粮食全线走高

值得关注的是,昨日三大粮食品种再度发力,其中玉米期货主力合约全天上涨1.27%,盘中创下2478元/吨的历史新高。强麦主力合约昨日大涨2.39%,盘中达到3110元/吨的历史新高。早籼稻期货主力合约也上涨0.79%,盘中最高点为2696元/吨,距离2月9日创下的2700元/吨的历史新高仅仅相差4元。
  对于昨日三大粮食期货再度发力,广州期货研究部副总经理罗强认为,主要是市场上其他的品种表现平淡,而市场资金又相对充裕,近期基本面良好的粮食品种成为了资金“泄洪”的选择。罗强认为,无论是从基本面还是技术面来看,短期粮食价格还会继续惯性冲高。

由于提供的引用内容未涉及全线段线性拉伸的相关信息,下面依据专业知识进行回答。 ### 原理 全线段线性拉伸是一种图像增强技术,其核心原理是通过线性变换对图像像素值的动态范围进行调整。在原始图像中,像素值通常分布在一个较窄的区间内,经过全线段线性拉伸,会将这个区间映射到一个更宽的范围,例如常见的 0 - 255 区间,从而增强图像的对比度。 假设原始图像的像素值范围是 [a, b],目标范围是 [A, B],对于图像中的任意像素值 x,经过线性拉伸后的像素值 y 可以通过以下公式计算: \[y = \frac{B - A}{b - a}(x - a)+A\] ### 应用 - **遥感图像**:在遥感领域,由于传感器获取的图像可能存在对比度不足的问题,全线段线性拉伸可以突出地物特征,便于后续的地物分类、目标识别等工作。 - **医学图像**:如 X 光、CT 等医学影像,经过全线段线性拉伸可以增强图像的细节,帮助医生更清晰地观察病变部位。 - **工业检测**:在工业生产的质量检测中,对于采集到的产品图像进行线性拉伸,能够提高缺陷的辨识度,有助于准确检测产品是否存在瑕疵。 ### 实现方法 以下是使用 Python 和 OpenCV 库实现全线段线性拉伸的代码示例: ```python import cv2 import numpy as np def linear_stretch(image): # 获取图像的最小和最大像素值 min_val = np.min(image) max_val = np.max(image) # 目标范围 A = 0 B = 255 # 进行线性拉伸 stretched_image = (B - A) * (image - min_val) / (max_val - min_val) + A # 将像素值转换为整数类型 stretched_image = np.uint8(stretched_image) return stretched_image # 读取图像 image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 进行全线段线性拉伸 stretched_image = linear_stretch(image) # 显示原始图像和拉伸后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Stretched Image', stretched_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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