opencv 怎么读取打开的图片

我是用的python,cv2.imread()函数给它指定路径可以读取图片。
我现在想做的是:前端给我传一个post请求,此图片转化成base64的形式,我想通过cv2
打开,imread好像不行。求大神指教怎么办?

比如这样就会报错:

 a=open('C:\\Users\\51530\\Desktop\\openFace\\137.png', 'rb')
base64_data = base64.b64encode(a.read())

im2=base64.b64decode(base64_data)
cv2img=cv2.imread(im2)

错误:TypeError: bad argument type for built-in operation

在就是python 的from PIL import Image 可以打开上面代码的a,但是读取格式和cv2不一样。

总之我是想拿到base64加密的图片,想转成RGB形式的ndarry图片,cv2直接传图片的base64解码不行,求指教啊,万分感谢

2个回答

#python3下运行

import cv2
import base64
import numpy as np

img=open('F:\cat.jpg', 'rb')
img_b = base64.b64encode(img.read())
print(img_b)
imD=base64.b64decode(img_b)
nparr=np.fromstring(imD,np.uint8)
#cv2.IMREAD_COLOR 以彩色模式读入 1
#cv2.IMREAD_GRAYSCALE 以灰色模式读入 0
image=cv2.imdecode(nparr,cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imshow('Image',image)
cv2.waitKey()

qq_42049545
qq_42049545
接近 2 年之前 回复
CSDN_Black
csdn_black 我是通过解码后的base64
接近 2 年之前 回复
CSDN_Black
csdn_black 这里面也是想根据路径来imread吧??
接近 2 年之前 回复
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self.btn_add_file.clicked.connect(self.openpb) # 用于打开pbtxt文件 self.btn_add_pbtxt.clicked.connect(self.openpbtxt) # 用于用户输入类别数 self.btn_enter.clicked.connect(self.enter_num_cls) # 打开摄像头 self.btn_opencam.clicked.connect(self.opencam) # 开始识别 # ~ self.btn_objdec.clicked.connect(self.object_detection) # 这里是将btn_exit按钮和Form窗口相连,点击按钮发送关闭窗口命令 self.btn_exit.clicked.connect(Form.close) QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(Form) def retranslateUi(self, Form): _translate = QtCore.QCoreApplication.translate Form.setWindowTitle(_translate("Form", "目标检测")) self.btn_add_file.setText(_translate("Form", "加载模型文件")) self.btn_add_pbtxt.setText(_translate("Form", "加载pbtxt文件")) self.btn_enter.setText(_translate("From", "指定识别类别数")) self.btn_opencam.setText(_translate("Form", "打开摄像头")) self.btn_objdec.setText(_translate("From", "开始识别")) self.btn_exit.setText(_translate("Form", "退出")) self.lab_rawimg_show.setText(_translate("Form", "识别效果")) def openpb(self): global openfile_name_pb openfile_name_pb, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self.btn_add_file,'选择pb文件','/home/kanghao/','pb_files(*.pb)') print('加载模型文件地址为:' + str(openfile_name_pb)) def openpbtxt(self): global openfile_name_pbtxt openfile_name_pbtxt, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self.btn_add_pbtxt,'选择pbtxt文件','/home/kanghao/','pbtxt_files(*.pbtxt)') print('加载标签文件地址为:' + str(openfile_name_pbtxt)) def opencam(self): self.camcapture = cv2.VideoCapture(0) self.timer = QtCore.QTimer() self.timer.start() self.timer.setInterval(100) # 0.1s刷新一次 self.timer.timeout.connect(self.camshow) def camshow(self): global camimg _ , camimg = self.camcapture.read() print(_) camimg = cv2.resize(camimg, (512, 512)) camimg = cv2.cvtColor(camimg, cv2.COLOR_BGR2RGB) print(type(camimg)) #strcamimg = camimg.tostring() showImage = QtGui.QImage(camimg.data, camimg.shape[1], camimg.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB888) self.lab_rawimg_show.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(showImage)) def enter_num_cls(self): global num_class num_class, okPressed = QInputDialog.getInt(self.btn_enter,'指定训练类别数','你的目标有多少类?',1,1,28,1) if okPressed: print('识别目标总类为:' + str(num_class)) def img2pixmap(self, image): Y, X = image.shape[:2] self._bgra = np.zeros((Y, X, 4), dtype=np.uint8, order='C') self._bgra[..., 0] = image[..., 2] self._bgra[..., 1] = image[..., 1] self._bgra[..., 2] = image[..., 0] qimage = QtGui.QImage(self._bgra.data, X, Y, QtGui.QImage.Format_RGB32) pixmap = QtGui.QPixmap.fromImage(qimage) return pixmap def object_detection(self): sys.path.append("..") from object_detection.utils import ops as utils_ops if StrictVersion(tf.__version__) < StrictVersion('1.9.0'): raise ImportError('Please upgrade your TensorFlow installation to v1.9.