NC6.5 Linux 服务器在windows下显示注册配置信息

本文为大家分享了Opencv轻松检测出图片中条形码的步骤，供大家参考，具体内容如下 1. 原图像大小调整，提高运算效率 2. 转化为灰度图 3. 高斯平滑滤波 4.求得水平和垂直方向灰度图像的梯度差,使用Sobel算子 5.均值滤波，消除高频噪声 6.二值化 7.闭运算，填充条形码间隙 8. 腐蚀，去除孤立的点 9. 膨胀，填充条形码间空隙，根据核的大小，有可能需要2~3次膨胀操作 10.通过findContours找到条形码区域的矩形边界 实现： #include "core/core.hpp" #include "highgui

本教程教你如何在NC65中打开一个节点并进入编辑状态

tar -zxvf ncat.tar.gz cd ncat rpm -ivh *.rpm ncat -4 -l -p 8080

nc verilog users' guide

本文实例讲述了Python实现将照片变成卡通图片的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 之前的文章介绍了使用Photoshop将照片变成卡通图片，今次介绍用代码来实现这项任务，可以就此探查各种滤镜的内部机制。 制作环境：Windows10，Python2.7，Anaconda 任务描述：将D盘某文件夹中的所有图片使用代码进行卡通化，然后保存到另一文件夹中。 如前文所述，卡通化的关键是强化边缘与减少色彩，所以使用Photoshop进行卡通化的时候就使用了照亮边缘和干笔画的滤镜来处理。使用代码处理图片的时候也是在对边缘和色彩上做文章。以下使用OpenCV库来对照片处理，大致分为四步来完成。 1.

有些加工模块的UG二次开发（GRIP语言）还只能用GRIP接口来做，比如打孔功能，NXOPEN和UFUN都没有提供接口，所以GRIP是惟一的选择

NCV63-预警平台技术红皮书，关于NC63下预警和后台任务的开发部署等等

最近在老家找工作，无奈老家工作真心太少，也没什么面试机会，不过之前面试一家公司，提了一个有意思的需求，检测河面没有有什么船只之类的物体，我当时第一反应是用opencv做识别，不过回家想想，河面相对的东西比较少，画面比较单一，只需要检测有没有移动的物体不就简单很多嘛，如果做街道垃圾检测的话可能就很复杂了，毕竟街道上行人，车辆，动物，很多干扰物，于是就花了一个小时写了一个小的demo，只需在程序同级目录创建一个img目录就可以了 # -*-coding:utf-8 -*- __author__ = ZJL import cv2 import time # 保存截图 save_path = '

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