依赖属性就是一种可以自己没有值，并能通过使用Binding从数据源获得值（依赖在别人身上）的属性。拥有依赖属性的对象称为“依赖对象”。WPF开发中，必须使用依赖对象作为依赖属性的宿主，使二者结合起来。依赖对象的概念被DependencyObject类所实现，依赖属性的概念则由Depe...

　书接上文，前篇文章介绍了依赖属性的原理和实现了一个简单的DependencyProperty（DP），这篇文章主要探讨一下如何使用DP以及有哪些需要注意的地方。 　　依赖属性是由DependencyObject来使用的，那么一个典型的使用场景是什么样呢？　　一个简单的使用如下：1:publicclassSi...

代码页名称显示名称 37IBM037IBMEBCDIC（美国-加拿大） 437IBM437OEM美国 500IBM500IBMEBCDIC（国际） 708ASMO-708阿拉伯字符(ASMO708) 720DOS-720阿拉伯字符(DOS) 737ibm737...

前几篇分析了一下AQS的原理和实现。这篇拿Semaphore信号量做样例看看AQS实际是怎样使用的。Semaphore表示了一种能够同一时候有多个线程进入临界区的同步器，它维护了一个状态表示可用的票据，仅仅有拿到了票据的线程尽能够进入临界区，否则就等待。直到获得释放出的票据。Semaphore经常使用在资源池中来管理资...

 图像直方图使用到：python-opencv、matplotlib、numpydefplot_demo(image):print(len(image.ravel()))#统计image3通道的像素个数#numpy的ravel函数功能是将多维数组降为一维数组image.ravel()=高像素320*宽像素24...

【微语】世上有很多不可能，不过不要在你未尽全力之前下结论特征检测：找到图像特征的技术特征描述：描述图像特征 参考： https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_features_harris/py_feature...

直方图目录：22.1　　直方图的计算，绘制与分析　　　　　　22.1.1　统计直方图　　　　　　22.1.2　绘制直方图　　　　　　22.1.3　使用掩膜（遮罩）22.2　　直方图均衡化　　　　　　22.2.1　OpenCV中的直方图均衡化　　　　　　22.2.2　Clahe有限对比适应性直方图22.3　　2D直方图　...

【微语】“你以后向成为什么样的人？”  “什么意思，难道我以后就不能成为我自己吗？”  ----《阿甘正传》 补充知识点：如何理解图像的低频是轮廓，高频是噪声和细节图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的...

【微语】立志要如山，行道要如水。不如山，不能坚定，不如水，不能曲达 1importcv2ascv2importnumpyasnp3frommatplotlibimportpyplotasplt45img=cv.imread(r'picturesgradient.png')6h,w,ch=img.shape78...

 """几何变换-缩放"""img=cv.imread(r'picturesfamily.jpg')"""resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy[,interpolation]]]])->dstdsize是变换后图像尺寸，此处后面设定了fxfy缩放比例，故为dsize为None方式一...

形态学操作其实就是改变物体的形状，比如腐蚀就是"变瘦"，膨胀就是"变胖"，看下图就明白了：形态学操作一般作用于二值化图（也可直接作用于原图），来连接相邻的元素或分离成独立的元素。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分！腐蚀腐蚀的效果是把图片"变瘦"，其原理是在原图的小区域内取局部最小值。因为是二值化图，只有0和255，所以小...

 opencv中轮廓特征包括： 如面积，周长，质心，边界框等*弧长与面积测量*多边形拟合*获取轮廓的多边形拟合结果python-opencvAPI提供方法：cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶)，cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩,同时配合函数cv2.con...

python+opencv---轮廓发现轮廓发现---是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所有边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果。介绍两种API使用：-cv.findContours发现轮廓-cv.drawContours绘制轮廓 *利用梯度避免阈值烦恼效果图：使用边缘Canny()提取边缘高...

 Python+OpenCV图像处理——直线检测 1.霍夫变换(HoughTransform)霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像...

Canny边缘提取的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：好的检测-算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。好的定位-标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应-图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。算法步骤：代码运行效果： 源码分析：&nbs...