* or later!') from utils import label_map_util from utils import visualization_utils as vis_util # Path to frozen detection graph. This is the actual model that is used for the object detection. PATH_TO_FROZEN_GRAPH = openfile_name_pb # List of the strings that is used to add correct label for each box. PATH_TO_LABELS = openfile_name_pbtxt NUM_CLASSES = num_class detection_graph = tf.Graph() with detection_graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.gfile.GFile(PATH_TO_FROZEN_GRAPH, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') category_index = label_map_util.create_category_index_from_labelmap(PATH_TO_LABELS, use_display_name=True) def load_image_into_numpy_array(image): (im_width, im_height) = image.size return np.array(image.getdata()).reshape( (im_height, im_width, 3)).astype(np.uint8) # For the sake of simplicity we will use only 2 images: # image1.jpg # image2.jpg # If you want to test the code with your images, just add path to the images to the TEST_IMAGE_PATHS. TEST_IMAGE_PATHS = camimg print(TEST_IMAGE_PATHS) # Size, in inches, of the output images. IMAGE_SIZE = (12, 8) def run_inference_for_single_image(image, graph): with graph.as_default(): with tf.Session() as sess: # Get handles to input and output tensors ops = tf.get_default_graph().get_operations() all_tensor_names = {output.name for op in ops for output in op.outputs} tensor_dict = {} for key in [ 'num_detections', 'detection_boxes', 'detection_scores', 'detection_classes', 'detection_masks' ]: tensor_name = key + ':0' if tensor_name in all_tensor_names: tensor_dict[key] = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name( tensor_name) if 'detection_masks' in tensor_dict: # The following processing is only for single image detection_boxes = tf.squeeze(tensor_dict['detection_boxes'], [0]) detection_masks = tf.squeeze(tensor_dict['detection_masks'], [0]) # Reframe is required to translate mask from box coordinates to image coordinates and fit the image size. real_num_detection = tf.cast(tensor_dict['num_detections'][0], tf.int32) detection_boxes = tf.slice(detection_boxes, [0, 0], [real_num_detection, -1]) detection_masks = tf.slice(detection_masks, [0, 0, 0], [real_num_detection, -1, -1]) detection_masks_reframed = utils_ops.reframe_box_masks_to_image_masks( detection_masks, detection_boxes, image.shape[0], image.shape[1]) detection_masks_reframed = tf.cast( tf.greater(detection_masks_reframed, 0.5), tf.uint8) # Follow the convention by adding back the batch dimension tensor_dict['detection_masks'] = tf.expand_dims( detection_masks_reframed, 0) image_tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('image_tensor:0') # Run inference output_dict = sess.run(tensor_dict, feed_dict={image_tensor: np.expand_dims(image, 0)}) # all outputs are float32 numpy arrays, so convert types as appropriate output_dict['num_detections'] = int(output_dict['num_detections'][0]) output_dict['detection_classes'] = output_dict[ 'detection_classes'][0].astype(np.uint8) output_dict['detection_boxes'] = output_dict['detection_boxes'][0] output_dict['detection_scores'] = output_dict['detection_scores'][0] if 'detection_masks' in output_dict: output_dict['detection_masks'] = output_dict['detection_masks'][0] return output_dict #image = Image.open(TEST_IMAGE_PATHS) # the array based representation of the image will be used later in order to prepare the # result image with boxes and labels on it. image_np = load_image_into_numpy_array(TEST_IMAGE_PATHS) # Expand dimensions since the model expects images to have shape: [1, None, None, 3] image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0) # Actual detection. output_dict = run_inference_for_single_image(image_np, detection_graph) # Visualization of the results of a detection. vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image_np, output_dict['detection_boxes'], output_dict['detection_classes'], output_dict['detection_scores'], category_index, instance_masks=output_dict.get('detection_masks'), use_normalized_coordinates=True, line_thickness=8) plt.figure(figsize=IMAGE_SIZE) plt.imshow(image_np) #plt.savefig(str(TEST_IMAGE_PATHS)+".jpg") ## 用于显示ui界面的命令 if __name__ == "__main__": app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) Window = QtWidgets.QWidget() # ui为根据类Ui_From()创建的实例 ui = UiForm() ui.setupUi(Window) Window.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 但是运行提示: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/30/1543567054_511116.png) 求助
cmd不在exe的路径下(e:\)无法正确打开exe(读取不到图片),cd改到该目录就可以了,为什么?
