我想用vs与MATLAB混合编程实现图像可视化界面，编译好的MATLAB程序是shiyan，编译成功后要在vs中mfc用opencv显示图像，但是最终处理后的图像显示不出来，想请大家帮忙看下我的程序哪里出问题了？先谢谢大家了，还有我想问问，我输入的是灰度图也就是在cmat中是1通道，是不是应该跟MATLAB显示出来的数是一样的？怎么把图像矩阵再vs中显示出来呢？谢谢大家，谁知道希望帮帮我！ if( !lvboInitialize()) { printf("Could not initialize !"); return ; } mwArray mwdisp(image->height*image->width,mxUINT8_CLASS); //IplImage* pTemp = cvCreateImage(cvSize(image->height, image->width), IPL_DEPTH_8U, 1); //n*m创建图像 cvCopy(image, pTemp);//m*n->n*m，复制image中的数据到ptemp中 CvMat* pMat = cvCreateMat(image->height, image->width, CV_8UC1);//pmat:n*m分配矩阵空间 cvConvert(image, pMat);//pmat:n*m，将图像转化为矩阵，任意类型数据的矩阵 mwdisp.SetData(pMat->data.ptr, pMat->height*pMat->width); mwArray ImageData(image->height,image->width ,mxDOUBLE_CLASS); shiyan(1,ImageData,mwdisp); IplImage* pTempL0 = cvCreateImage(cvSize(image->height, image->width), IPL_DEPTH_64F, 1); //n*m CvMat* pMatL0 = cvCreateMat(pTempL0->height, pTempL0->width, CV_64FC1);//n*m ImageData.GetData(pMatL0->data.db,pMatL0->height*pMatL0->width); cvConvert(pMatL0,pTempL0);//mat->iplimage IplImage* pImg =cvCreateImage(CvSize(cvGetSize(image)),IPL_DEPTH_64F,1);//m*n cvCopy(pTempL0, pImg); //n*m->m*n IplImage* result =cvCreateImage(CvSize(cvGetSize(image)),IPL_DEPTH_8U,1); cvConvertScale(pImg,result); cvNamedWindow("去噪后图像",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("去噪后图像",result); cvWaitKey(0); DrawPicToHDC(result, IDC_showimage2); lvboTerminate();

这是点击按钮的响应函数 void CCrazyDlg::OnBnClickedOk() { CString FilePath; CFileDialog FileDlg(TRUE); if (IDOK == FileDlg.DoModal()) { //获取FileOpen对话框返回的路径名 FilePath = FileDlg.GetPathName(); //GetPathName返回的是CString类型，要经过转换为string类型才能使用imread打开图片 //std::string pathName(FilePath.GetBuffer()); std::string tempName = (LPCSTR)CStringA(FilePath); const char*pathName = tempName.c_str(); Mat bin; //读取图片 Mat im = imread(pathName); // 读图，并转化为灰度图 threshold(im, bin, 120, 255, CV_THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); //显示图片 ShowMat(bin, GetDlgItem(IDC_SHOW)->GetSafeHwnd()); } } 这是ShowMat 函数 int CCrazyDlg::ShowMat(Mat img, HWND hWndDisplay) { if (img.channels()<3) { return -1; } //构造将要显示的Mat版本图片 RECT rect; ::GetClientRect(hWndDisplay, &rect); Mat imgShow(abs(rect.top - rect.bottom), abs(rect.right - rect.left), CV_8UC3); resize(img, imgShow, imgShow.size()); //在控件上显示要用到的CImage类图片 ATL::CImage CI; int w = imgShow.cols;//宽 int h = imgShow.rows;//高 int channels = imgShow.channels();//通道数 CI.Create(w, h, 8 * channels); //CI像素的复制 uchar *pS; uchar *pImg = (uchar *)CI.GetBits();//得到CImage数据区地址 int step = CI.GetPitch(); for (int i = 0; i<h; i++) { pS = imgShow.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j<w; j++) { for (int k = 0; k<3; k++) *(pImg + i*step + j * 3 + k) = pS[j * 3 + k]; //注意到这里的step不用乘以3 } } //在控件显示图片 HDC dc; dc = ::GetDC(hWndDisplay); CI.Draw(dc, 0, 0); ::ReleaseDC(hWndDisplay, dc); CI.Destroy(); return 0; } 我调试到threshold()那里就停止运行，错误信息是0x7734C42D 处(位于 Crazy.exe 中)有未经处理的异常: Microsoft C++ 异常: cv::Exception，位于内存位置 0x0039DFB4 处。求解释，我困扰了好久了

