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RSS订阅原创 常用图片处理操作
转化的核心是将pillow的图片转化为numpy.ndarray，opencv的图片格式就是numpy的数组，正因如此，也有图像即数组的说法，图像可以看作是由像素值构成的数组，处理图像实质上就是对这些数组进行操作，通过对数组的操作来实现对图像的处理和分析。有的时候会需要将两张图片叠加，即将一张图片叠加到另一张图片的指定位置，但经常图片的通道格式会不同，即有的图片有alpha通道，有的没有，还有就是图片叠加位置设置不当，导致前景图像的边界超过背景图像，而程序报错，下面代码可有效解决该问题。
2024-07-01 10:03:57
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原创 MicroBin好用的粘贴板工具
有时候你可能想从一台电脑上粘贴文本到另一台电脑上，或者是你想要分享一张图片或者是一些文件，某些设备上登陆qq和微信有不太方便，那么就可以使用MicroBin，它不但可以实现跨设备复制粘贴的功能，还支持文件上传等功能。
2024-07-01 10:02:52
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原创 kubesphere的安装与使用
写这些，仅记录自己学习使用k8s的过程。如果有什么错误的地方，还请大家批评指正。最后，希望小伙伴们都能有所收获。
2024-01-26 15:56:03
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原创 kubernetes部署常用应用
写这些，仅记录自己学习使用k8s的过程。如果有什么错误的地方，还请大家批评指正。最后，希望小伙伴们都能有所收获。
2024-01-17 17:12:57
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原创 k8s的nfs和ingress
写这些，仅记录自己学习使用k8s的过程。如果有什么错误的地方，还请大家批评指正。最后，希望小伙伴们都能有所收获。
2024-01-03 16:46:06
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原创 k8s service的使用
写这些，仅记录自己学习使用Kubernetes的过程。如果有什么错误的地方，还请大家批评指正。最后，希望小伙伴们都能有所收获。
2024-01-02 15:11:47
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原创 python扫描微信QQ二维码
写这些，仅记录自己学习使用python解析扫描二维码的过程。如果有什么错误的地方，还请大家批评指正。最后，希望小伙伴们都能有所收获。
2023-09-19 15:29:40
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原创 ubuntu安装k8s(docker版)
写这些，仅记录自己学习使用Kubernetes的过程。如果有什么错误的地方，还请大家批评指正。最后，希望小伙伴们都能有所收获。
2023-09-18 14:41:21
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原创 人脸自动贴国旗
写这篇文章更多的是为了记录gradio的使用，如果有什么错误的地方，还请大家批评指正。最后，希望小伙伴们都能有所收获。写这些，仅记录自己学习使用drone的过程。
2023-09-15 09:00:48
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原创 drone的简单使用
持续部署是能以自动化方式，频繁而且持续性的，将软件部署到生产环境。使软件产品能够快速迭代。平常部署项目时，都是手动进行部署，流程如下fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;push代码到git服务器上拉取代码使用代码打包镜像推送镜像仓库服务器拉取新镜像停止和移除旧容器启动新容器这一整套部署步骤枯燥又费时。持续部署就是使用工具自动处理整套步骤。代码在提交之后自动执行整套流程将项目部署到生产环境，省去繁琐的人工操作。
2023-09-04 16:42:12
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原创 celery的简单使用
什么是Celery?Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。消息中间件Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis等等任务执行单元。
2023-07-05 09:59:24
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原创 python对RabbitMQ的简单使用
