数字图像处理——opencv入门

这篇博客介绍了OpenCV的基础知识,包括在Windows平台上配置环境,加载图像,创建和显示窗口,图像颜色空间转换以及基本的图像处理操作,如图像遍历、掩码操作、线性混合和调整对比度与亮度。

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OpenCV介绍

这是一篇关于opencv的学习指南。

首先,opencv可以运行于linux平台、windows平台、Android平台及iOS平台。

在这里,我选择windows平台进行opencv环境的配置。

注意,要使用opencv库,您有两个选择。

一是通过使用预构建的库进行安装,或者通过源文件中创建自己的库进行安装。

我们选择了法一,需要在最新的Microsoft VIsual Studio集成开发环境(IDE)中编写代码

完成了opencv的配置,

我们开始学习opnecv的基本操作:

(1)加载头文件、命名空间

      opencv有自己的名称空间:cv.   为了避免在前面添加CV:: 关键字,可以使用以下代码行导入整个文件中的名称信息。

      using namespace cv;

(2)创建一个mat对象用于存储图像信息

       Mat image;

1、加载图像

      通过调用imread函数加载图像,函数原型如下:

   image = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

      //第一个参数表示图像加载路径(路径使用两个反斜杠),第二个参数表示指定我们想要的图像格式

       第二个参数可选值,分别为以下几种:

     CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED(<0)按原样加载图像
     CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE(0)图像增强加载
     CV_LOAD_IMAGE_COLOR(>0)以RGB格式加载图像

      (注:opencv支持windows位图bmp,可移植图像格式(pbm、pgm、ppm)和Sun光栅(sr、ras)。也可以加载图像格式JPEG(JPEG,jpg,jpe),JPEG 2000,TIFF文件(TIFF,tif)和便携式网络图形(png))

2、创建OpenCV窗口

   使用namedWindow函数创建OpenCV窗口。一旦创建它们,OpenCV就会自动管理它们。为此,您需要指定它的名称,以及它应该如何从大小的角度处理它所包含的图像的更改

 namedWindow( "Di
### Flink 大数据处理优化技巧与最佳实践 #### 调优原则与方法概述 对于Flink SQL作业中的大状态导致的反压问题,调优的核心在于减少状态大小以及提高状态访问效率。通过合理配置参数和调整逻辑设计可以有效缓解此类瓶颈[^1]。 #### 参数设置建议 针对不同版本下的具体特性差异,在实施任何性能改进措施前应当充分理解当前使用的Flink版本特点及其局限性;同时也要考虑特定应用场景的需求特征来定制化解决方案。这包括但不限于并行度设定、内存分配策略等方面的选择[^2]。 #### 数据流模式优化 采用广播变量机制可作为一种有效的手段用于降低主数据流转过程中所需维护的状态量级。当存在一对多关系的数据集间需频繁交互时,将较小规模的一方作为广播状态保存下来供另一方查询匹配使用不失为明智之举。此方式特别适用于维表Join操作中,其中一方变动相对较少但又必须保持最新记录的情况[^3]。 ```sql -- 创建临时视图以支持后续JOIN操作 CREATE TEMPORARY VIEW dim_table AS SELECT * FROM kafka_source; -- 定义Temporal Table Function以便获取指定时间点上的历史快照 CREATE FUNCTION hist_dim_table AS 'com.example.HistoricalDimTableFunction'; -- 执行带有时态条件约束的JOIN语句 SELECT o.order_id, d.product_name FROM orders o LEFT JOIN LATERAL TABLE(hist_dim_table(o.event_time)) AS d ON o.product_id = d.id; ``` 上述代码片段展示了如何利用Flink SQL实现基于时间戳的历史维度表连接功能,从而确保每次都能准确捕捉到事件发生瞬间对应的最恰当的产品名称信息。
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