cmd不在exe的路径下(e:\)无法正确打开exe(使用了opencv,但是读取不到图片),cd改到该目录就可以了,为什么?我想用matlab直接调用 直接调用 这个opencva的程序是opencv+codeblocks弄的 想用matlab直接调用exe用的是system(commend); 后来发现如果不更改目录opencv就是没法正确读取照片 改了目录就好了,原因不详 matlab的system命令只会用一行,好像也搞不定 bat不会,不知道行不行 cmd的当前目录是c:\ ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/26/1548476466_55578.png) 这是改到e盘后的情况,e盘哪里都可以的 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/26/1548476603_998726.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/26/1548476616_107093.png) image运算的代码有删减,主要的代码就在这里了 ``` #include <highgui.h> #include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #include <vector> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc,char *argv[]) { Mat image,imageGray,imageGuussian; Mat imageSobelX,imageSobelY,imageSobelOut; image=imread("E:/projectcode/opencva/barcode_07.jpg"); //1. 原图像大小调整,提高运算效率 //resize(image,image,Size(1200,900)); imshow("1.原图像",image); //2. 转化为灰度图 cvtColor(image,imageGray,CV_RGB2GRAY); imshow("2.灰度图",imageGray); destroyWindow("1.原图像"); destroyWindow("2.灰度图"); waitKey(); } ```
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“20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“D:\《OpenCV3编程入门》书本配套源代码\书本正篇程序源代码\第四章\用OpenCV进行基本绘图\Release\20_用OpenCV进行基本绘图.exe”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\ntdll.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\kernel32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\KernelBase.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\opencv_core2413d.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\msvcp120d.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\msvcr120d.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\opencv_highgui2413d.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\user32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\gdi32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\lpk.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\usp10.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\msvcrt.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\advapi32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\sechost.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\rpcrt4.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\sspicli.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\cryptbase.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\ole32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\oleaut32.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\msvfw32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\winmm.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\shell32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\shlwapi.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\winsxs\x86_microsoft.windows.common-controls_6595b64144ccf1df_5.82.7601.18837_none_ec86b8d6858ec0bc\comctl32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\avifil32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\msacm32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\avicap32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\version.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\msvcp120.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\msvcr120.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\imm32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\msctf.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\uxtheme.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\apphelp.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\SogouPY.ime”。无法查找或打开 PDB 文件。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\msimg32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\ws2_32.