python对RabbitMQ的简单使用（一）RabbitMQ的简介（二）RabbitMQ的安装（五）结语（一）RabbitMQ的简介RabbitMq 是实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理中间件。消息队列是一种应用程序对应用程序的通行方式，应用程序通过写消息，将消息传递于队列，由另一应用程序读取 完成通信。而作为中间件的 RabbitMq 无疑是目前最流行的消息队列之一。目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ。
2022-04-04 18:08:55
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原创 基于docker部署nginx+uwsgi+django
基于docker部署nginx+uwsgi+django（一）docker+uwsgi+django（二）docker+nginx+django（三）docker+nginx+uwsgi+django（五）结语（一）docker+uwsgi+django（二）docker+nginx+django（三）docker+nginx+uwsgi+django这里nginx单独一个容器，uwsgi+django为一个容器。但然它们三个也可以部署在一个容器内，但是这样没啥意义（目的就是为了动静分离），其实配置
2022-03-25 11:06:15
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原创 supervisor的简单使用
supervisor的简单使用（一）supervisor的安装（一）ubuntu安装 :（二）centos安装 :（三）pip形式安装：（二）supervisor的结构（一）supervisord.conf配置文件:（一）[unix_http_server]:（二）[inet_http_server]:（三）[supervisord]:（四）[supervisorctl]:（五）[rpcinterface:supervisor]:（六）[include]:（二）文件夹conf.d:（五）结语（一）supe
2022-02-09 13:19:58
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原创 基于TCP协议和UDP协议的socket简单通信与文件下载
Socket是什么呢？答：Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层，它是一组接口。在设计模式中，Socket其实就是一个门面模式，它把复杂的TCP/IP协议族隐藏在Socket接口后面，对用户来说，一组简单的接口就是全部，让Socket去组织数据，以符合指定的协议。总结一下就是：socket就是一个模块。我们通过调用模块中已经实现的方法建立两个进程之间的连接和通信。也有人将socket说成ip+port，因为ip是用来标识互联网中的一台主机的位置，而port是用来标识这台机器上的一个
2021-05-02 09:17:40
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原创 简述TCP协议的三次握手和四次挥手
什么是TCP协议？TCP（Transmission Control Protocol）可靠的、面向连接的协议（eg:打电话）、流式协议, 传输效率低全双工通信（发送缓存&接收缓存）、面向字节流。使用TCP的应用：Web浏览器；文件传输程序。与它类似的还有一个UDP协议，UDP（User Datagram Protocol）不可靠的、无连接的服务，传输效率高（发送前时延小），一对一、一对多、多对一、多对多、面向报文(数据包)，尽最大努力服务，无拥塞控制。使用UDP的应用：域名系统 (DNS)；视频
2021-04-26 07:13:51
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原创 互联网通讯简述
简单串联5层协议和计算机通讯流程（一）简单解释5层协议及其作用（二）计算机通讯过程简述（一）标题（一）标题（一）标题（一）简单解释5层协议及其作用互联网协议按照功能不同分为osi七层或tcp/ip五层或tcp/ip四层，如下图所示：简单串联五层协议以及作用：应用层：用户使用的都是应用程序，均工作于应用层，互联网是开发的，大家都可以开发自己的应用程序，数据多种多样，必须规定好数据的组织形式 ，应用层功能：规定应用程序的数据格式。传输层：网络层的ip帮我们区分子网，以太网层的mac帮我们找到主机，然
2021-04-25 11:04:14
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原创 opencv-python 小白笔记（23）
第二十三节：全景图像的拼接（一）环境配置（二）代码实现（三）结语今天写一个全景图像拼接的小项目，步骤大致如下：分别计算待拼接图像的关键点项目2项目3（一）环境配置需要注意的是，因为这个项目需要使用opencv中的SIFT（尺度不变特征变换）算法，而这个模块在opencv3.4.2以上版本后，就被申请专利了。所以如果你想使用该模块，就必须对你的opencv版本进行降级。这里的话，如果你将版本降到3.4.2或之下后，如果害不能使用，那么可以试着安装opencv的扩展模块（opencv-contr
