Android9.0无法通过以下两种方式实现静默安装： 1.runtime执行shell cmd 2.PackageInstall 反射机制 但是Google已经给我们推荐了相关的APIDemos，所以建议大家多看看源码~ 在frameworks/base/core/java/android/content/pm/PackageInstaller.java有段关于该类的介绍： The ApiDemos project contains examples of using this API: ApiDemos/src/com/example/android/apis/con

VTK 圈取不规则 ROI 博客：https://blog.csdn.net/lucky_sunshine/article/details/120033610

最近一直抽空在做仿微信朋友圈的功能，在点击加号选择选择拍摄进入相机拍照并将图片显示出来，因为版本迭代（Android11马上也就出来了），所以需要进行版本适配，所以在这里进行记录一下，方便以后查看和小伙伴们参考 先来一波效果图： 微信的效果： 布局就是一个简单的按钮以及一个图片，当我们点击按钮进入系统相册中，点击拍照，然后在onActivityResult()方法回调中对图片进行处理，让其显示在界面上 主要代码： public class MainActivity extends AppCompatActivity implements View.OnClickListener {

前几篇文章陆陆续续实现了HAL，HIDL，JNI，AIDL服务，现在只差最后一步，应用层的实现我们就可以打通应用层到HAL的整个调用流程了，话不多说，上代码 应用层的实现相对比较简单，在Android Studio中进行开发，写完之后拷贝到源码packages/apps下进行编译就行了，在packages/apps下创建HelloDemo目录，将开发好的文件拷贝过来，看看目录结构： AndroidManifest.xml Android.bp android_app { name: HelloDemo, srcs: [src/**/*.java],

Qt 开发的，可拖拽的ROI工具，支持xml存储。----------------------------------------------------

基于JPEG的图像ROI编码，通过JAVA实现，通过设置不同的精度值解压不同感兴趣区域

实现ROI选取、选框放缩移动、背景图像移动放缩

投资安全编排和响应 (SOAR) 平台是一个明智和具 有高度战略意义的决策。选择正确平台来构建您的 安全运营中心 (SOC)，可能比选择任何单点安全产 品更重要。您选择的 SOAR 平台将成为安全基础架 构的核心部分，有效地充当安全投资的操作系统。 SOAR 平台除了帮助您的 SOC 团队更高效地工作 之外，还产生了许多经济效益。本白皮书旨在通过 概述一种方法来量化这些好处，以评估您在 SOAR 平台上的投资回报 (ROI)。 为什么需要SOAR？ 您的安全团队在前线努力工作:识别、分析和减轻 您组织面临的威胁。然而，尽管尽了最大努力，团 队的警报和案件积压可能每天都在增加。现实是， 没有足够的熟练专业人员来分析大多数组织每天 面临的大量警报。 攻击者已实现工业化。威胁越来越复杂，数量越来 越大，在您有机会解决前一次攻击之前，很可能会 演变成新的攻击。尽管安全开支有所增加，但在您 的环境中，威胁的驻留时间(检测和修复攻击所需 的时间)仍在增加。 让安全团队面临的挑战更加复杂的现实是，我们 的 IT 环境的复杂性不断增加。对于安全性也是如 此;三十多年来，我们一直在部署点安全产品。事 实上，研究表明，如今有 1500 多家供应商在销售 安全产品和服务。另一个严峻的事实是，大多数安 全产品缺乏互操作性，导致大量独立的解决方案 需要大量人员来维护它们。尽管一些最大的安全 供应商提供捆绑产品，但许多组织仍然更喜欢购 买同类最佳产品，这是有充分理由的。最终结果是 各种不同的安全产品的集合，没有互连性或无法 作为单一的统一防御平台发挥作用。 您知道有些事必须改变。您已经在人才和技术方 面进行了大量的安全投资。您希望通过部署可以 最大限度提高效率和规模的工具来更好地利用现 有资源，并创建统一的防御系统，实现一加一大于 二的效果。 SOAR有什么好处

MFC联合Halcon开发 设置ROI（包括圆形，椭圆，矩形，带角度矩形），灰度匹配，NCC匹配

方法一：使用轮廓 步骤1 """src为原图""" ROI = np.zeros(src.shape, np.uint8) #感兴趣区域ROI proimage = src.copy() #复制原图 """提取轮廓""" proimage=cv2.cvtColor(proimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图 proimage=cv2.adaptiveThreshold(proimage,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,7,7) proimage,con