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\nsi.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\oleacc.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\ntmarta.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\Wldap32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\dwmapi.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“D:\SogouInput\Components\PicFace\1.1.0.1766\PicFace.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\comdlg32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\ole32.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已卸载“C:\Windows\SysWOW64\ole32.dll” “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\profapi.dll”。已加载符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“D:\SogouInput\8.6.0.1519\Resource.dll”。模块已生成,不包含符号。 “20_用OpenCV进行基本绘图.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\SysWOW64\psapi.dll”。已加载符号。 线程 0x2e9c 已退出,返回值为 0 (0x0)。 0x006B7398 (opencv_highgui2413d.dll) (20_用OpenCV进行基本绘图.exe 中)处的第一机会异常: 0xC0000005: 读取位置 0xBCCDC6D6 时发生访问冲突。 0x006B7398 (opencv_highgui2413d.dll) (20_用OpenCV进行基本绘图.exe 中)处有未经处理的异常: 0xC0000005: 读取位置 0xBCCDC6D6 时发生访问冲突。 程序“[9680] 20_用OpenCV进行基本绘图.exe”已退出,返回值为 -1073741510 (0xc000013a)。![图片](https://img-ask.csdn.net/upload/201710/05/1507203837_410417.jpg)
Opencv 小白急求大牛解答
#include <iostream> #include <fstream> #include <cstring> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv ; using namespace std ; struct point { int row; int col ; } p[1000000];//记录白点的点的集合 即钢 struct vadioline2//2条钢的结构体 { int id; int xbegin; int xend; int ybegin; int yend; int flag;//正确为1,异常为-1; int cur_max;//最大斜率 int wei_max;//最大宽度 }bmp_line2[100];//7 int main() { //IplImage* imgSrc = cvLoadImage("D:\\测试钢\\2.bmp",0);//对图像的灰度化 IplImage* imgSrc = cvLoadImage("D:\\Opencv_picture\\1.bmp",0);//对图像的灰度化 /* cvNamedWindow("show") ; cvShowImage("show",imgSrc) ; cvWaitKey(0) ;*/ uchar* pixel = new uchar; //int data =0; int time = 0 ; int i,j ; int len = 0 ;// 白点的个数 //ofstream file("D:\\测试钢\\1.txt", ios::out);//打开一个文件,等同于file.open("test.txt", ios::out); int ImageData[1000][1000] ; memset(ImageData,0,sizeof(ImageData)) ; for (i = 0; i < imgSrc->height; i++)//遍历图像所有像素点 { for (j = 0; j < imgSrc->width; j++) { pixel = (uchar*)(imgSrc->imageData + i*imgSrc->widthStep+j); //data = (int)(imgSrc->imageData + i*imgSrc->widthStep+j) ; // cout << "pixel=" <<(*pixel)+0<< endl;//+0隐式转换为整型,否则会打印出字符 /// file <<(*pixel)+0<<" " ; ImageData[j][i] = (*pixel)+0 ; //ImageData[j][i] = data ; /*time++ ; if(time == 100) { file<<endl ; }*/ if((*pixel)+0 == 255) //把所有的白点都存到了P素组 //if(data == 255) //把所有的白点都存到了P素组 { p[len].row = j ; p[len].col = i; len++ ; } } } cout<<len<<endl ; /*ofstream file1("D:\\测试钢\\11.txt", ios::out); //把点的坐标都记录下来 放到11.TXT的文本文档中 cout<<len<<endl ; for(i = 0 ; i < len ;i++) { file1 <<p[i].x<<" "<<p[i].y<<" "<<endl ; time++ ; if(time == 100) { file1<<endl ; } }*/ int change_count = 0 ; int change_flag = 0 ; int change_first = 0;//是否是第一次发现是2条钢的那条直线 int change_final = 0 ;//是否是最后一次 int change_first_y = 0; int change_middle_1_y = 0 ; int change_middle_2_y = 0 ; int change_final_y = 0 ; int change_second_y = 0; for(i = 0 ; i < 1000 ;i++) { change_count = 0 ; //change_flag = change_count ; for(j = 0 ; j < 1000 ;j++) { if(ImageData[i][j] > 0 && !change_flag) { change_count++ ; change_flag = 1 ; if(change_count == 1) change_first_y = j ; else change_second_y = j ; } if(ImageData[i][j] == 0 && change_flag) { change_flag = 0 ; if(change_count == 1) { change_middle_1_y = j ; } else change_middle_2_y = j ; } if(change_count == 2) { change_final_y = j ; break ; } } if(change_count == 2 ) //说明是第一次发现是2条钢 { change_flag = 1 ; bmp_line2[0].xbegin = i ;//记录下开始坐标 bmp_line2[0].ybegin = change_first_y ;//记录下开始坐标 bmp_line2[0].yend = change_middle_1_y-1 ; if(bmp_line2[0].yend - bmp_line2[0].ybegin > bmp_line2[0].wei_max) //算出最大的宽度 bmp_line2[0].wei_max = bmp_line2[0].yend - bmp_line2[0].ybegin ; bmp_line2[1].xbegin = i ;//记录下开始坐标 bmp_line2[1].ybegin = change_second_y ;//记录下开始坐标 bmp_line2[1].yend = change_middle_2_y-1 ; if(bmp_line2[1].yend - bmp_line2[1].ybegin > bmp_line2[1].wei_max) bmp_line2[1].wei_max = bmp_line2[1].yend - bmp_line2[1].ybegin ; } if(change_count != 2 && change_first == 1) //说明是最后一次发现是2条钢 { change_first = 0; bmp_line2[0].xend = i ;//记录下结束坐标 bmp_line2[1].xend = i ;//记录下结束坐标 break; } } ofstream file1("D:\\Opencv_picture\\1.txt", ios::out); //把点的坐标都记录下来 放到11.TXT的文本文档中 file1 <<bmp_line2[0].wei_max<<" "<<bmp_line2[1].wei_max<<" "<<endl ; cvReleaseImage(&imgSrc); //delete imgSrc ; file1.close() ; //file.close() ; delete pixel; delete ImageData ; return 0 ; } ////// “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\msvcp140d.dll”。已加载符号。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\mfplat.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\d3d11.dll”。已加载符号。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\mfreadwrite.dll”。已加载符号。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\concrt140d.dll”。已加载符号。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\vcruntime140d.dll”。已加载符号。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\ucrtbased.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已卸载“C:\Windows\System32\ucrtbased.dll” “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\mf.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\dxgi.dll”。已加载符号。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\ucrtbased.dll”。无法查找或打开 PDB 文件。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\cryptbase.dll”。已加载符号。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\mfcore.dll”。已加载符号。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\crypt32.dll”。已加载符号。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\msasn1.dll”。已加载符号。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\ksuser.dll”。已加载符号。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\bcrypt.dll”。已加载符号。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\imm32.dll”。已加载符号。 “Opencv_judge.exe”(Win32): 已加载“C:\Windows\System32\RTWorkQ.dll”。已加载符号。 0x00007FF6DD5D8C27 处的第一机会异常(在 Opencv_judge.exe 中): 0xC00000FD: Stack overflow (参数: 0x0000000000000001, 0x000000A7E3A03000)。 0x00007FF6DD5D8C27 处有未经处理的异常(在 Opencv_judge.exe 中): 0xC00000FD: Stack overflow (参数: 0x0000000000000001, 0x000000A7E3A03000)。 线程 0xb6c 已退出,返回值为 0 (0x0)。 线程 0x798 已退出,返回值为 0 (0x0)。 线程 0xdc0 已退出,返回值为 0 (0x0)。 程序“[13436] Opencv_judge.exe”已退出,返回值为 0 (0x0)。 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201808/09/1533776220_379488.jpg)
opencv内存溢出怎么解决
void CtestDoc::OnTemplatematching() { // TODO: 在此添加命令处理程序代码 CFileDialog Dlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_OVERWRITEPROMPT, NULL, NULL);//第一步读取模板图像A,为了简便表示算法, //该程序只以灰度图像打开,彩色三个通道原理类似 Dlg.DoModal(); CString FN = Dlg.GetPathName(); std::string s((LPCTSTR)FN); Mat A = imread(s, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //如果图片打开失败就报错 if (A.empty()) { std::cout << "read image failure" << std::endl; } imshow("A", A); CFileDialog Dlg2(TRUE, NULL, NULL, OFN_OVERWRITEPROMPT, NULL, NULL);//第二步读取需要匹配的图片B Dlg2.DoModal(); CString FN2 = Dlg2.GetPathName(); std::string s2((LPCTSTR)FN2); Mat B = imread(s2, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //如果图片打开失败就报错 if (B.empty()) { std::cout << "read image failure" << std::endl; } imshow("B", B); waitKey(0); Mat result(B.rows - A.rows +1, B.cols - A.cols +1, CV_16UC3);//建立一个空矩阵用来存储计算的数据 for (int x = 0; x < result.rows; x++){ //计算过程 for (int y = 0; y < result.cols; y++){ double s = 0; for (int m = 0; m < A.rows; m++){ for (int n = 0; n < A.cols+1; n++){ s += abs(A.at<Vec3b>(m, n)[0] - B.at<Vec3b>(x + m, y + n)[0]); } } result.at<Vec3b>(x, y)[0] = s; } }