2021-04-01 07:31:13
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原创 个人视觉网站搭建记录
django+nginx+uwsgi+bootstrap简单个人网站的搭建（一）云服务器（二）用django处理后端业务逻辑，bootstrap进行前端页面交互（三）云服务器进行基本环境配置（四）nginx+uwsgi云服务器部署（五）结语这个网站主要是用来对Paddlehub和Paddlex上面的一些图像预测模型进行web可视化，也就是将这些模型部署在web端这里附上我的网站链接，欢迎小伙伴们体验：传送门这里没有使用域名了，因为我购买的域名是中文的具体的实现步骤大致如下：首先你需要一台云服务器
2021-03-30 07:21:46
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原创 人脸打码
人脸打码（一）face_recognition人脸打码（二）使用模型进行目标人脸检测并打码（PPYOLO）（三）结语人脸识别是一门比较成熟的技术。它的身影随处可见，刷脸支付，信息审核，监控搜索，人脸打码等。除了这些常规操作，还可以对视频里的特定人物进行打码。对于视频，人工后期的逐帧处理，打码任务无疑是个体力活。但如果结合脸识别技术，那这个任务就会简单很多。本文从原理出发，讲解人脸识别技术的视频打码应用。具体的实现步骤大致如下：检测视频中的目标人脸位置用目标图片对人脸区域进行替换本文主要用两种方
2021-01-20 19:48:10
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原创 社交距离检测
基于paddle的社交距离检测（一）训练模型（paddleX）（二）（三）结语在新冠疫情危机中，减少人群的聚集是减少传播的重要措施之一。减少亲密接触，从而减少传染病的传播，那么保持安全的社交距离则显得尤为重要。具体的实现步骤大致如下：训练目标检测模型用得到的模型检测视频流中的所有人检测人与人之间的距离（一）训练模型（paddleX）模型的训练，这里是使用百度飞桨（paddlepaddle），使用使用PaddleX提供的YOLO3模型，在VOC2012数据集进行训练；下面是为了方便自定义绘
2021-01-14 09:32:42
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原创 使用Turtle库绘制望远镜和显微镜成像系统原理图
Turtle库绘制望远镜和显微镜成像系统原理图（一）望远镜成像系统（两片凸透镜实现）（二）显微镜成像系统（两片凸透镜实现）（三）结语（一）望远镜成像系统（两片凸透镜实现）1.作用：利用望远镜能够看清远处的物体；2.组成：由两组凸透镜组成。靠进物体的叫物镜，焦距较长；靠近眼睛的目镜，焦距较短，物镜的第二焦点与目镜的第一焦点重合；3.原理：物镜的作用是使远处的物体在焦点附近成实像，目镜的作用相当于一个放大镜，用来把像放大由于不同的透镜材质不同，折射率不同（如果要考虑这些的话，会有很多参数要设置），所以
2020-12-23 20:51:35
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原创 用python实现数字图像处理（2）
图像的平滑与锐化处理（一）图像的平滑滤波（二）图像的锐化滤波之拉普拉斯算子（三）图像的锐化滤波之普瑞斯特算子与索贝尔算子（四）结语（一）图像的平滑滤波平滑与锐化相反， 就是滤掉高频分量， 从而达到减少图象噪声， 使图片变得有些模糊。 因此又称为低通滤波。均值滤波和和中值滤波的对比均值滤波和和中值滤波都可以起到平滑图像， 虑去噪声的功能。 均值滤波采用线性的方法， 平均整个窗口范围内的像素值， 均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节， 在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变
2020-12-22 16:47:53
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原创 用python实现数字图像处理（1）
图像的傅里叶变换（一）显示图像的频谱图（二）高斯噪声与椒盐噪声频谱图（三）理想高斯高通与低通滤波、巴特沃斯高通与低通滤波（四）结语（一）显示图像的频谱图首先读取一幅图像，然后对图像做二维离散傅立叶变换，然后做快速傅里叶变换，即直流分量移到频谱中心，让正半轴部分和负半轴部分的图像分别关于各自的中心对称，然后取傅立叶变换的实部，然后做频谱对数变换，就得到原图像的频谱图，最后将原图像和对应的频谱图显示出来#计算一维傅里叶变换numpy.fft.fft(a, n=None, axis=-1, norm=No
2020-12-13 16:41:52
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原创 opencv-python 小白笔记（22）
