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我也要
在计算机视觉中常用三种色彩空间：灰度、BGR以及HSV。
高通滤波器HPF：检测图像某个区域，根据像素与周围像素的亮度差值来提升该像素的亮度的滤波器
低通滤波器LPF：像素与周围像素的亮度差值小于一定值时，平滑该像素亮度，主要用于去噪和模糊
核：一组权重、卷积矩阵，对一个区域的像素进行卷积运算。
上图核为3。该滤波器可实现锐化效果。当修改权重和为0时，即是边缘检测核，若想实现模糊效果，采用下图（权重和为1，且邻近像素权重为正）
边缘检测滤波函数将非边缘区域转化为黑色，边缘区域转为白色或饱和色，由于噪声的存在，为缓解将噪声错误地识别为边缘，可先通过模糊处理
非sudo用户如何安全使用Docker：Rootless模式实战指南
Docker Rootless模式是一种基于Linux用户命名空间（userns）的容器运行时安全机制，它通过UID/GID映射、fuse-overlayfs文件系统和slirp4netns网络栈，在不提升权限的前提下实现容器隔离。其核心原理是将容器内root身份映射为宿主机非特权用户，从而规避docker组等价root的安全风险。相比传统root模式，Rootless在权限控制、逃逸防护和多租户隔离方面具备天然优势，适用于CI/CD流水线、Kubernetes边缘节点及受限生产环境。本文聚焦无sudo权限
OpenCV(图像处理)-基于python-滤波器（低通、高通滤波器的使用方法）
低通、高通滤波器，高斯滤波，胡椒滤波，基本API介绍
mysql数据库中使用存储过程带来的好处和示例（存储过程的概念、定义、作用等详解）
MySQL的存储过程（Stored Procedure）是一组SQL语句集合。用户通过指定的存储过程名和参数来调用并执行它。存储过程可以在数据库中预编译并存储，这样它们可以被多次调用而无需重新编写或解析SQL语句。 存储过程将复杂的SQL逻辑封装在一个可重用的单元中。多次调用存储过程，而不需要重复编写相同的SQL代码。- 通过封装，可以隐藏复杂的SQL逻辑，只向用户或应用程序提供简单的接口。MySQL的存储过程和编程语言中的函数的原理和目标是一致的：封装可重用的代码逻辑并提高代码的可维护性和可重用性。
图像处理之高通滤波器与低通滤波器
目录高频与低频区分：高通滤波器：1.傅里叶变换：低通滤波器：总结： 在了解图像滤波器之前，先谈一下如何区分图像的高频信息和低频信息，所谓高频就是该像素点与周围像素差异较大，常见于一副图像的边缘细节和噪声等；而低频就是该像素点与周围像素差异变化不大，一般体现为图像的平坦区； 高通滤波器指的是允许高于某一阈值的频率信息通过，过滤掉低于这一阈值的频率信息，从而大大衰减低频率的一种滤波器。在图像处理中，过滤频率信息采用的是傅里叶变换，把图像从空域转为频域进行处理。傅里叶变换公式：
C# 与 TensorFlow.NET：深度神经网络构建与优化的终极指南
是一个由开源社区维护的 C# 库，它将 TensorFlow 框架的强大功能带到了 C# 开发者的手中。TensorFlow 本身是 Google 开发的一个机器学习框架，广泛应用于深度学习、强化学习等领域。通过 TensorFlow.NET，C# 开发者无需切换语言环境，可以直接在 C# 中构建、训练和优化深度神经网络模型。首先，我们需要定义一个神经网络。该网络将包含输入层、隐藏层和输出层。// 输入张量（XOR 输入，2 个特征）// 输出张量（标签，1 个输出）// 定义第一个隐藏层。
5G NR上行控制信道PUCCH
一、PUCCH概述 PUCCH用于承载上行控制信息，相比LTE，NR PUCCH支持5种不同的格式，按照时域上所占用的符号数量可以分为短格式和长格式两种，如下表所示，短格式占用1-2个符号，可以承载1-2bit信息，长格式占用4-14个符号，可承载大于2bit的信息。NR引入短格式PUCCH的目的是可以缩短HARQ-ACK反馈的时延，长格式仍然是考虑到持续时间长可以保证覆盖。 NR中，考虑到系...