我用VS2015+MFC+Opencv3.0进行图像操作再显示到picture控件上出现了一些问题
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
C语言中的fread与fwrite问题
我自己自定义了一个结构体 typedef struct histgramData { CString picPath;//图片路径 CvHistogram value;//图片的直方图特征 }CHistogramData; 然后使用fwrite将其写入文件 FILE *fp; if((fp=fopen("histogram.dat","a+b"))==NULL)//以追加方式打开二进制文件 {return false;} CHistogramData hd; hd.value=value; hd.picPath=picPath; fwrite(&hd,sizeof(hd),1,fp); fclose(fp); 接着我用fread函数将其中的数据读出 FILE*fp; CHistogramData histData;//用于保存从文件中读出的模板 CHistogram hist;//直方图对象 fp=fopen("histogram.dat","rb"); int count=0; while(count<=9 && (fread(&histData,sizeof(histData),1,fp)!=0))//先一次性读取前十个模板数据 { double similarity=hist.cmpHistogram(histData.value,*value); CString temp; temp.Format("%s%lf",histData.picPath,similarity); MessageBox(temp); count++;//计数器加1 } 问题是这样的,当我第一次写入一个CHistogramData数据时,能够正常读出来,但当我再次去读时,就出问题了,我怀疑是不是第一次读使用fread对原文件有影响;第二个问题是如果我第一次一次性写入多个CHistogramData数据时,读出数据就会失败,请问这是怎么回事?
爬虫福利二 之 妹子图网MM批量下载
爬虫福利一:27报网MM批量下载    点击 看了本文,相信大家对爬虫一定会产生强烈的兴趣,激励自己去学习爬虫,在这里提前祝:大家学有所成! 目标网站:妹子图网 环境:Python3.x 相关第三方模块:requests、beautifulsoup4 Re:各位在测试时只需要将代码里的变量 path 指定为你当前系统要保存的路径,使用 python xxx.py 或IDE运行即可。
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、PDF搜索网站推荐 对于大部
linux系列之常用运维命令整理笔录
本博客记录工作中需要的linux运维命令,大学时候开始接触linux,会一些基本操作,可是都没有整理起来,加上是做开发,不做运维,有些命令忘记了,所以现在整理成博客,当然vi,文件操作等就不介绍了,慢慢积累一些其它拓展的命令,博客不定时更新 顺便拉下票,我在参加csdn博客之星竞选,欢迎投票支持,每个QQ或者微信每天都可以投5票,扫二维码即可,http://m234140.nofollow.ax.
比特币原理详解
一、什么是比特币 比特币是一种电子货币,是一种基于密码学的货币,在2008年11月1日由中本聪发表比特币白皮书,文中提出了一种去中心化的电子记账系统,我们平时的电子现金是银行来记账,因为银行的背后是国家信用。去中心化电子记账系统是参与者共同记账。比特币可以防止主权危机、信用风险。其好处不多做赘述,这一层面介绍的文章很多,本文主要从更深层的技术原理角度进行介绍。 二、问题引入  假设现有4个人
程序员接私活怎样防止做完了不给钱?
首先跟大家说明一点,我们做 IT 类的外包开发,是非标品开发,所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改,而这种需求修改很容易造成扯皮,进而影响到费用支付,甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么,怎么保证自己的薪酬安全呢? 我们在开工前,一定要做好一些证据方面的准备(也就是“讨薪”的理论依据),这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发
网页实现一个简单的音乐播放器(大佬别看。(⊙﹏⊙))
今天闲着无事,就想写点东西。然后听了下歌,就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 欢迎 改进 留言。 演示地点跳到演示地点 html代码如下`&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;title&gt;music&lt;/title&gt; &lt;meta charset="utf-8"&gt
Python十大装B语法
Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。 1. for - else 什么?不是 if 和 else 才
数据库优化 - SQL优化
前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化,通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢,影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化,提升SQL运行效率。 判断问题SQL 判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断: 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长
2019年11月中国大陆编程语言排行榜
2019年11月2日,我统计了某招聘网站,获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息,提取编程语言关键字,并统计如下: 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 c/c++ 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7
通俗易懂地给女朋友讲:线程池的内部原理
餐厅的约会 餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”我楞了一下,心里想女朋友今天是怎么了,怎么突然问出这么专业的问题,但做为一个专业人士在女朋友面前也不能露怯啊,想了一下便说:“我先给你讲讲我前同事老王的故事吧!” 大龄程序员老王 老王是一个已经北漂十多年的程序员,岁数大了,加班加不动了,升迁也无望,于是拿着手里
经典算法(5)杨辉三角
写在前面: 我是 扬帆向海,这个昵称来源于我的名字以及女朋友的名字。我热爱技术、热爱开源、热爱编程。技术是开源的、知识是共享的。 这博客是对自己学习的一点点总结及记录,如果您对 Java、算法 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习。 用知识改变命运,让我们的家人过上更好的生活。 目录一、杨辉三角的介绍二、杨辉三角的算法思想三、代码实现1.第一种写法2.第二种写法 一、杨辉三角的介绍 百度
腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹?