第二十二节：opencv提取中心线（一）环境配置（二）代码实现（三）结语哈哈，好久没写博客了（因为今天是1024，所以决定无论如何今天要水一篇），本来是打算写深度学习的，唉，还是后面有时间再写吧。提取目标图像的中心线，有两种方法（我知道的就这两种），这里就只介绍使用opencv的方法了（一）环境配置这里需要使用opencv的扩展模块（opencv-contrib-python），方法很简单。pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.douba
2020-10-24 19:44:00
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原创 opencv-python 小白笔记（21）
第二十节：美颜相关（一）亮度增强（二）磨皮美白（三）大眼（四）瘦脸（）结语好多天没有写博客了，这几天一直忙于炼丹，快被数据搞疯了。废话不多说，今天主要写美颜相关（一）亮度增强（二）磨皮美白这主要用到cv2.bilateralFilter双边滤波函数参数解释src输入图像d过滤时周围每个像素领域的直径sigmaColor在color space中过滤sigma。参数越大，临近像素将会在越远的地方mix。sigmaSpace在coordinate spac
2020-07-19 08:17:47
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原创 opencv-python 小白笔记（20）
第二十节：dlib人脸识别（一）（二）（三）结语（一）（二）from collections import OrderedDictimport numpy as npimport dlibimport cv2#http://dlib.net/files/dict={ "right_eyebrow": (17, 22), "left_eyebrow": (22, 27), "right_eye": (36, 42), "left_eye": (42, 48), "nose":
2020-07-01 10:00:52
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原创 opencv-python 小白笔记（19）
第十四节：车道线检测下面我们使用两种方法实现import cv2import numpy as np# 高斯滤波核大小blur_ksize = 5# Canny边缘检测高低阈值canny_lth = 50canny_hth = 150# 霍夫变换参数rho = 1theta = np.pi / 180threshold = 15min_line_len = 40max_line_gap = 20def process_an_image(img): # 1. 灰
2020-06-29 08:06:38
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原创 opencv-python 小白笔记（18）
第十八节：opencv的dnn模块（四）结语（四）结语学习opencv有很多的方法，我的建议是你可以加一些群，可以充分利用B站，优快云，和百度。在我的博客中，我不会讲解opencv的算法实现（当然我也不太会），我只会讲解一些函数的调用，不理解就多改一些参数，多尝试尝试，慢慢你就理解来。相信你总有一天可以说opencv不过“Ctrl+C，Crtl+V”PS：如果有什么错误的地方，还请大家批评指正，不过错了也没啥关系，反正也没什么人看最后，希望小伙伴们都能有所收获。码字不易，喜欢的话，关注一波在走吧
2020-06-24 08:15:14
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原创 opencv-python 小白笔记（17）
第十七节：直方图与直方图均衡化（一）画出图像直方图（二）同时绘制多通道（BGR）的直方图（三）直方图均衡化与自适应均衡化（）结语opencv中的直方图可以帮助我们更直观的获取图像像素的分布信息，也可以帮助我们更好的提取图像的特征信息。直方图是对数据进行统计的一种方法，图像直方图（Image Histogram）是用以表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素个数。这种直方图中，横坐标的左侧为较暗的区域，而右侧为较亮的区域。（一）画出图像直方图需要用到函数cv2.calcHist对图像
2020-06-22 08:33:41
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原创 Matplotlib绘图的简单使用（2）
折线图，柱状图，散点图（一）折线图（）柱状图（）散点图（）结语（一）折线图（）柱状图（）散点图（）结语如果有什么错误的地方，还请大家批评指正，不过错了也没啥关系，反正也没什么人看最后，希望小伙伴们都能有所收获。码字不易，喜欢的话，关注一波在走吧...
2020-06-20 07:30:51
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