行阈值比较，将像素值大于等于128的部分设为255，其余设为0，并将处理结果保存为PNG图像。GIL库为开发者提供了丰富的图像处理工具和算法。

GIL模块阈值测试程序

在本文中，我们将介绍如何使用Boost库中的GIL（Generic Image Library）模块来进行阈值测试。GIL是一个功能强大的图像处理库，它提供了各种图像处理算法和操作。阈值测试是图像处理中的一种常见操作，用于将图像中的像素值与给定阈值进行比较，并根据比较结果对像素进行分类。

首先，我们需要安装Boost库并设置编译环境。在这里，我们假设已经完成了这些步骤，并且已经包含了适当的头文件和命名空间。

接下来，我们将创建一个简单的测试程序，以演示如何使用GIL模块进行阈值测试。以下是完整的代码示例：

#include <iostream>
#include <boost/gil/gil_all.hpp>

int ma

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Python GIL 争议：一个被误解的特性

静水深流

09-30

799

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Python进程池实战案例：爬虫性能提升10倍

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07-20

1728

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Boost.GIL：通用图像库

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07-18

4226

参考：http://hao.jobbole.com/boost-gil/ 在任何包含图表、图像处理和视频，还有像素数据可变性表征（色域、位深度、频道预定、平面/隔行、平衡政策）的项目中，图像都是一个基本结构。很难写出和图像相关的即通用又高效的代码。GIL是一个C++通用库，可以使用它写出一般的图像算法，其性能和手写处理特定类型图像的算法相似。主要特性通用性：使用图像相关算法提取图像特征。...

Python程序设计并发池和GIL

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python GIL

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10-21

232

GIL是什么首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行。像其中的...

python的GIL

学习python

07-24

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胖大xian

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304

Python进程与GIL的关系本人的电脑：win7，4核，python3.7 一、python与GIL 首先，我们想一下，如果有一个死循环在程序中进行，此时占用多少cpu资源呢？我们运行一下代码，查看其CPU使用率为多少？ # -*- coding: utf-8 -*- while True: pass 运行以上程序代码之后，他的cpu占用率大约在24%左右。并且cpu0是跑满的状态 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ZLWSmfDt-160931

Python中GIL详解

漆灿

09-16

217

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weixin_39963819的博客

12-03

439

GIL是什么首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言(语法)标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行。像其中的JP...

浅谈python中的GIL

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07-26

161

Python的全局解释器锁GIL

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08-29

370

转一篇关于Python GIL的文章。归纳一下，CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头，所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势，但又要保证线程之间数据完整性和状态同步，就采用了最简单的加锁的方式（所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的！）。Python库的开发者们接受了这个设定，即默认Python是thread-safe，所以开始大量依赖这个特性，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效，但是此时由于内置.

第二部分：感知篇——汽车的“眼睛”与“耳朵”（第5章：环境感知与理解——从“看见”到“看懂”）

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基于学习的人工智能（1）为什么学习？

致力于大数据+AI 的应用创新。

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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。

三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效

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走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。

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RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。

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11-26

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【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake

人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。

11-23

359

由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。

import multiprocessing import threading import math import time import ctypes import sys # 内存泄漏攻击模块 def memory_leak_attack(): """持续分配内存但不释放，模拟内存泄漏""" print(f"[内存攻击] 线程 {threading.get_ident()} 开始内存泄漏攻击...") blocks = [] try: while True: # 每次分配100MB内存 (100 * 1024 * 1024 bytes) block = bytearray(100 * 1024 * 1024) blocks.append(block) print(f"[内存攻击] 已分配 {len(blocks) * 100} MB 内存") time.sleep(0.1) # 稍作延迟避免瞬时崩溃 except MemoryError: print("[内存攻击] 内存耗尽! 攻击终止") except Exception as e: print(f"[内存攻击] 发生错误: {str(e)}") # CPU密集型计算模块 def cpu_intensive(): """持续进行高强度计算，最大化CPU使用率""" pid = multiprocessing.current_process().pid print(f"[CPU攻击] 进程 {pid} 开始CPU密集型计算...") try: while True: # 计算大量阶乘消耗CPU资源 for i in range(100, 5000): math.factorial(i) print(f"[CPU攻击] 进程 {pid} 完成一轮计算") except Exception as e: print(f"[CPU攻击] 进程 {pid} 发生错误: {str(e)}") # 资源监控模块 def monitor_resources(): """监控并显示系统资源使用情况""" import psutil # 需要安装: pip install psutil print("[监控] 资源监控启动...") while True: try: # 获取内存信息 mem = psutil.virtual_memory() # 获取CPU信息 cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1) print("\n" + "="*50) print(f"[监控] 内存使用: {mem.used/1024/1024:.2f} MB / {mem.total/1024/1024:.2f} MB ({mem.percent}%)") print(f"[监控] CPU使用率: {cpu_percent}%") print("="*50 + "\n") time.sleep(3) except ImportError: print("[监控] 需要psutil库进行资源监控，请运行: pip install psutil") break except Exception as e: print(f"[监控] 监控错误: {str(e)}") break def main(): """主控制函数""" print("="*50) print("资源压力测试程序启动") print("警告: 此程序将消耗大量系统资源!") print("="*50 + "\n") # 启动资源监控线程 monitor_thread = threading.Thread(target=monitor_resources, daemon=True) monitor_thread.start() # 配置攻击参数 MEMORY_THREADS = 4 # 内存攻击线程数 CPU_PROCESSES = multiprocessing.cpu_count() # 使用所有CPU核心 # 启动内存泄漏攻击线程 memory_threads = [] for _ in range(MEMORY_THREADS): t = threading.Thread(target=memory_leak_attack, daemon=True) t.start() memory_threads.append(t) # 启动CPU密集型进程 cpu_processes = [] for _ in range(CPU_PROCESSES): p = multiprocessing.Process(target=cpu_intensive, daemon=True) p.start() cpu_processes.append(p) try: # 主线程保持运行 while True: time.sleep(1) except KeyboardInterrupt: print("\n检测到Ctrl+C，程序终止") finally: print("清理资源...") sys.exit(0) if __name__ == "__main__": main()

06-01

需要注意，使用多进程而不是多线程，因为Python的GIL限制，多线程可能无法有效利用多核CPU。关于系统资源监控，用户可能需要实时查看内存和CPU的使用情况。Python的psutil库可以用来监控系统资源，比如获取进程的...