各位大神好！小弟在做一个MFC界面，用一个Button，点击调用cvNamedWindow("detect", CV_WINDOW_AUTOSIZE);弹出一个opencv创建的窗口，在cvShowImage、cvDestroyWindow("detect")后，单击MFC右上角的“X”号，可以关闭整个MFC界面，但是无法关闭opencv创建的那个窗口。现在不知如何解决，望大神支招，先谢过了！

有两个图，已经加载到Mat中，期中的一个图是另一个图经过一定的旋转得到的，我想利用OpenCV来获得被旋转图是旋转了多少度。希望各位大虾能给点思路或者方法，谢谢了！

各位大神好，我是一名即将大三的学生，老师要求我做一个窗口，能打开摄像头， 捕捉图片里的物体，并找到物体的中心点，然后传给机械手臂将物体抓起来， 现在一头雾水，请问还剩一周能完成吗？该从哪入手，各位大牛，走过路过给点小建议， 小弟感激不尽。。

如题，我想在程序中同时读取多个摄像头的数据到不同的PictureControl中，每个摄像头的读取工作都分别放在一个新的线程中执行，需要怎么实现？？ 求各路大神帮忙写个Demo供学习学习~~~或者不行的话提供个思路也行~~~

这段时间在用visual studio2013-MFC+opencv2.4.8，结合USB摄像头采集视频信号，做实时的移动目标检测，不知道各位大神有什么好的建议？小弟求助，急...

opencv来进行图像处理，利用VC++6.0的MFC作为基础平台，完成图像的加载，二值化等操作

我用opencv的mat类接受从相机读取的unsigned char类型数据， 然后用imshow函数在窗口显示，但是不知道为什么显示的图像有点问题， 下面部分的图像是正常的，上面部分则是不正常的紫色，请问这是什么原因， 有知道的能说明一下吗？谢谢了。 

代码：  MFC+opencv中,调试到findContours()时，总会出错，说触发了一个断点，错误信息 是： 可是我同样的代码在控制台应用程序中运行的好好的。求助！

mfc+opencv单文档中鼠标左键点击拖动图片怎么做？求教

问题是这样的： 平时我们读取与显示图片用：Mat srcImage=imread("..\\A002.tif"); 显示图片用：imshow("srcImage",srcImage); 便可以看到图像了！ 但在做傅立叶变换时： 输出结果是CV__32F，设输出结果保存在resImage里面， 直接调用imshow("resImage",resImage); 显示的是空白。 但在显示前将resImage进行归一化 normalize(resImage,resImage,0,1,CV_MINMAX)， 便可以得到正常显示的图像。 后来我试了下： Mat srcImage=imread("..\\A002.tif"); cvtColor(srcImage,srcImage,CV_BGR2GRAY); normalize(srcImage,srcImage,0,1,CV_MINMAX); imshow("srcImage",srcImage); 也能正常显示。 请问，不归一化与归一化显示的图像有什么区别吗？比如，某图像像素值从0到255都包含，某个像素点值为253，归一值253/255=0.9922，这样发生舍入后的图像显示时会不会与原图像像素值不同？

利用flask框架写了一个接口，在pycharm中和调试模式下都可以正常运行，一旦用apache+mod_wsgi+flask部署之后，就不能够正常运行，程序运行情况如下：请求会带一个图片路径的参数，然后传入一个方法中用opencv中的cv2.imread()方法来读取这张图片,经过测试，程序就是一直卡在读取图片的过程中，没有响应，进行try抛异常也没有用，也把图片路径输出查看，路径是没有问题的，请教各位大佬，这个是什么原因导致的？该如何解决？

对对话框创建流程不是太清楚。 下面代码只能通过按钮点击响应才可以，但直接放在对话框初始化以及onsize里面就不行。 cv::Mat mat, mat2; mat = cv::imread("D:\\test1.jpg", 1); if(! mat.data) { MessageBox(_T("error", "no image loaded!"), MB_OK); return; } CRect rect; GetDlgItem(IDC_STATIC)->GetClientRect(&rect); CDC* pDC = GetDlgItem(IDC_STATIC)->GetDC(); HDC hDC = pDC->GetSafeHdc(); IplImage img = mat; CvvImage cimg; cimg.CopyOf( &img ); cimg.DrawToHDC(hDC, &rect);

各位用过OpenCV或者mfc的大神们，我最近在用OpenCV做图像处理，是基于图像检测隧道内部有没有车，其中保存图像时出现图像卡片的现象，有同学说是OpenCV保存图像时内存是自动分配的，可能是内存串动导致的，让我把图像变量定义为全局变量，可是按照这样改完程序之后还是出现卡图现象～下面附上两张隧道路面图，明天把程序附上～希望大家帮忙解决下！谢谢