【Numpy】图像处理——高通滤波锐化算子（一阶微分&二阶微分）
锐化与边缘检测的基础：一阶微分&二阶微分的梯度算子，如罗伯特（Roberts）、索贝尔（Sobel）、Scharr、Prewitt、拉普拉斯（Laplacian）。
通过Simulink搭建一个智能微电网能量管理系统（Energy Management System, EMS）
通过上述代码实现，您可以逐步创建一个智能微电网能量管理系统。多源能量集成：整合光伏、风力发电、柴油发电机、电池储能等多种能源资源。负荷预测与调度：基于历史数据和天气预报，预测未来负荷和可再生能源输出，进行优化调度。储能系统优化：设计合理的充放电策略，确保储能系统的高效利用和寿命延长。经济性分析：评估不同运行模式下的经济性，考虑电价、维护成本等因素。环境影响评估：分析微电网对环境的影响，如减少碳排放、提高可再生能源利用率等。硬件在环仿真（HILS）
【图像处理】低通/高通空间滤波器原理简析
在图像处理领域中，滤波器是最常见的处理手段，使用精心设计的滤波器处理图像可以达到降噪、锐化等效果。滤波器可以按照作用域分类为空间滤波器和频率滤波器，也可以按照滤波效果分类为低通滤波器和高通滤波器，本文介绍了低通、高通滤波器与图像处理的关系以及空间滤波器和频率滤波器的联系
置顶必读(2) |《滚雪球学数学建模》专栏目录 & 历年国赛/美赛真题库 & 真题解析（持续更新中）
本专栏《滚雪球学数学建模》采用“从零开始、逐步滚雪球”的学习路径，把数学建模的基础理论、方法工具与大量实战真题（尤其是国赛题，涵盖2025-1992所有真题)有机融合，形成一套系统化训练路线。非常适合零基础入门、希望提升模型与工程化能力的本科/研究生，以及备战全国大学生数学建模竞赛（国赛/省赛）的同学。加油，我们一起把建模能力打造成可迁移的核心竞争力！
STM32芯片解锁读写保护：更改Option Byte [Error已解决]
解锁读保护：STLink更改Option Byte 变Level从1变为0，点击Apply即可。（程序执行读保护，其实是将Level从0变为1） 默认情况下该保护功能是不开启的，若要开启该功能，需要改写内部FLASH选项字节(Option Bytes)中的配置。 RDP读保护级别 级别0，无保护， 级别1，使能读保护， 这种保护下，若使用调试功能(使用下载器、仿真器)或者从内部SRAM自举时都不能对内部FLASH及备份SRAM作任何访问(读写、擦除都被禁止)； 当芯片处于级别1的时候，可以把选项字节
OpenCV(三十)：高通滤波-拉普拉斯算子
特性说明二阶导数对亮度变化敏感，适合边缘增强各向同性对水平、垂直、斜向边缘响应一致无方向性不能区分边缘方向对噪声敏感噪声通常是高频，会被强化高频强化作用属于典型高通滤波器因此在实际应用中，常与Gaussian 平滑联用，用来降低噪声影响。重点内容原理拉普拉斯是二阶导数，响应强度取决于灰度变化率类型4 邻域、8 邻域卷积核特性各向同性、对噪声敏感、高通滤波使用场景边缘检测、锐化、文档增强、医学影像OpenCV 使用彩色处理问题推荐在 Y 通道上处理避免颜色偏移。
SAP 销售订单BOM使用场景简介
通常在MTO的生产场景中，我们会根据已创建的SO去展开BOM去驱动生产，如果我们生产地产品BOM是通用性的通常我们用标准BOM的方式就可以实现，但是实际在生产过程中往往不会这样，不同的客户对某些物料的规格就不相同，就会涉及产生不同的BOM，但是该客户的产品又不存在通用性，这个时候就会引入概念就是销售订单BOM，先有销售订单然后根据销售订单+行项目创建BOM。销售BOM：根据销售订单号+行项目号创建的BOM，是根据特定的销售订单或者可以理解为特定的客户创建的BOM。
OpenCV- 学习笔记（Python）图像处理基础
本专栏：主要记录OpenCV（Python）学习笔记。
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
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visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
OpenCv入门学习笔记：快速掌握图像处理与神经网络基础
OpenCv入门学习笔记：快速掌握图像处理与神经网络基础 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在计算机视觉领域，OpenCv 是一个功能强大且开源的库，适用于各种图像处理和计算机视觉任务。对于初学者来说，理解其核心概念和基本原理至关重要。OpenCv入门学习笔记，一份精心整理的学习笔记文档，以其内容的详尽和易懂，成为广大初学者的首选。 项目技术分析 Open...
