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原创 测量并统计电子元件引脚的尺寸信息

总的来说，这段代码是一个自动化的图像分析流程，用于测量并统计电子元件引脚的尺寸信息，并将测量结果以可视化的方式展示出来。这对于质量控制、产品检测等应用场景非常有用。

2024-08-20 16:48:05 744 15

原创 图像读取、显示、形状建模、变体建模、图像变换、比较和分类

这段脚本包含了一系列图像处理和分析的步骤，包括图像读取、显示、形状建模、变体建模、图像变换、比较和分类等。

2024-08-15 19:36:50 1157 13

原创 角度测量实施方案

这段代码展示了如何使用HALCON进行复杂的图像处理和度量任务。

2024-08-14 19:59:58 840 8

原创 计算不同金字塔级别下图像匹配所需的时间

创建一个由两张图像拼接而成的图像马赛克（mosaic），并计算不同金字塔级别下图像匹配所需的时间。

2024-08-13 07:44:06 1318 17

原创 提取图像中的特定区域

提取图像中的特定区域

2024-08-11 07:51:33 1231 8

原创 蔬菜水果训练和识别

整个脚本的流程是：首先检查是否存在已训练的样本标识符，如果不存在，则创建并训练新的样本标识符。然后，使用训练好的样本标识符对新图像进行识别，并显示识别结果和错误率。最后，清除样本标识符以释放资源。

2024-08-10 08:28:47 758 4

原创 识别和分析图像中的不良焊点

这段代码通过一系列的图像处理操作，识别和分析图像中的不良焊点，并将它们与好区域区分开来。最后，它显示了原始图像以及识别出的好区域和不良区域。

2024-08-09 06:48:26 1256 32

原创 识别和分析圆形物体

这段代码的目的是从一组图像中识别和分析特定的圆形物体，例如骰子，并计算它们的平均直径和最小直径

2024-08-09 06:34:15 689 10

原创 药品包装或质量控制

这段代码是一个完整的工作流程，从图像的读取、预处理、特征提取、分类器训练、分类、后处理到结果展示。它适用于自动化药片识别和分类的场景，例如在药品包装或质量控制中。

2024-08-08 05:49:15 774 13

原创 SVM模型的训练、分类

使用GNU R软件包中的class库来实现支持向量机（SVM）分类的一个示例。

2024-08-08 05:37:47 1030 3

原创 识别不同类型的金属部件

这段代码是一个使用机器视觉库（可能是HALCON）编写的脚本，用于创建、训练和使用一个多层感知器（MLP）分类器来识别不同类型的金属部件。

2024-08-07 05:16:50 737 20

原创 对不同种类的药片进行分类

这段代码是一个完整的机器学习流程，包括数据预处理、特征提取、特征选择、模型训练和测试。它展示了如何使用HALCON软件进行图像分类任务。

2024-08-07 04:54:43 1109 3

原创 从图像中识别和读取数字

整个程序是一个自动化的OCR流程，用于从特定格式的图像中识别数字，并将识别结果展示给用户。这种类型的程序在工业自动化、数据录入和文档处理等领域有广泛的应用。

2024-08-06 04:47:43 1081 19

原创 识别和定位特定物体

总的来说，这段代码是一个自动化的视觉检测程序，用于在一系列图像中识别和定位特定物体，适用于工业自动化、质量控制等领域。

2024-08-06 04:35:09 887 3

原创 光学字符识别

这个脚本演示了如何使用HALCON软件进行文本识别，包括如何设置参数以查找特定类型的文本，如何获取和显示识别结果。脚本中使用了多个HALCON函数来完成这些任务。

2024-08-05 06:22:21 1569 18

原创 并识别其中的PDF417条码

这段代码主要用于演示如何使用HALCON软件识别图像中的PDF417条码，并显示识别结果和所用时间。

2024-08-05 06:15:27 1122 1

原创 识别和计数图像中的瓶子

这段代码主要用于自动化地识别和计数图像中的瓶子，同时能够识别并警告杂物的存在。通过循环处理一系列图像，可以实现批量处理的功能。

2024-08-04 05:13:17 933 5

原创 识别并标记出瓶口上的缺陷

这个脚本使用了HALCON的多种图像处理功能，包括形态学操作、边缘检测、轮廓拟合、极坐标变换等，是一个典型的机器视觉应用示例。

2024-08-04 04:55:50 512 1

原创 识别特定字体的字符

整个脚本的流程是先对图像进行预处理和分割，提取出图像中的字符区域，然后生成训练文件用于训练OCR模型，最后使用训练好的模型进行字符识别。这种流程在自动化的字符识别任务中非常常见，尤其是在需要识别特定字体或样式的字符时。

