在试用NC时候，一般都只提供3个用的免费试用，否则就无法登录。 如果想要再次试用，请按以下操作即可再次使用3个月： 1、删除nchome/bin/license1文件； 2、删除nchome/lib/uf.lib 文件； 3、解压将ncsec.jar放到NCHOME的lib包下面； 4、进行modules的备份，之后把modules进行覆盖； 5、登录nchome/bin/ncSysConfig.bat或ncSysConfig.sh  在Licence按“读取授权”按钮即可。

MPI数据处理，英文版，比国内流行的如grads等软件容易掌握，并方便的多，适合处理各种以grb，nc，txt为后缀的文件，是马普气象所开发的气象数据处理工具

turtle是python的一个很好玩的自动绘图工具。然而，用它来画一幅画需要提供大量的坐标点。有的人为了用它画出一幅好看的画不惜去手工计算图片线稿的描点的位置。心疼一秒。 其实我们完全可以用计算机图像识别来自动获取图片边缘的位置坐标，比如Opencv。 我们先直接上python的opencv一个基本案例。 import cv2 img = cv2.imread("E:/User/Desktop/psb.png")#读取一张图片 cv2.imshow("窗口标题",img)#在一个窗口显示图片 cv2.imread()是读取一个图像文件，然后将图像的像素信息转化成一个numpy矩阵，并返回

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最近开始学习Qt,结合之前学习过的caffe一起搭建了一个人脸识别登录系统的程序，新手可能有理解不到位的情况，还请大家多多指教。 我的想法是用opencv自带的人脸检测算法检测出面部，利用caffe训练好的卷积神经网络来提取特征，通过计算当前检测到的人脸与已近注册的所有用户的面部特征之间的相似度，如果最大的相似度大于一个阈值，就可以确定当前检测到的人脸对应为这个相似度最大的用户了。 ###Caffe人脸识别 因为不断有新的用户加入，然而添加新用户后重新调整CNN的网络结构太费时间，所以不能用CNN去判别一个用户属于哪一类。一个训练好的人脸识别网络拥有很强大的特征提取能力（例如这里用到的V

在使用UAP时可能会出现用户数达到产品授权数问题，则可用该工具类解决产品用户数达到产品授权数问题

本文实例为大家分享了python opencv运动检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'kingking' __version__ = '1.0' __date__ = '14/07/2017' import cv2 import numpy as np import time camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头 # 判断视频是否打开 if (camera.isOpened()): print('Open') else: print('摄像头未打开') ba

彩色模型   数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。 HSV模型 HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。 (1)色调（H：hue）：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，

本文实例为大家分享了opencv检测直线之投影法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 以下是我对投影法的一点认识和实验： 投影法就是数字图像在某个方向上进行像素累加。通过水平和垂直方向的投影，可以得到表格图像投影的几个特点： （1）表格区域的水平与竖直投影分布通常出现周期性的尖峰 （2）在文字投影的行与行之间或列与列之间常会出现明显的空白区 因此，求图像水平以及竖直投影，根据特点分别设以阈值就可以将横线以及竖直线所在位置确定。   第一步：求图像的水平投影、竖直投影   第二步：设定合理阈值，求取大于阈值的坐标（水平投影记录纵坐标，垂直投影记录横坐标）   第三步：根据记录纵坐标恢复水平线，根