本文实例为大家分享了python opencv进行图像拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下 思路和方法 思路 1、提取要拼接的两张图片的特征点、特征描述符； 2、将两张图片中对应的位置点找到，匹配起来； 3、如果找到了足够多的匹配点，就能将两幅图拼接起来，拼接前，可能需要将第二幅图透视旋转一下，利用找到的关键点，将第二幅图透视旋转到一个与第一幅图相同的可以拼接的角度； 4、进行拼接； 5、进行拼接后的一些处理，让效果看上去更好。 实现方法 1、提取图片的特征点、描述符，可以使用opencv创建一个SIFT对象，SIFT对象使用DoG方法检测关键点，并对每个关键点周围的区域计算特征向量。在

代码如下 import os import cv2 for i in range(1,201): if i==169 or i==189: i = i+1 pth = C:\\Users\\Desktop\\asd\\+str(i)+.bmp image = cv2.imread(pth) //从指定路径读取图像 cropImg = image[600:1200,750:1500] //获取感兴趣区域 cv2.imwrite(C:\\Users\\Desktop\\qwe\\+str(i)+.bmp,cropImg) //保存到指定目录

从实例开始学习-发布元数据 发布元数据 必须保存后才能发布 发布时必须启动NC中间件，因为元数据会发布到数据库中，数据库为默认数据源 发布时会一起发布被依赖的组件，支持双向依赖，循环依赖 如果发布元数据时忽略版本，则完全以本地的模型文件，可能造成库中新版本的模型被覆盖，非特殊情况不推荐使用。 开发环境的发布只是为了开发人员测试需要，提交产品时只需要将bmf文件提交到相应模块的METADATA目录下，安装帐套时会自行发布到数据库中 标题：字体改为红色

非常不错的NC供应链实施手册，可惜没财务及集团管控，细节不够突出，NC入门不错

cdo用户操作只能容易让读者对nc格式文件进行处理。

在Linux下安装NC安装界面的中文经常显示为乱码，以下进行分析和解决。

我就废话不多说了，直接上代码吧！ #coding=utf-8 import cv2 import numpy as np '''双线性插值''' img = cv2.imread('timg.jpeg', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) # load the gray image cv2.imwrite('img.jpg', img) h, w = img.shape[:2] # shrink to half of the original a1 = np.array([[0.5, 0, 0], [0, 0.5, 0]], np.float32) d1 = cv2.

NC自由报表开发手册.pdf

本文档主要介绍了如何基于元数据进行业务建模，以及如何在运行时对元数据进行管理。最后列举了元数据的一些典型应用。目的是尽可能地让大家在使用元数据的时候更加方便。

[Window Title] AutoCAD component [Main Instruction] AutoCAD component 已停止工作 [Content] Windows 正在检查该问题的解决方案... [取消]