opencv-图片处理及绘图
原始图片：
彩色图片灰度化方式1：import cv2 # 导入cv库img = cv2.imread('image2.jpg',0)cv2.imwrite('gray_image.jpg',img)
方式2：import cv2img = cv2.imre
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opencv-图片几何变换
原始图片：
图片缩放一import cv2 # 导入cv库img = cv2.imread('image1.jpg',1) # 读取图片文件， 1：彩色， 0：灰色imgInfo = img.shape # 获取图片的维度print(imgInfo)height = imgI
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markdown
粗体、斜体*这是斜体***这是粗体*****这是粗体+斜体***
删除线~~就像这样~~
引用通过在行首加上大于号>来添加引用格式。> This is the first level of quoting.>> > This is nested blockquote.
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opencv图像美化
直方图均衡化-灰度import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('image2.jpg',1)gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图片灰度化cv2.imshow('gr
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amd配置
AMD GPU Pytorch 配置安装AMD显卡驱动sudo apt updatesudo apt install wget gnupg2#查看系统版本lsb_release -a# 安装驱动wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/5.4.2/ubu
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docker-ldap-mysql-arm64
qemu简介最近在项目中需要编译arm架构的某驱动docker镜像，但是手头上没有现成的arm架构的机器环境，于是在网上搜索了下如何在x86机器模拟arm环境来进行编译。我找到了一款神器：multiarch/qemu-user-static
项目地址：https://github.com/multi
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cuda配置
查看torch需要的cuda版本：
conda list | grep cu
下载地址cuda:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
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github上传代码
初次上传
clash换个窗口echo "# demo" >> README.mdgit initgit add README.mdgit commit -m "first commit"git branch -M maingit remote ad
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docker-ldap-mysql
yml创建ldap-mysql1.编写yml创建 compose.ymlvim one_dir/compose.yml
填入以下内容version: '2'services: db: image: mysql:latest volumes: - &quo
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docker代理
本地代理clash 与clashverge任选一个安装
安装clashsudo apt install curl wget jqcd /tmp \&& rm -f clash* || true \&& wget https://github.com/Kuingsmil
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