文章目录 一、多线程爬取电影封面保存到本地 二、爬取电影的基本信息保存到Excel 查看各页面的url： 第一页：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter= 第二页：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter= 第三页：https://movie.douban.com/top250?start=50&filter= 第十页：https://movie.douban.com/top250?start=225&filter= 分析可得页面url的规律： url_list = [“https://

相机标定相机标定的目的 获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。 相机标定的输入 标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位于Z=0平面上）。 相机标定的输出 摄像机的内参、外参系数。 拍摄的物体都处于三维世界坐标系中，而相机拍摄时镜头看到的是三维相机坐标系，成像时三维相机坐标系向二维图像坐标系转换。不同的镜头成像时的转换矩阵不同，同时可能引入失真，标定的作用是近似地估算出转换矩阵和失真系数。为了估算，需要知道若干点的三维世界坐标系中的坐标

本篇文章将详细介绍如何在CentOS7服务器上安装并配置Hadoop3.2.1高可用集群。           Hadoop-HA集群的节点规划如下： IP Address Host Name Node Type User Name 172.16.250.234 DN1/JN1 DataNode/JournalNode hadoop 172.16.250.237 DN2/JN2/RM1 DataNode/JournalNode/ResourceManager hadoop 172.16.250.238 DN3/JN3/RM

实验目的 1,通过阈值分割将原图像转变为二值图像 2,找出米粒的连通域，数出米粒的数目 3,找出米粒中最大的面积和周长是多少，并给出在图片的位置 实验过程 openCV提供了非常好用的简单全局阈值分割的函数 cv2.threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) 关于threshold函数详解 对原始灰度图像进行灰度直方图分析，可以明显看出灰度值分布区间较大，并且有三座峰(这里暂时不考虑多阈值分割问题)，因此难以通过单一阈值进行有效分割，所以应使用 OTSU 或者 TRIANGLE 的优化方法。 但是如果直接对图像进行二值化处理，得到的效果可能

OP放大电路设计-冈村迪夫，

支持mt7620系列路由器，比如小米mini，如意云之类的

1、前言     风格迁移的也是深度学习中的一个小的计算机视觉任务。目的是将A图像的风格迁移到B图像。     风格的定义在在深度学习中可以认为是一些底层的特征。比如纹理特征等。 2、代码     像我这样懒的孩子不喜欢训练一个模型的话，可以使用一下现成的模型，同时opencv提供了这些模型的接口，我们直接用来玩就好了，毕竟我们的目的非常单纯（泡妹子or泡汉子）。 import cv2 import time import os def style_transfer(pathIn='',model='',width=None): ''' pathIn: 原始图片的路径

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