2024-08-03 06:38:49 702 5

原创 圆形条形码的图像中读取条形码信息

整个脚本的目的是自动化地从包含圆形条形码的图像中读取条形码信息，并在图像上显示识别结果。这对于自动化生产线、物流跟踪、质量控制等场景非常有用。

2024-08-03 06:22:02 859 1

原创 串口通信代码

上述代码是一个用于串行通信的脚本示例，它解决了与串行设备进行基本通信的问题。

2024-08-02 07:14:35 444 10

原创 柑橘类水果分类

整体来看，这段代码是一个完整的图像分类流程，从图像的读取、特征提取、分类器的训练到最终的分类和结果展示。

2024-08-02 05:18:10 986 15

原创 LCD缺陷监测

整体来看，这段代码是一个自动化的图像分析流程，用于检测和测量液晶显示屏单元格中的条纹宽度和缺陷数量。这对于质量控制和缺陷检测是非常有用的。

2024-08-01 17:01:14 497

原创 检测塑料网孔的缺陷

整个流程是一个自动化的图像处理和机器学习分类过程，用于在生产环境中快速准确地检测塑料网孔的缺陷。通过新颖性检测，SVM能够识别出与训练样本不同的异常区域，从而实现缺陷的自动检测。

2024-08-01 16:18:17 796 12

原创 识别和量化具有特定特征的圆形对象

这段代码是一个典型的图像处理和模式识别的例子，涉及到图像读取、显示、边缘检测、轮廓选择、参数优化和结果展示等多个步骤。

2024-08-01 16:03:58 554

原创 生成验证码

Python生成验证码

2024-07-31 17:56:07 202 4

原创 图像的监督分类

这段代码的目的是使用监督学习方法对图像中的特定对象进行分类。通过定义前景和拒绝区域，训练分类器识别图像中的目标对象，并将分类结果可视化显示。这种技术在遥感图像分析、医学图像处理和工业检测等领域有广泛应用。

2024-07-31 05:55:12 382 2

原创 通过分类算法对图像中的特定区域进行分类

这段代码主要用于图像的预处理、特征提取和分类。它首先读取图像，然后将其分解为三个颜色通道，接着提取特定区域的特征，通过闭运算去除噪声，最后进行二维监督分类。

2024-07-31 05:46:39 534

原创 创建一个可变形模型，然后使用这个模型在一系列图像中搜索特定的模式，并评估搜索结果

创建一个可变形模型，然后使用这个模型在一系列图像中搜索特定的模式，并评估搜索结果

2024-07-31 05:30:09 648

原创 在一系列图像中搜索局部可变形模型

这个脚本的主要功能是创建一个局部可变形模型，并在一系列图像中搜索这个模型，然后显示搜索结果和搜索时间。

2024-07-30 05:48:14 2954 39

原创 模型搜索和跟踪

这段代码实现图像序列中的模型搜索和跟踪，特别是在存在视角变化和尺度变化的情况下。通过设置合适的搜索参数和使用可变形模型，可以提高搜索的鲁棒性。

2024-07-30 05:37:18 788

原创 图像匹配和变形模型的创建与使用

创建一个可变形的局部模型，并使用这个模型在一系列经过人工变形的搜索图像中进行匹配。

2024-07-30 05:22:03 931

原创 使用一个可变形的二维模型来检测图像中的特定物体

这个脚本展示了如何使用HALCON软件进行图像处理和模式识别，特别是在工业自动化和质量控制领域中检测特定物体的应用。通过创建可变形模型，可以适应物体的不同姿态和形状变化。

2024-07-29 07:02:14 2439 12

原创 识别和定位两种不同类型的交通标志

这个脚本展示了如何使用Halcon进行基于学习的可变形模型匹配，以识别和定位图像序列中的特定对象。这种技术在交通监控、自动驾驶车辆的视觉系统以及其他需要实时对象识别和定位的应用中非常有用。

2024-07-29 06:43:37 537

原创 处理图像识别和3D模型匹配

这是一个典型的机器视觉工作流程，包括模型创建、图像处理、特征匹配和结果展示。它可以用来提高自动化生产线上的零件识别和定位的准确性和效率。

2024-07-29 06:25:23 988 13

原创 图像识别和模型训练

这段代码的目的是训练和识别不同种类的20欧分硬币，并在图形窗口中显示识别结果。

2024-07-28 07:17:10 399 7

原创 物体在世界坐标系中的姿态和位置

通过相机标定确定世界坐标系，然后通过已知的物体控制点坐标，确定物体在世界坐标系中的姿态和位置。这对于机器人导航、自动化装配、质量检测等应用领域非常重要，因为它们需要精确地知道物体的空间位置。

