技术标签： opencv3 图像处理 OpenCV3 入门 opencv
| add | 矩阵加法，A+B的更高级形式，支持mask |
| scaleAdd | 矩阵加法，一个带有缩放因子dst(I) = scale * src1(I) + src2(I) |
| addWeighted | 矩阵加法，两个带有缩放因子dst(I) = saturate(src1(I) * alpha + src2(I) * beta + gamma) |
| subtract | 矩阵减法，A-B的更高级形式，支持mask |
| multiply | 矩阵逐元素乘法，同Mat::mul()函数，与A*B区别，支持mask |
| gemm | 一个广义的矩阵乘法操作 |
| divide | 矩阵逐元素除法，与A/B区别，支持mask |
| abs | 对每个元素求绝对值 |
| absdiff | 两个矩阵的差的绝对值 |
| exp | 求每个矩阵元素 src(I) 的自然数 e 的 src(I) 次幂 dst[I] = esrc(I) |
| pow | 求每个矩阵元素 src(I) 的 p 次幂 dst[I] = src(I)p |
| log | 求每个矩阵元素的自然数底 dst[I] = log|src(I)| (if src != 0) |
| sqrt | 求每个矩阵元素的平方根 |
| min, max | 求每个元素的最小值或最大值返回这个矩阵 dst(I) = min(src1(I), src2(I)), max同 |
| minMaxLoc | 定位矩阵中最小值、最大值的位置 |
| compare | 返回逐个元素比较结果的矩阵 |
| bitwise_and, bitwise_not, bitwise_or, bitwise_xor | 每个元素进行位运算，分别是和、非、或、异或 |
| cvarrToMat | 旧版数据CvMat,IplImage,CvMatND转换到新版数据Mat |
| extractImageCOI | 从旧版数据中提取指定的通道矩阵给新版数据Mat |
| randu | 以Uniform分布产生随机数填充矩阵，同 RNG::fill(mat, RNG::UNIFORM) |
| randn | 以Normal分布产生随机数填充矩阵，同 RNG::fill(mat, RNG::NORMAL) |
| randShuffle | 随机打乱一个一维向量的元素顺序 |
| theRNG() | 返回一个默认构造的RNG类的对象 theRNG()::fill(...) |
| reduce | 矩阵缩成向量 |
| repeat | 矩阵拷贝的时候指定按x/y方向重复 |
| split | 多通道矩阵分解成多个单通道矩阵 |
| merge | 多个单通道矩阵合成一个多通道矩阵 |
| mixChannels | 矩阵间通道拷贝，如Rgba[]到Rgb[]和Alpha[] |
| sort, sortIdx | 为矩阵的每行或每列元素排序 |
| setIdentity | 设置单元矩阵 |
| completeSymm | 矩阵上下三角拷贝 |
| inRange | 检查元素的取值范围是否在另两个矩阵的元素取值之间，返回验证矩阵 |
| checkRange | 检查矩阵的每个元素的取值是否在最小值与最大值之间，返回验证结果bool |
| sum | 求矩阵的元素和 |
| mean | 求均值 |
| meanStdDev | 均值和标准差 |
| countNonZero | 统计非零值个数 |
| cartToPolar, polarToCart | 笛卡尔坐标与极坐标之间的转换 |
| flip | 矩阵翻转 |
| transpose | 矩阵转置，比较 Mat::t() AT |
| trace | 矩阵的迹 |
| determinant | 行列式 |A|, det(A) |
| eigen | 矩阵的特征值和特征向量 |
| invert | 矩阵的逆或者伪逆，比较 Mat::inv() |
| magnitude | 向量长度计算 dst(I) = sqrt(x(I)2 + y(I)2) |
| Mahalanobis | Mahalanobis距离计算 |
| phase | 相位计算，即两个向量之间的夹角 |
| norm | 求范数，1-范数、2-范数、无穷范数 |
| normalize | 标准化 |
| mulTransposed | 矩阵和它自己的转置相乘 AT * A, dst = scale(src - delta)T(src - delta) |
| convertScaleAbs | 先缩放元素再取绝对值，最后转换格式为8bit型 |
| calcCovarMatrix | 计算协方差阵 |
| solve | 求解1个或多个线性系统或者求解最小平方问题(least-squares problem) |
| solveCubic | 求解三次方程的根 |
| solvePoly | 求解多项式的实根和重根 |
| dct, idct | 正、逆离散余弦变换，idct同dct(src, dst, flags | DCT_INVERSE) |
