- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏零拷贝技术
4、sendfile（零拷贝技术）
零拷贝技术：先从用户态切换到内核态，把磁盘数据拷贝到内核缓冲区，同时从内环缓冲区拷贝一些offset和length数据到socket缓冲区， 接着从内核态切换到用户态，从内核缓冲区直接把数据拷贝到网络协议引擎里去 零拷贝的目标就是省略这些无谓的copy。直接从kernel(内核缓冲区)把数据传输给socket(协议栈，网卡)
76810编辑于 2024-03-10 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】Scharr算子
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 虽然Sobel算子可以有效的提取图像边缘，但是对图像中较弱的边缘提取效果较差。 OpenCV 4提供了对图像提取Scharr边缘的Scahrr ()函数，该函数的函数原型在代码清单5-26中给出。 代码5-26 Scharr()函数原型1. int ddepth,4. int dx,5. #include <iostream>3. 4. using namespace cv;5. using namespace std;6. 7. int main()8.
1K30发布于 2020-02-12 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】Laplacian算子
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 OpenCV 4提供了通过Laplacian算子提取图像边缘的Laplacian()函数，该函数的函数原型在代码清单5-30中给出。 int ddepth, 4. int ksize = 1, 5. #include <iostream> 3. 4. using namespace cv; 5. using namespace std; 6. 7. int main() 8. { 9.
97910发布于 2020-02-12 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】高斯滤波
图5-15 高斯滤波器空间构型 OpenCV 4提供了对图像进行高斯滤波操作的GaussianBlur()函数，该函数的函数原型在代码清单5-13中给出。 高斯滤波器的尺寸和标准偏差存在着一定的互相转换关系，OpenCV 4提供了输入滤波器单一方向尺寸和标准偏差生成单一方向高斯滤波器的getGaussianKernel()函数，在函数的定义中给出了滤波器尺寸和标准偏差存在的关系 ，这个关系不是数学中存在的关系，而是OpenCV 4为了方便而自己设定的关系。
2K10发布于 2019-12-30 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】Canny算法
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 Step4：应用双阈值法划分强边缘和弱边缘。 Canny算法具有复杂的流程，然而在OpenCV 4中提供了Canny()函数用于实现Canny算法检测图像中的边缘，极大的简化了使用Canny算法提取边缘信息的过程。 图5-35 myCanny.cpp程序中图像提取边缘结果 经过几个月的努力，市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》将春节后由人民邮电出版社发行。
1.4K10发布于 2020-02-12 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】图像膨胀
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 OpenCV 4提供了用于图像膨胀的dilate()函数，该函数的函数原型在代码清单6-13中给出。 InputArray kernel, 4. Point anchor = Point(-1,-1), 5. #include <vector> 4. 5.using namespace cv; 6.using namespace std; 7. 8.int main() 9.{ 10.
82820发布于 2020-02-13 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】方框滤波
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 OpenCV 4中提供了boxFilter()函数实现方框滤波，该函数的函数原型在代码清单5-10中给出。 除了对滤波器内每个像素值直接求和外，OpenCV 4还提供了sqrBoxFilter()函数实现对滤波器内每个像数值的平方求和，之后根据输入参数选择是否进行归一化操作，该函数的函数原型在代码清单5-11 cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl; return -1; } //验证方框滤波算法的数据矩阵 float points[25] = { 1,2,3,4,5
1K20发布于 2019-12-25 - 来自专栏IMWeb前端团队
从零开始学web安全（4）
本文作者：IMWeb 刘志龙 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 忙忙忙，最近事情实在有点多，赶在月底写一下系列4。 前面3个文章简单介绍了xss，后面还会继续对xss进行研究。
910110发布于 2018-01-08 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】图像卷积
过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 Step4：将计算结果存放在原图像中与卷积模板中心点像对应的像素处，即图5-1里待卷积矩阵中的黄色像素处，结果如图5-2所示。 ? 程序卷积计算的结果如图5-4所示，未归一化的卷积结果与图5-3给出的结果一致，归一化后矩阵中的每个元素的数值都在一定的范围内。 图5-4 myFillter.cpp程序中矩阵卷积结果 ? 图5-5 myFillter.cpp程序中图像结果
92710发布于 2019-12-24 - 来自专栏IMWeb前端团队
从零开始学web安全（4）
本文作者：IMWeb 刘志龙 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 忙忙忙，最近事情实在有点多，赶在月底写一下系列4。 前面3个文章简单介绍了xss，后面还会继续对xss进行研究。
44610发布于 2019-12-04 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】鼠标响应
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 有时我们需要在图像中标记出重要的区域，这时通过鼠标可以很好的完成这项任务，因此OpenCV 4中也提供了鼠标响应相关函数setMouseCallback()，该函数的函数原型在代码清单3-56中给出。 int y, 4. #include <iostream> 3. 4. using namespace std; 5. using namespace cv; 6. 7.