昨天,有网友私信我,说去阿里面试,彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static?他被难住了,因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶,今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题,我们一起来看看。 腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹? 在互联网职场论坛,一名程序员发帖求助到。二面腾讯,其中一个算法题:64匹
面试官:你连RESTful都不知道我怎么敢要你?
面试官:了解RESTful吗? 我:听说过。 面试官:那什么是RESTful? 我:就是用起来很规范,挺好的 面试官:是RESTful挺好的,还是自我感觉挺好的 我:都挺好的。 面试官:… 把门关上。 我:… 要干嘛?先关上再说。 面试官:我说出去把门关上。 我:what ?,夺门而去 文章目录01 前言02 RESTful的来源03 RESTful6大原则1. C-S架构2. 无状态3.统一的接
为啥国人偏爱Mybatis,而老外喜欢Hibernate/JPA呢?
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论,感触还是有一些,于是就有了今天这篇文。 声明:本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实,讲道理,所以,请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题,争论已经很多年了。一直也没有结论,毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看
SQL-小白最佳入门sql查询一
一 说明 如果是初学者,建议去网上寻找安装Mysql的文章安装,以及使用navicat连接数据库,以后的示例基本是使用mysql数据库管理系统; 二 准备前提 需要建立一张学生表,列分别是id,名称,年龄,学生信息;本示例中文章篇幅原因SQL注释略; 建表语句: CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `
项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // dosho
【图解经典算法题】如何用一行代码解决约瑟夫环问题
约瑟夫环问题算是很经典的题了,估计大家都听说过,然后我就在一次笔试中遇到了,下面我就用 3 种方法来详细讲解一下这道题,最后一种方法学了之后保证让你可以让你装逼。 问题描述:编号为 1-N 的 N 个士兵围坐在一起形成一个圆圈,从编号为 1 的士兵开始依次报数(1,2,3…这样依次报),数到 m 的 士兵会被杀死出列,之后的士兵再从 1 开始报数。直到最后剩下一士兵,求这个士兵的编号。 1、方
致 Python 初学者
文章目录1. 前言2. 明确学习目标,不急于求成,不好高骛远3. 在开始学习 Python 之前,你需要做一些准备2.1 Python 的各种发行版2.2 安装 Python2.3 选择一款趁手的开发工具3. 习惯使用IDLE,这是学习python最好的方式4. 严格遵从编码规范5. 代码的运行、调试5. 模块管理5.1 同时安装了py2/py35.2 使用Anaconda,或者通过IDE来安装模
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,
程序员:我终于知道post和get的区别
IT界知名的程序员曾说:对于那些月薪三万以下,自称IT工程师的码农们,其实我们从来没有把他们归为我们IT工程师的队伍。他们虽然总是以IT工程师自居,但只是他们一厢情愿罢了。 此话一出,不知激起了多少(码农)程序员的愤怒,却又无可奈何,于是码农问程序员。 码农:你知道get和post请求到底有什么区别? 程序员:你看这篇就知道了。 码农:你月薪三万了? 程序员:嗯。 码农:你是怎么做到的? 程序员:
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU
加快推动区块链技术和产业创新发展,2019可信区块链峰会在京召开
      11月8日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办,科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。   区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力,电力解决了人类基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,区块链作为构造信任的技术有重要的价值。   1
程序员把地府后台管理系统做出来了,还有3.0版本!12月7号最新消息:已在开发中有github地址
第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员
网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI 算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC
【技巧总结】位运算装逼指南
位算法的效率有多快我就不说,不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下,今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过,最重要的不是看懂了这些例子就好,而是要在以后多去运用位运算这些技巧,当然,采用位运算,也是可以装逼的,不信,你往下看。我会从最简单的讲起,一道比一道难度递增,不过居然是讲技巧,那么也不会太难,相信你分分钟看懂。 判断奇偶数 判断一个数是基于还是偶数,相信很多人都做过,一般的做法的代码如下
日均350000亿接入量,腾讯TubeMQ性能超过Kafka
整理 | 夕颜出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 【导读】近日,腾讯开源动作不断,相继开源了分布式消息中间件TubeMQ,基于最主流的 OpenJDK8开发的
8年经验面试官详解 Java 面试秘诀
    作者 | 胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 本人目前在一家知名外企担任架构师,而且最近八年来,在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官,前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里,就将结合本人的面试经验,针对Java初学者、Java初级开发和Java开发,给出若干准备简历和准备面试的建议。   Java程序员准备和投递简历的实
面试官如何考察你的思维方式?
