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Python

用Python+OpenCV对比图像质量的几种方法

前言图片的本质就是大量像素在二维平面上的组合,每个像素点用数字化方式记录颜色。可以直观的想象,一张图片就是一个巨大的电子栅格,每个格子内有一盏灯泡,这个灯泡可以变换256的三次方种颜色,就像下面这张卡通像素图一样,越清晰的图片像素越密集。这一次来看看OpenCV提供的两种图像质量对比方式(PSNR&SSIM)及其扩展,这篇文章会涉及到一点数学公式,顺便介绍一个我用过的生成公式的最佳在线编辑工具,秒杀所有收费工具。链接在这里,请收好:https://www.

系统 2019-09-27 17:51:59 2585

Python

Python- 反射 及部份内置属性方法

@property类的静态属性,封装内部具体实现细节,调用的时候类似调用数据属性。既可以访问类属性,也可以访问实例属性![](https://s1.51cto.com/images/blog/201906/08/6de11e5b657bbb1c6e02f4ed64821fa7.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_1

系统 2019-09-27 17:51:11 2585

Python

Python 动态导入对象,importlib.import_module

背景一个函数运行需要根据不同项目的配置,动态导入对应的配置文件运行。解决文件结构a#文件夹│a.py│__init__.pyb#文件夹│b.py│__init__.py├─c#文件夹│c.py│__init__.py#c.py中内容args={'a':1}classC:defc(self):pass目的向a模块中导入c.py中的对象解决方案a.pyimportimportlibparams=importlib.import_module('b.c.c')#

系统 2019-09-27 17:45:58 2585

编程技术

--- 如何利用客户端缓存对网站进行优化?

介绍你的网站在并发访问很大并且无法承受压力的情况下,你会选择如何优化?很多人首先会想从服务器缓存方面着手对程序进行优化,许多不同的服务器缓存方式都有他们自己的特点,像我曾经参与的一些项目中,根据缓存的命中率不同使用过Com+/EnterpriseLibiaryCaching/Windows服务,静态文件等方式的服务器端缓存和HTTPCompression技术,但客户端缓存往往却被人们忽略了,即使服务器的缓存让你的页面访问起来非常地快,但她依然需要依赖浏览器

系统 2019-08-29 23:25:52 2585

Java

Java应用——精简jre体积

CSDN下载地址:http://download.csdn.net/source/601501这是一个非常简单的Java应用,仅有6KB。它能够记录Java应用程序与JRE中rt.jar的依赖关系,进而仅以其依赖类生成一个新的rt.jar文件,从而最大限度精简JRE体积,建议其与GreenJVM配和使用。(下载地址:http://code.google.com/p/greenvm/)example1(传参调用):java-jarGreenJVMMake.j

系统 2019-08-29 23:18:28 2585

Windows

Installing Windows 7 on VirtualBox. Error st

Today,afterfinallytakingtheplungeintotheLinuxworld(I'mtryingtorefocusmyworktotheRailsecosystem),IinstalledVirtualBoxonLinuxMint13.Simpleenough,alittlevisitthesoftwarecenteranddone.IcreatedmynewvirtualmachineandtriedinstallingWindo

系统 2019-08-29 23:07:03 2585

编程技术

PowerDesigner逆向工程

传说中,程序员们喜欢用PowerDesigner进行数据库建模。通常都是先设计出物理模型图,在转换出数据库需要的SQL语句,从而生成数据库。但,江湖中流传着“PowerDesigner逆向工程”的传说。好,我们今天就来利用PowerDesign来建立逆向工程。基于MySql5.0的数据库,PowerDesigner15.主要分为这几个步骤。1>通过windows数据源管理,建立ODBC数据源。首先,安装ODBC的补丁。这里是mySql3.5.1和mySql

系统 2019-08-29 22:19:05 2585

编程技术

0-1总体分布下的参数假设检验示例一

【案例】招聘测试问题某公司人力资源部要要招聘若干名某专业领域的工程师。出了10道选择题,每题有4个备选答案,其中只有一个是正确地。或者说,正确的比率只有0.25。问至少应当答对几道,才能考虑录取?(1)若对5道题,是否考虑录取?(2)若对6道题,是否考虑录取?一、定性分析:1、总体是:B(1,p)分布应聘都答对了,X取值为1(相当于投不均匀的硬币,正面朝上),答错了,X取值为0。B(1,p)分布性质:E(X)=p,D(X)=p(1-p)。2、一个完全瞎猜的

系统 2019-08-29 22:04:49 2585