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
【Python--openCV图像处理】Python学习-OpenCV图像处理基础超详细的学习笔记（黑马程序员课程-B站有视频）
【Python--openCV图像处理】Python学习-OpenCV图像处理基础超详细的学习笔记（黑马程序员课程-B站有视频）
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
【参考黑马のOpencv图像处理学习笔记】opencv的基础操作
关于opencv基础操作中分为两个大部分，分别是图像的基础操作和算数操作。首先来看一下图像基础操作趴！ 一、图像的基础操作 目标任务： 掌握图像的读取和保存方法 能够使用OpenCV在图像上绘制几何图形 能够访问图像的像素 能够获取图像的属性，并进行通道的分离和合并 能够实现颜色空间的变换 1 图像的IO操作 1.1 读取图像 API cv.imread() 参数： 要读取的图像 读取方式的标志 c...
OpenCV学习笔记(一)——OpenCV入门及图像处理基础
OpenCV入门和图像处理必须了解的知识和常用函数。
图像处理基础学习笔记——OpenCV已学API汇总
说明 这篇博客只用来记录目前我已经接触过的API，只涉及用法及效果，不涉及背后算法，具体算法我会在其他的博客中进行介绍。随着逐渐学习，我也会对这篇博客进行动态更新，有些内容缺少的就是我也还没弄懂的。 并不会详细解释API，更适合有一定经验的人查阅。 我也只是个初学者，很多内容都是跟着教程的框架进行学习，如果内容上有错误欢迎大家指正与补充。 基础操作 读入 图片 imread()函数 Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COL
opencv学习笔记——图像处理入门基础
图像处理入门基础 图像是由像素构成的 图像分类： 二值图像：每个像素非黑即白 灰度图像：像素值在0-255 RGB图像：三个通道的像素值都在0-255 opencv中彩色图像的通道顺序是BGR 像素处理 读取像素 返回值 = 图像（位置参数） 灰度图像，返回灰度值 BGR图像，返回为B, G, R的值 pix = img[88,142] print(pix) blue = img[18, 125, 0] print(blue) green = img[78, 125, 1] p
opencv学习笔记2：图像处理基础
学习笔记 来源于淘宝的一个视频，记录下学习笔记。 图像由像素组成： 任何一个图，有很多点构成，每一个点，我们管它叫像素。 如图，左边图和右边图时同一个事物。不同点是左边点比较大，右边比较细腻。看起来不同是因为它们像素不同，左边像素低点，右边像素高。 像素：表示一张图里有多少个点。公式=长乘宽 图像分类 二值图像：图像中的点只有白与黑，两个值 灰度图像：有白有黑，还有灰，其中灰色分成256个。 RGB图像：彩色 二值图像 选取左图里红色小块，提取数值见右图。只有0和1两个数值 灰度图像 提取左图红色部分
永兴的笔记-OpenCV-3基础图像处理1（python）
常见的色彩空间介绍： RGB： RGB (Red 红色，Green 绿色，Blue 蓝色)，是根据人眼识别的颜色而定义的空间，可用于表示大部分颜色，也是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间，是一种光混合的体系. RGB 颜色模式用三维空间中的一个点表示一种颜色，每个点有三个分量，分别表示红、绿、蓝的亮度值 在RGB模型的立方体中， [1] - 原点对应的颜色为黑色，它的三个分量值都为0；...
《OpenCV轻松入门》笔记-2 图像处理基础
《OpenCV轻松入门》笔记-2 图像处理基础
OpenCV学习笔记：图像处理基础
高斯滤波通过加权平均像素值来消除高斯噪声，权重由高斯函数计算，距离中心越近的像素权重越高。适用于消除正态分布的噪声。腐蚀操作通过滑动结构元素（如矩形核），消除边界像素，使物体缩小。常用于去除小噪点或分离粘连物体。中值滤波用邻域像素的中值替代中心像素值，对椒盐噪声（黑白噪点）效果显著，但可能丢失细节。先腐蚀后膨胀，可平滑物体轮廓并消除小噪点，保持原物体大小近似不变。膨胀操作与腐蚀相反，扩展物体边界，填充空洞或连接断裂部分。先膨胀后腐蚀，用于填充物体内部小孔或闭合细小裂缝。
OpenCV-python学习笔记（二）——图像处理基础
OpenCV-python学习笔记（二）——图像处理基础
贾志刚Opencv图像处理视频教程学习笔记
贾志刚Opencv图像处理视频教程学习笔记 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 本资源文件为《贾志刚Opencv图像处理视频教程学习笔记.pdf》，是本人在学习贾志刚老师OpenCV图像处理视频教程过程中，所做的一些笔记整理。在此，我将这些学习笔记整理成册，希望能为图像处理领域的初学者提供一些帮助。 本书涵盖了贾志刚老师视频教程的主要内容，所有程序均基于OpenCV ...
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