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 java.text.DecimalFormat   void setMaximumFractionDigits(int newValue)            设置某个数的小数部分中所允许的最大数字位数。   void setMinimumFractionDigits(int newValue)            设置某个数的小数部分中所允许的最小数字位数。    String retValue = null;   DecimalFormat df = new DecimalFormat();   df.setMinimumFractionDigits(3);   df. ...
1 )执行命令:tar -zxvf jakarta-Linux tomcat-5.0.19.tar.g解压后得到目录jakarta-Linux tomcat-5.0.19 2)设置环境变量vi /etc/profile加入如下内容:Linux tomcat_HOME=foo/Linux tomcat export Linux tomcat_HOME 3)进入 /usr/local/jakarta-Linux tomcat-5.0.19/bin,执行:./startup.sh start启动Linux tomcat服务器 4)测试是否安装成功 用浏览器浏览http://localhost:8 ...
Mat image = Imgcodecs.imread("2023.jpg");         Mat mask = new Mat();         // 创建前景和背景模型         Mat bgModel = new Mat();         Mat fgModel = new Mat();         // 指定前景的矩形区域         Rect rect = new Rect(new Point(1500, 1000), new Point(2400, 1800)); //        Mat imageROI = new Mat(im ...

13.蓝色占比

Mat image = Imgcodecs.imread("2023.jpg"); // 将RGB图像转换为HSV图像         Mat hsvImage = new Mat();         Imgproc.cvtColor(image, hsvImage, Imgproc.COLOR_BGR2HSV);         // 计算蓝色的比例         double blueRatio = 0;         for (int y = 0; y < hsvImage.rows(); y++) {             for (int x = 0 ...

12.背景替换

Mat image = Imgcodecs.imread("face.jpg");         Mat mask = new Mat();         // 创建前景和背景模型         Mat bgModel = new Mat();         Mat fgModel = new Mat();         // 创建GrabCut的输入参数         //Rect rect = new Rect(new Point(50, 50), new Point(100, 100)); // 指定前景的矩形区域         Rect rect = n ...

10.特征匹配

特征匹配器 BFMatcher matcher = BFMatcher.create(NORM_L2, false); MatOfKeyPoint keyPoints2 = new MatOfKeyPoint(); featureDetector.detectAndCompute(img2, new MatOfRect(), keyPoints2, descriptors2); List<DMatch> mlist = new ArrayList<>();*/ 匹配特征 Mat matches = matcher.match(keyPoints1, descriptor ...
Mat src = Imgcodecs.imread("2023.jpg");         // 创建SimpleBlobDetector对象         SimpleBlobDetector detector = SimpleBlobDetector.create();         // 检测关键点         MatOfKeyPoint keyPoints = new MatOfKeyPoint();         detector.detect(src, keyPoints);         Mat descriptors = new Mat(); ...
要识别车牌字符,前提是先进行车牌字符的正确分割与提取。字符分割的任务是把多列或多行字符图像中的每个字符从整个图像中切割出来成为单个字符。车牌字符的正确分割对字符的识别是很关键的。传统的字符分割算法可以归纳为以下三类:直接分割法、基于识别基础上的分割法、自适应分割线类聚法。 // 读取车牌图像         Mat image = Imgcodecs.imread("2023-plate2.jpg");         // 转换为灰度图像         Mat gray = new Mat();         Imgproc.cvtColor(image, gray, ...

4.haar人脸识别

// 加载Haar分类器         CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");         // 加载待检测的图像         Mat image = Imgcodecs.imread("face.jpg");         // 将图像转换为灰度图像         Mat gray = new Mat();         Imgproc.cvtColor(image, gray, Imgproc ...
除了使用模板匹配进行字母识别,还有许多其他方法可以用于字母识别,包括但不限于以下几种: (1)基于特征提取的方法:可以使用各种图像处理技术,如边缘检测、霍夫变换等,从字母图像中提取特征,然后使用这些特征进 ...
Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(0)); // 剪切矩形区域 Mat croppedImage = new Mat(image, rect); Imgcodecs.imwrite("2023-2.jpg", croppedImage);
// 读取图像         Mat image = Imgcodecs.imread("2023.jpg");         // 将图像转换为HSV格式         Mat hsv = new Mat();         Imgproc.cvtColor(image, hsv, Imgproc.COLOR_BGR2HSV);         // 定义颜色范围(例如:蓝色)         Scalar lowerBlue = new Scalar(100, 50, 50);         Scalar upperBlue = new Scalar(130, ...
往网页分批推送数据:boundary=END,总头-->分头-->Body @GetMapping("/test")     public void testjpg(HttpServletResponse response) throws IOException{         response.setContentType("multipart/x-mixed-replace;boundary=END");         // Set the content type based on the file type you need t ...
1.gateway application.yml配置 spring:   application:     name: api-gateway   cloud:     nacos:       discovery:         server-addr: 49.234.12.67:8848     gateway:       discovery:         locator:           enabled: true 2.jar <dependency>             <groupId>org.springframework.boot< ...
1.java -jar zipkin-server-2.23.18-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin --MYSQL_USER=user --MYSQL_PASS=1000 --RABBIT_ADDRESSES=127.0.0.1:5672 --RABBIT_USER=guest --RABBIT_PASSWORD=guest 2.创建数据库 CREATE DATABASE `zipkin`         use zipkin; CREAT ...
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