NC6+WAS安装及部署完全手册，分Windows和Linux环境两个文档

CATIA NC 加工后处理的认识和操作方法

NC6X_root忘记密码的处理方法：替换完后，也不用重新创建帐套，root的密码为空。 登录时，让重新设置新密码。

实现将文件夹中的全部nc文件转换为tif格式,matlab源码

python实现直方图均衡化 图像灰度变换中一个非常有用的例子就是直方图均衡化。直方图均衡化是指将一幅图像的灰度直方图变平，使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同。在对图像做进一步处理之前，直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法，并且可以增强图像的对比度。 代码如下： import cv2 img = cv2.imread( C:\\Users\\wei\\Pictures\\Saved Pictures\\apple.jpg,0) dst2 = cv2.equalizeHist(img) #直方图均衡化 cv2.imshow(img,img) cv2.ims

用友NC502版本的全模块的数据字典，用于ERP项目中，对系统进行二次开放或者实施。内容是系统内业务数据表的表结果。

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nc捕获数据工具

引言 本篇是以python的视角介绍相关的函数还有自我使用中的一些问题，本想在这篇之前总结一下opencv编译的全过程，但遇到了太多坑，暂时不太想回看做过的笔记，所以这里主要总结python下GPU版本的opencv。 主要函数说明 threshold()：二值化，但要指定设定阈值 blendLinear()：两幅图片的线形混合 calcHist() createBoxFilter ()：创建一个规范化的2D框过滤器 canny边缘检测 createGaussianFilter()：创建一个Gaussian过滤器 createLaplacianFilter()：创建一个Laplacian过滤器

特征检测是计算机对一张图像中最为明显的特征进行识别检测并将其勾画出来。大多数特征检测都会涉及图像的角点、边和斑点的识别、或者是物体的对称轴。 角点检测 是由Opencv的cornerHarris函数实现，其他函数参数说明如下： cv2.cornerHarris(src=gray, blockSize=9, ksize=23, k=0.04) # cornerHarris参数： # src - 数据类型为 float32 的输入图像。 # blockSize - 角点检测中要考虑的领域大小。 # ksize - Sobel 求导中使用的窗口大小 # k - Harris 角点检测方程中的自由