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RSS订阅原创 在数据结构中对于树和二叉树的基本认识
© Fu Xianjun. All Rights Reserved. 树和二叉树的基本认识 简介； 树（Tree）是数据节点之间具有层次关系的非线性结构。在树结构中，根节点没有前驱节点；除根节点外的节点只有一个前驱节点，有零或多个后继节点。 1.1 树的定义 树是有n（n＞0）个节点的有限集合T，若n=0，则称为空树。n＞0的树由以下条件构成。 （1）有且只有一个特定的节点，称为树的根（root）节点。 （2）。若n>1，其余节点被分为m（m＞0）个互不相交的子集T1、T2、T3、……、Tm，其中，每
2021-06-20 17:10:33
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原创 认识MySQL数据库应用与管理
© Fu Xianjun. All Rights Reserved. 认识MySQL数据库应用与管理 MySQL的概述 MySQL 是一个小型的关系型数据库管理系统，是一个真正多用户、多线程的结构化查询语言（SQL）数据库服务器。MySQL运行速度快、执行效率与稳定性高、操作简单、非常易于使用，是目前最流行的数据库管理系统之一。 MySQL简介 MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发。目前属于Oracle公司。MySQL 是一个真正多用户、多线程的结构化查询语言（SQL ）数据
2021-06-12 15:53:19
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原创 JAVA开发入门认识
© Fu Xianjun. All Rights Reserved. JAVA开发入门认识 java概述 1.什么是Java： Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程 。 2.Java的特点： Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性
2021-06-12 14:48:40
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原创 OpenCV-图像金字塔
© Fu Xianjun. All Rights Reserved. ** 图像金字塔 目录 一:什么是图像金字塔 二：高斯金字塔 三：拉普拉斯金字塔 四：金字塔的应用 一:什么是图像金字塔 图像金字塔是由一幅图像的多个不同分辨率的子图所构成的图像集合 通过对原图像不断地向下采样而产生的，既有高分辨率的图像（大尺寸）产生低分辨率的近似图像（小尺寸）。 二：高斯金字塔 三：拉普拉斯金字塔 四：金字塔的应用 ...
2021-06-06 16:41:40
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原创 OpenCV-人脸识别
© Fu Xianjun. All Rights Reserved. 人脸识别 前言 一.什么是人脸识别 二.人脸识别的应用 三.人脸识别使用方法 一：什么是人脸识别 人脸识别是一种用于识别陌生人或从特定人的脸中认证特定人的身份的方法。它是计算机视觉的一个分支，但是人脸识别是专门的，并且在某些应用程序中带有社交功能，并且存在一些欺骗的漏洞。 二:人脸识别的应用 1 远程刷脸登录 常规登录模式就是网页请求登录，以后刷脸登录将成为主流。 2 刷脸门禁 以往都是通过工卡刷门禁，往后通过指纹，刷脸会更多 3 抓拍捕
2021-06-06 14:40:24
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原创 使用鼠标交互实现区域生长算法
使用鼠标交互实现区域生长算法 素材 代码 import cv2 import numpy as np def XZY(event,x,y,flags,param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: print(“x = %d,y = %d” %(x,y)) seeds == [point(x,y)] binaryImg = regionGrow(img,seeds,4) cv2.imshow(“binaryImg”,binaryImg) img = cv2.imrea
2021-05-29 13:48:09
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原创 openCV霍夫变换
霍夫变换 素材 代码 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(“shape.png”) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) edge = cv2.Canny(gray,50,150) lines = cv2.HoughLines(edge,1,np.pi/180,50) for line in lines: rho, theta = line[0] a = np.cos(theta) b = np.s
2021-05-12 20:29:55
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原创 实现匹配多个印花
实现匹配多个印花 素材 代码 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(“yinhua2.png”,) template = cv2.imread(“yinhua.png”) result = cv2.matchTemplate(img,template,cv2.TM_SQDIFF_NORMED) threshold = 0.01 loc = np.where(result <= threshold) print(*loc[::-1]) for p
2021-05-12 20:27:38
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原创 数字图像处理改变图像颜色
在这里插入代码片 =import cv2 img = cv2.imread(‘shape.jpg’) cv2.imshow(‘src’,img) height,width,_=img.shape b,g,r = cv2.split(img) for i in range(height): for j in range(0,width): for k in range(3): if 100<b[i,j]<200: img.itemset((i,j,k),0) cv2.imshow(‘dst’,i
2021-04-12 20:48:13
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空空如也
空空如也
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