| dft, idft | 正、逆离散傅立叶变换, idft同dft(src, dst, flags | DTF_INVERSE) |
| LUT | 查表变换 |
| getOptimalDFTSize | 返回一个优化过的DFT大小 |
| mulSpecturms | 两个傅立叶频谱间逐元素的乘法 |
ES(elasticsearch)搜索引擎 结合java 使用官方文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-rest/7.x/java-rest-high.html重点概念：文件索引块是因为使用了倒排索引倒排索引：例如 文件a 中有 单词 java php ，文件b中有 java php python ,文件c 中有java , python 那么 单词对应的文件为: java ：a ,b,c _es搜索引擎java使用
比如 var form = $("#myhrEffPfmcePscoreSaveForm"); var params = $(form).serialize(); $.post(savePostUrl, params, saveCallback, "json")...._火狐浏览器form提交方式会被修改吗
F - Colorful Tree给定一棵树，边有边权，且每条边有一个颜色，有mmm次操作，每次给定x,y,u,vx, y, u, vx,y,u,v，如果把颜色为xxx的边，边权修改为yyy，求u,vu, vu,v两点的距离，考虑设111号节点为根节点，设d[i]d[i]d[i]为111到iii的距离，dis(u,v)=d[u]+d[v]−2×d[lca]dis(u, v) = d[u] + d[v] - 2 \times d[lca]dis(u,v)=d[u]+d[v]−2×d[lca]，设nu_f - colorful tree
语法分析识别句子中的各个短语从词法分析器输出的token序列中识别出各类短语，并构造语法分析树（parse tree）语法分析要解决的问题是：如何根据语法规则为输入句子构造语法分析树转载地址：https://www.icourse163.org/learn/HIT-1002123007?tid=1003246005#/learn/announce..._语法分析输出什么
1.基本概念时区 ：time zone 1884年国际经线会议规定，全球按经度分为24个时区，每区各占经度15°。以本初子午线为中央经线的时区为零时区，由零时区向东、西各分12区，东、西12区都是半时区，共同使用180°经线的地方时。CST ：China Standard Time UTC+8:00 中国标准时间(北京时间)，在东八区UTC ：Universal Time ...
在开发Vue项目的时候，大部分组件是没必要多次渲染的，所以Vue提供了一个内置组件keep-alive来缓存组件内部状态，避免重新渲染，文档在这里。文档：和 <transition>相似，<keep-alive> 是一个抽象组件：它自身不会渲染一个 DOM 元素，也不会出现在父组件链中。用法：缓存动态组件：<keep-alive>包裹动态组件..._vue keep-alive 缓存组件
FOXIT这个软件的问题，卸载掉_win10鼠标反键 程序崩溃
#include <iostream>#include <random>#include <vector>#include <time.h>#include <Windows.h>//按从上到下顺序第一个需要这个头文件所以不能跨平台只能windows#include <sys/timeb.h>#include <chrono>//为了生成纳米级的随机数种子具体可自行百度#define MAX 100usin_c++如何生成可能存在重复的随机数
::-webkit-scrollbar{ width: 0; height: 0; color:transparent;}
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在看RecyclerView源码的时候发现有一个方法实现，叫onGenericMotionEvent(MotionEvent event)，从方法注释看是专门响应一些外接设备的操作的，比如游戏手柄，鼠标，滚轮，触控板等。从RecyclerView的onGenericMotionEvent实现来看，确实也是如此。 代码如下：public boolean onGenericMotionEvent..._ongenericmotionevent
一.交换排序1.冒泡排序 比较相邻的两个元素，如果第一个比第二个大，则交换两个元素。 简单点理解就是，每一轮都把最大的推到最后，这样第一轮需要比较len(li)个元素，把最大的元素放到数组最后。所以第二轮只需要比较len(li)-1个元素，以此类推……如下图所示，绿色的元素就是每轮推到最后的元素//冒泡排序func bubble_sort(li []int) { for i := 0; i < len(li)-1; i++ { exchange := false .._本关任务:比较数组相邻两个元素求最大值 。相关知识比较相邻的元素。如果第一