OpenCV色块识别-1Z实验室 作者: 阿凯 出品: 1Z实验室(1zlab) Make Things Easy 前言 在OpenCV上实现颜色识别是很多人入门计算机视觉(OpenCV)首先会去学习的算法. 而且颜色识别可以广泛应用于色块追踪, 巡线等机器人项目. 为了方便大家入门OpenCV以及使用OpenCV实现颜色识别, 阿凯编写了相关的上位机脚本, 同时也有. 刚开始的时候, 你的精力可以放在算法流程上面, 没必要在前期过于关注代码的细节. 脚本的代码阿凯也是逐行注释的, 也可以作为你的项目参考 . 备注: 代码兼容Windows, Mac, Ubuntu 目录 1选择ROI区域 桌面上放置着一个瓶盖, 如果我们想识别蓝色瓶盖的话, 第一步就需要截取蓝色瓶盖的蓝色区域的子图(ROI, Region Of Interest, 感兴趣区域). 选择ROI区域代码在01-选择ROI区域

对mysql优化时一个综合性的技术，主要包括 a: 表的设计合理化(符合3NF) b: 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引] c: 分表技术(水平分割、垂直分割) d: 读写[写: update/delete/add]分离 e: 存储过程 [模块化编程，可以提高速度] f: 对mysql配置优化 [配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小 ] g: mysql服务器硬件升级 h: 定时的去清除不需要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM)

计算机/软件类研究生复试机试一般都会采用c语言作为标准语言，对于长期未使用c语言的考生来说需要先复习一下c语言的基本操作如输入输出的格式控制、字符串操作函数、运算符优先级等等知识点，这样才不会出现有了编程思路但无法实现的尴尬局面

1。有完整的java与mysql做的管理系统，能进行四个基本操作 2。有excel如何导入到数据库方 3。java与数据库连接心得法 4。MySQL如何与java连接

使用 Haar 小波计算 10 个细节级别的图像粗糙度。 计算细节级别总和的偏度。 计算特征真实尺寸的有效粗糙度。 有效粗糙度很有用，因为单个尺寸的特征将被多个细节级别的小波分解。 该例程考虑了粗糙度的分布，并通过拟合 Haar 小波的粗糙度分布曲线来给出每个细节级别的有效粗糙度。 有效尺寸为：适合 1 = 1 像素、适合 2 = 2 像素、适合 3 = 4 像素、适合 4 = 8 像素等。

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LED照明灯具在近期得到飞跃的发展，LED作为绿色环保的清洁光源得到广泛的认可。LED光源使用寿命长、节能省电、应用简单方便、使用成本低，因而在家庭照明都将得到海量的应用。针对这个现象，文章为大家介绍了LED照明设计需要注意的技术细节。