(刚才看到的)这个小图是怎么弄上去的?

博客讨论了小图制作方法,推测可能通过修改注册表相关项、系统文件和图标实现,也有工具可用,还给出了工具下载链接。同时提到要晴空dll缓存需关掉系统还原。

(刚才看到的)这个小图是怎么弄上去的?

菜鸟求教
望各位大虾帮我一下
不胜感激 本贴包含图片附件:


>>>>如果真有如此的话,估计是通过修改注册表的相关项得到的,修改系统文件和(系统图标)也有可能。偶不懂的说,胡语
>>>>有工具可以。。但不推荐玩这些花俏的东西。。无聊
>>>>用什么工具呀,能不能说说,谢谢
>>>>http://szgwbn.downloadsky.com:8080/down/exescope.zip

先备份再修改
c:/windows/sysytem/sysdm.cpl

>>>>

  Quote:
Originally posted by 等离子 at 2004-10-10 15:44:
http://szgwbn.downloadsky.com:8080/down/exescope.zip

先备份再修改
c:/windows/sysytem/sysdm.cpl


要晴空dll缓存,关掉系统还原!

>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>

由于不太明确“之前提到内容”具体所指,这里假设之前提到的内容是上述给出的 `match_keypoints` 函数示例。代码 `matches, homography, status = self.match_keypoints(kps_a, kps_b, features_a, features_b, ratio, reproj_thresh)` 调用的 `match_keypoints` 函数若与示例中的函数实现一致,那么它们的效果是一样的。 示例中的 `match_keypoints` 函数主要完成以下几个步骤: 1. 使用 FLANN 匹配器进行特征匹配。 2. 通过比率测试筛选出好的匹配点。 3. 提取匹配点的坐标。 4. 使用 RANSAC 算法计算透视变换矩阵 `H`。 如果调用的 `match_keypoints` 函数实现与示例相同,那么它也会完成上述步骤,最终返回筛选后的匹配点对列表、透视变换矩阵和每个匹配点对的状态。 ```python import cv2 import numpy as np class ImageMatcher: def match_keypoints(self, kps_a, kps_b, features_a, features_b, ratio, reproj_thresh): # 使用 FLANN 匹配器进行特征匹配 FLANN_INDEX_KDTREE = 1 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(features_a, features_b, k=2) # 筛选好的匹配点 good_matches = [] for m, n in matches: if m.distance < ratio * n.distance: good_matches.append(m) # 提取匹配点的坐标 src_pts = np.float32([kps_a[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kps_b[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) # 计算透视变换矩阵 H homography, status = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, reproj_thresh) return good_matches, homography, status ```
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