1.5K40发布于 2019-12-13 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】图像修复
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 OpenCV 4提供了能够对含有较少污染或者水印的图像进行修复的inpaint()函数，该函数的函数原型在代码清单8-26中给出。
77800发布于 2020-03-05 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】均值滤波
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 OpenCV 4中提供了blur()函数用于实现图像的均值滤波，该函数的函数原型在代码清单5-8中给出。
88020发布于 2019-12-25 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】Sobel算子
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 OpenCV 4提供了对图像提取Sobel边缘的Sobel()函数，该函数的函数原型在代码清单5-24中给出。 int ddepth, 4. int dx, 5. int dy, 6. #include <iostream> 3. 4. using namespace cv; 5. using namespace std; 6. 7. int main() 8. { 9.
1.2K20发布于 2020-02-12 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】中值滤波
图5-21 中值滤波计算过程示意图 OpenCV 4提供了对图像进行中值滤波操作的medianBlur()函数，该函数的函数原型在代码清单5-18中给出。
1.6K10发布于 2019-12-31 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】Windows系统中安装OpenCV 4
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 由于笔者电脑安装了多个版本的OpenCV，为避免混淆，单独创建一个名为opencv4的文件夹，解压到H:\opencv4。选择好路径后点击【Extract】按钮，便可以等待解压过程的结束。 为了测试OpenCV，我们将项目名称修改为opencv4_test，存放在F:\opencv\内，如图1-4所示。 ? 在“包含目录”里添加两个文件路径，分别是： H:\opencv4\opencv\build\include H:\opencv4\opencv\build\include\opencv2 重点需要留意一下
2.3K20发布于 2019-10-14 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】直方图比较
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 OpenCV 4中提供了用于比较两个图像直方图相似性的compareHist()函数，该函数原型在代码清单4-5中给出。 代码清单4-5 compareHist()函数原型 1. 在程序中，我们将读取的图像转成灰度图像，之后将图像缩小为原来尺寸的一半，同时读取另外一张图像的灰度图，计算这三张图像的直方图，直方图的结果在图4-4中给出，通过观看直方图的趋势可以发现即使将图像尺寸缩小 图4-4 myCompareHist.cp程序运行结果 ? ? 图4-5 myCompareHist.cp程序中直方图之间的相似度 ?
1.4K30发布于 2019-12-13 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】直方图匹配
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。 同样，原图像灰度值1的累积概率为0.43，其距离目标直方图灰度值4的累积概率0.35的距离为0.08，而距离目标直方图灰度值5的累积概率0.64的距离为0.21，因此需要将原图像中灰度值1匹配成灰度值4 在OpenCV 4中并没有提供直方图匹配的函数，需要自己根据算法实现图像直方图匹配。在代码清单4-9中给出了实现直方图匹配的示例程序。 代码清单4-9 myHistMatch.cpp图像直方图匹配 1. #include <opencv2\opencv.hpp> 2. #include <iostream> 3. 4. 图4-8 myHistMatch.cpp程序中匹配图像原图、模板以及匹配后图像 ? ? 图4-9 myHistMatch.cpp程序中给图像的直方图
2.9K30发布于 2019-12-24 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV】4Ubuntu系统中安装OpenCV 4
Ubuntu系统中安装OpenCV 4 前面我们已经介绍了如何在Windows系统中安装OpenCV 4。 代码清单1-4 安装Python依赖 1. 第二行命令是完成最终的编译，“-j4”的意思是启用4个线程同时进行编译，可以根据自己计算机的性能自主选择，例如，启用8个线程“-j8”，只用单线程可以缺省。 project(testopencv) 4. #C++版本为11 5. set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11") 6. 7. #include <opencv2/opencv.hpp> 3. 4. using namespace std; 5.
2.7K30发布于 2019-10-15 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】图像透视变换
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 本小节将介绍图像的另一种变换——透视变换。 int solveMethod = DECOMP_LU 4. ) src[]：原图像中的四个像素坐标。 #include <iostream> 3. 4. using namespace cv; 5. using namespace std; 6. 7. Point2f src_points[4]; 17. Point2f dst_points[4]; 18. //通过Image Watch查看的二维码四个角点坐标 19.
3.8K11发布于 2019-12-13
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号