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OpenCV的KNN搜索我在C++中的OpenCV的此示例代码： flann::KDTreeIndexParams indexParams; flann::Index kdtree(Mat(cloud2d).reshape(1), indexParams); vector<float> query; query.push_back(370); query.push_back(464);

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如何在保存到节点JS的服务器之前调整图像大小。（multer本身，gm）我对任何选项开放

我试图在发布之前包含图像大小调整。 Multer习惯于接收照片。然后，使用输入的所有信息包括照片后。我想在发布之前缩小图像的大小和质量。但是，这是行不通的。任何人都可以提出建议？ const multer = require('multer'); const storage = multer.diskStorage({ destination: function (req,

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为什么你不能把一个变量作为一个多维数组大小放在Go中？

最近，我一直对机器学习感兴趣，特别是机器学习与图像，但要做到这一点，我需要能够处理图像。我希望对图像处理库的工作方式有更全面的了解，所以我决定建立自己的图书馆来阅读我能理解的图像。但是，我似乎有一个问题，当谈到读取图像的SIZE，因为这个错误弹出，当我尝试编译： ./imageProcessing.go:33:11: non-constant array bound Size 这是我的代码：

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的Android - 旋转图像

我基本上需要旋转90个degres一个ImageView的一小部分（例如）的一部分：在上面的图片，我想旋转4所以它显示正确。只有4个，其余的应该保持垂直。有没有办法实现它？通过实施MikeM建议的方法。我收到以下结果。正如你可以看到有两个主要的事情，我需要解决：旋转后的广场工作，虽然在拧位置。如何找出4的准确坐标图像的背景已被更改为黑色。它曾经是透明

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MATLAB分段线性变换函数

我已经生成了一个函数来对图像应用分段线性变换。基于这个功能，我不确定它是否正确执行。有时整个图像显示为白色，所有像素列为255.其他时间显示输出图像，但结果不同。由于结果不同，我相信我的功能存在问题。该函数的代码是在这里： function T = piecewise_transform(f,n,r1,s1,r2,s2,r3,s3) % breakpoints: (0,0),(r1,s2),(

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如何根据索引和值有效更新np数组？

我有一个太阳的图像，我发现中心和半径，现在我想处理像素不同，如果他们是在磁盘内部或外部。理想的解决方案将是插入处理函数的参数，以便顺利地从磁盘过渡到背景。这是我现在在做什么： for index,value in np.ndenumerate(sun_img): if distance.euclidean(index,center) > radius: sun_img[in

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命题调整图像大小，直到符合所需的文件大小

目前有一个简单的功能，但它允许用户添加大图像。我希望让所有的图片上传，但应该有，直到某些文件的大小满足（如在200KB例如）） if($_FILES['file']['size'] != 0){ $uploadOk = 0; //image object $image = $_FILES['file']; //create unique nam

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如何管理网站上的不同图像大小

我有一个网站将要承载数千个图像。不仅如此，每张图片都有不同的尺寸，具体取决于您在网页中的位置 - 在列表页面上，图片显示为350x200的矩形，侧边栏图片为100x100等。因此，当用户上传图片到网站，我保留原件并为每个尺寸制作4个尺寸调整的副本。所以如果有100个用户上传图片，结果将会是500张图片。我无法想象不同大小的不同移动设备会发生什么...... 我开始使用CloudFront优化速度

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了解这个字符数据库格式

为了做一个关于字符识别的项目，我找到了一个我可以用作训练集的数据库。另一方面，即使给出了下面的说明，我也无法理解给定的格式。如何找出这种格式，我找不到进一步的帮助。字段1-6以逗号分隔。源制品的 ID号码 2字节符号代码（写在十六进制，使用4个字节）的位图位图的字符宽度位图图像的字符高度，其中每个8位单位被写为0到255的小数换行下面附加了数据库文件（Google驱动器）的链接。 h

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高效地找到标记图像区域的质心

我有一个分割图像作为独特标签1 ... k的2维矩阵。例如： img = [1 1 2 2 2 2 2 3 3] [1 1 1 2 2 2 2 3 3] [1 1 2 2 2 2 3 3 3] [1 4 4 4 2 2 2 2 3] [4 4 4 5 5 5 2 3 3] [4 4 4 5 5 6 6 6 6] [4 4 5 5