1.两种思维方式在求职面试中,经常会考察这种问题:北京有多少量特斯拉汽车? 某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼? 深圳有多少个产品经理? 一辆公交车里能装下多少个乒乓球? 一
so easy! 10行代码写个"狗屁不通"文章生成器
前几天,GitHub 有个开源项目特别火,只要输入标题就可以生成一篇长长的文章。背后实现代码一定很复杂吧,里面一定有很多高深莫测的机器学习等复杂算法不过,当我看了源代码之后这程序不到50
知乎高赞:中国有什么拿得出手的开源软件产品?(整理自本人原创回答)
知乎高赞:中国有什么拿得出手的开源软件产品? 在知乎上,有个问题问“中国有什么拿得出手的开源软件产品(在 GitHub 等社区受欢迎度较好的)?” 事实上,还不少呢~ 本人于2019.7.6进行了较为全面的 回答 - Bravo Yeung,获得该问题下回答中得最高赞(236赞和1枚专业勋章),对这些受欢迎的 Github 开源项目分类整理如下: 分布式计算、云平台相关工具类 1.SkyWalk
MySQL数据库总结
文章目录一、数据库简介二、MySQL数据类型(5.5版本)三、Sql语句(1)Sql语句简介(2)数据定义语言DDLcreate,alter,drop(3)数据操纵语言DMLupdate,insert,delete(4)数据控制语言DCLgrant,revoke(5)数据查询语言DQLselect(6)分组查询与分页查询group by,limit四、完整性约束(单表)五、多表查询六、MySQL数
记一次腾讯面试:进程之间究竟有哪些通信方式?如何通信? ---- 告别死记硬背
有一次面试的时候,被问到进程之间有哪些通信方式,不过由于之前没深入思考且整理过,说的并不好。想必大家也都知道进程有哪些通信方式,可是我猜很多人都是靠着”背“来记忆的,所以今天的这篇文章,讲给大家详细着讲解他们是如何通信的,让大家尽量能够理解他们之间的区别、优缺点等,这样的话,以后面试官让你举例子,你也能够顺手拈来。 1、管道 我们来看一条 Linux 的语句 netstat -tulnp | gr...
20行Python代码爬取王者荣耀全英雄皮肤
引言 王者荣耀大家都玩过吧,没玩过的也应该听说过,作为时下最火的手机MOBA游戏,咳咳,好像跑题了。我们今天的重点是爬取王者荣耀所有英雄的所有皮肤,而且仅仅使用20行Python代码即可完成。 准备工作 爬取皮肤本身并不难,难点在于分析,我们首先得得到皮肤图片的url地址,话不多说,我们马上来到王者荣耀的官网: 我们点击英雄资料,然后随意地选择一位英雄,接着F12打开调试台,找到英雄原皮肤的图片
走进高并发(二)Java并行程序基础
一、进程和线程 在操作系统这门课程中,对进程的定义是这样的: 进程是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中,进行是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器。 上面的定义很完整,对进程进行了全方面的定义,但是貌似进程是看不见摸不着的一个东西,实际上,我们可以通过查看计算...
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