使用sharpen函数锐化灰度图像，但是只是锐化了三分之一，这个是教程的代码，看不出来哪里错了，求大佬们指导下。 代码如下： #include<opencv2/core/core.hpp>//opencv2的核心头文件 #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>//包括图形界面和视频图像处理的头文件 #include<iostream>//每个c++程序必须包含的头文件 #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> void sharpen(const cv::Mat &image, cv::Mat &result) { result.create(image.size(), image.type()); // allocate if necessary for (int j = 1; j<image.rows - 1; j++) { // for all rows (except first and last) const uchar* previous = image.ptr<const uchar>(j - 1); // previous row const uchar* current = image.ptr<const uchar>(j); // current row const uchar* next = image.ptr<const uchar>(j + 1); // next row uchar* output = result.ptr<uchar>(j); // output row for (int i = 1; i<image.cols - 1; i++) { *output++ = cv::saturate_cast<uchar>(5 * current[i] - current[i - 1] - current[i + 1] - previous[i] - next[i]); // output[i]= cv::saturate_cast<uchar>(5*current[i]-current[i-1]-current[i+1]-previous[i]-next[i]); } } // Set the unprocess pixels to 0 result.row(0).setTo(cv::Scalar(0)); result.row(result.rows - 1).setTo(cv::Scalar(0)); result.col(0).setTo(cv::Scalar(0)); result.col(result.cols - 1).setTo(cv::Scalar(0)); } int main() { cv::Mat result; cv::Mat image; image = cv::imread("8.jpg"); sharpen(image,result ); cv::namedWindow("image"); cv::imshow("image", image); cv::namedWindow("result"); cv::imshow("result", result); cvWaitKey(0); return 0; }

如题，我用VS2013+opencv2.4.8，做了一个应用程序，用opencv弹出了两个视频显示窗口，用MFC界面上的一个Button，做“系统退出”，但是当MFC的界面退出后，opencv的那两个窗口还在，不知道如何自主关闭？除了"Esc"，知道的大神们，请帮帮忙，先谢谢了！

处理亮度跟对比度，但是图像就莫名变蓝，就是三个for做的，为什么啊这是，求大神指点 

我用的是vs2015,opencv3.2,程序目的是拟合摄像头中的椭圆， 同样的程序在控制台程序下可以实现功能，在mfc下始终产生中断。 以下为报错截图，希望能有人帮我解决这个问题。    

2019 AI开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国IT社区CSDN主办的AI技术与产业年度盛会。多年经验淬炼，如今蓄势待发：2019年9月6-7日，大会将有近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者齐聚北京，进行技术解读和产业论证。我们不空谈口号，只谈技术，诚挚邀请AI业内人士一起共铸人工智能新篇章！

实验内容： 通过对具体的文件存储空间的管理、文件的物理结构、目录结构和文件操作的实现，加深对文件系统内部功能和实现过程的理解。 要求： 1.在内存中开辟一个虚拟磁盘空间作为文件存储器，在其上实现一个简

使用logisim布线完成的MIPS单周期CPU，可支持28条指令。跑马灯的代码已经装入了寄存器，可以直接开启时钟运行。

2019数学建模A题高压油管的压力控制省一完整论文即详细C++和Matlab代码，希望对同学们有所帮助

一个简单的五子棋应用，基于QT和OpenCV的实现源码，通过相邻棋子判断是否获胜，不包含人工智能算法，适合新手入门

这几年越来越多的开发团队使用了Git，掌握Git的使用已经越来越重要，已经是一个开发者必备的一项技能；但很多人在刚开始学习Git的时候会遇到很多疑问，比如之前使用过SVN的开发者想不通Git提交代码为什么需要先commit然后再去push，而不是一条命令一次性搞定； 更多的开发者对Git已经入门，不过在遇到一些代码冲突、需要恢复Git代码时候就不知所措，这个时候哪些对 Git掌握得比较好的少数人，就像团队中的神一样，在队友遇到 Git 相关的问题的时候用各种流利的操作来帮助队友于水火。 我去年刚加入新团队，发现一些同事对Git的常规操作没太大问题，但对Git的理解还是比较生疏，比如说分支和分支之间的关联关系、合并代码时候的冲突解决、提交代码前未拉取新代码导致冲突问题的处理等，我在协助处理这些问题的时候也记录各种问题的解决办法，希望整理后通过教程帮助到更多对Git操作进阶的开发者。 本期教程学习方法分为“掌握基础——稳步进阶——熟悉协作”三个层次。从掌握基础的 Git的推送和拉取开始，以案例进行演示，分析每一个步骤的操作方式和原理，从理解Git 工具的操作到学会代码存储结构、演示不同场景下Git遇到问题的不同处理方案。循序渐进让同学们掌握Git工具在团队协作中的整体协作流程。 在教程中会通过大量案例进行分析，案例会模拟在工作中遇到的问题，从最基础的代码提交和拉取、代码冲突解决、代码仓库的数据维护、Git服务端搭建等。为了让同学们容易理解，对Git简单易懂，文章中详细记录了详细的操作步骤，提供大量演示截图和解析。在教程的最后部分，会从提升团队整体效率的角度对Git工具进行讲解，包括规范操作、Gitlab的搭建、钩子事件的应用等。 为了让同学们可以利用碎片化时间来灵活学习，在教程文章中大程度降低了上下文的依赖，让大家可以在工作之余进行学习与实战，并同时掌握里面涉及的Git不常见操作的相关知识，理解Git工具在工作遇到的问题解决思路和方法，相信一定会对大家的前端技能进阶大有帮助。

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深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络，详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras，全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目，从零开始详解算法原理，debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习！ 建议按照下列课程顺序来进行学习 （1）掌握深度学习必备经典网络架构 （2）深度框架实战方法 （3）计算机视觉与自然语言处理项目实战。（按照课程排列顺序即可）

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从事大数据与人工智能开发与实践约十年，钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明，计算机技术的发展，算力突破，海量数据，机器人技术等，开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务，是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一，掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求，我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造：以项目案例实践为驱动的课程学习方式，覆盖了智能零售，智慧交通等常见领域，通过基础学习、项目案例实践、社群答疑，三维立体的方式，打造最好的学习效果。

文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性？原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码？采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类？应用程序和小程序的主类有何不同？Java应用程序与小程序之间有那些差别？Java和C++的区别Oracle JDK 和 OpenJDK 的对比基础语法数据类型Java有哪些数据类型switc...

前不久上传了一个控制台版本的学生管理系统，这个是Python界面版学生管理系统，这个是使用pycharm开发的一个有界面的学生管理系统，基本的增删改查，里面又演示视频和完整代码，有需要的伙伴可以自行下

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工欲善其事，必先利其器。Vim+Git+Makefile是Linux环境下嵌入式开发常用的工具。本专题主要面向初次接触Linux的新手，熟练掌握工作中常用的工具，在以后的学习和工作中提高效率。

第三十一问: 说一下线程中sleep()和wait()区别? 1 . sleep（）是让正在执行的线程主动让出CPU，当时间到了，在回到自己的线程让程序运行。但是它并没有释放同步资源锁只是让出。 2.wait()是让当前线程暂时退让出同步资源锁，让其他线程来获取到这个同步资源在调用notify()方法，才会让其解除wait状态，再次参与抢资源。 3. sleep()方法可以在任何地方使用，而wait（）只能在同步方法或同步块使用。 ...

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太惨了，面试又被吊打

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【为什么学爬虫？】 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、爬虫入手容易，但是深入较难，如何写出高效率的爬虫，如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中，经常容易遇到被反爬虫，比如字体反爬、IP识别、验证码等，如何层层攻克难点拿到想要的数据，这门课程，你都能学到！ &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、如果是作为一个其他行业的开发者，比如app开发，web开发，学习爬虫能让你加强对技术的认知，能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序，无论大小，总体来说可以分成三个步骤，分别是： 网络请求：模拟浏览器的行为从网上抓取数据。 数据解析：将请求下来的数据进行过滤，提取我们想要的数据。 数据存储：将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。 那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解，带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外，因为爬虫的多样性，在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性，分别是： 爬虫进阶：包括IP代理，多线程爬虫，图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。 Scrapy和分布式爬虫：Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。 通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站，而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架，使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求，我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。 &nbsp; 从基础爬虫到商业化应用爬虫，本套课程满足您的所有需求！ 【课程服务】 专属付费社群+每周三讨论会+1v1答疑

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&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程，课程主要以真实数据为基础，详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用，并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题，为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多，但总有“听不透”，“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉，通过生动、细腻的讲解配合实战演练，让学生真正学懂、用会。 【超实用课程内容】 课程内容分为三篇，包括视觉系统构成，图像处理基础，特征提取与描述，运动跟踪，位姿估计，三维重构等内容。课程理论与实战结合，注重教学内容的可视化和工程实践，为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。 【课程如何观看？】 PC端：https://edu.csdn.net/course/detail/26281 移动端：CSDN 学院APP（注意不是CSDN APP哦） 本课程为录播课，课程2年有效观看时长，但是大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识，自行修改、优化 下载方式：电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/26281，点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

本课程内容系统、全面、简洁、通俗易懂，通过2个多小时的介绍，让大家对软件测试有个系统的理解和认识，具备基本的软件测试理论基础。 主要内容分为5个部分： 1 软件测试概述，了解测试是什么、测试的对象、原则、流程、方法、模型；&nbsp; 2.常用的黑盒测试用例设计方法及示例演示；&nbsp; 3 常用白盒测试用例设计方法及示例演示；&nbsp; 4.自动化测试优缺点、使用范围及示例‘；&nbsp; 5.测试经验谈。

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