2024-07-28 06:04:36 953 1

原创 获取物体的三维坐标，并重建其三维模型

这段代码解决的问题是如何通过结构光技术获取物体的三维坐标，并重建其三维模型。通过读取一系列轮廓图像，使用结构光模型进行轮廓测量，然后将测量结果转换为三维坐标，最终实现物体的三维重建。这对于工业检测、机器人导航、虚拟现实等领域具有重要意义。

2024-07-28 05:51:16 1030

原创 自动地从图像中提取特征并进行分类

这段代码的目的可能是为了在图像中识别和分类特定的区域，例如在医学图像分析中识别细胞或组织类型，或者在工业应用中识别产品缺陷。通过二维直方图和监督分类，可以区分图像中的不同特征和对象。

2024-07-27 06:09:46 904

原创 自动化的运动场地测量

这段脚本的主要目的是从一张体育场的图片中提取出田径场地的边界，并将其透视变换为一个矩形区域，以便进行进一步的分析或测量。

2024-07-27 06:02:30 779

PDF签名,增加水印例子.rar
附件代码实现在PDF文档的每个页面上添加水印的功能。这里的水印是通过一个单独的PDF文件（即签名PDF）来定义的。该函数的目的是将这个水印PDF合并到另一个PDF文档的每个页面上，从而创建一个新的PDF文件，其中包含了原始内容和水印。 具体来说，这段代码解决了以下问题： 1. **读取水印PDF**：首先，它读取一个包含水印的PDF文件（`sign`参数指定的文件），并获取其中的第一页。 2. **读取待签名PDF**：接着，它读取需要添加水印的PDF文件（`input_pdf`参数指定的文件）。 3. **合并页面**：然后，对于待签名PDF中的每个页面，它使用`merge_page`方法将水印页面合并到当前页面上。这会在每个页面的指定位置添加水印。 4. **创建输出PDF**：最后，它创建一个新的PDF文件（`output`参数指定的文件），并将所有合并后的页面添加到这个新文件中。 5. **保存结果** 这个函数可以用于版权声明、保密信息、个性化标记等场景，通过在文档上添加特定的水印来实现。调用这个函数时，需要提供待签名的PDF文件路径、输出PDF文件的路径

2024-08-20

记录视频播放时间.rar
上述代码解决了以下问题： 视频播放：读取和播放视频文件。 帧数记忆：通过读取和写入文件来记录视频播放的当前帧数，使得下次播放可以从上次停止的地方继续播放。 实时控制：允许用户通过按键（如'q'键）来停止视频播放，并保存当前帧数。 异常处理：对视频文件不存在或播放过程中可能遇到的其他异常情况进行了处理。 视频信息显示：在播放开始时显示视频的基本信息，如文件名、总时长等。 播放时间统计：计算并显示视频实际播放的时间。 共享状态：通过SharedState类实现播放状态的共享，允许在不同部分的代码中控制播放的开始和停止。 异常处理较为通用，可能需要更详细的错误信息来帮助用户诊断问题。 代码的可读性和健壮性可以通过添加更多的注释和改进变量命名来提高。 总的来说，这段代码提供了一个基本的视频播放功能，并且具备从中断处继续播放的能力，适合用于需要视频播放和简单控制的场景。

2024-08-20

人脸识别例子(Python)
附件代码实现了一个基于面部识别的实时视频监控系统，主要解决以下问题： 面部检测：检测视频中的每一帧图像中的人脸。 面部编码：为已知的人脸生成面部编码，这通常通过加载一张已知人物的图片并提取其面部编码来完成。 面部识别：在实时视频流中，将检测到的面部与已知的面部编码进行比较，以识别是否为特定的已知人物。 实时反馈：通过在识别到的人脸周围绘制矩形框，并在下方显示文本（如“王**”或“未知”），实时地向用户反馈识别结果。 用户交互：允许用户通过按键（'q'）退出程序，提供了一种简单的用户交互方式。 多语言支持：特别地，put_text_with_chinese函数支持中文文本的绘制，解决了在OpenCV中直接绘制中文可能出现的编码问题。 性能优化：通过先缩小图像分辨率来检测和识别人脸，可以在一定程度上提高处理速度，减少计算资源的消耗。 整体上，这段代码是一个入门级的面部识别应用示例，可以用于安全监控、门禁系统或者任何需要面部识别功能的场合。

2024-08-20

VB 串口控制测试仪器测试电流,功率
VB 串口控制测试仪器测试电流,功率程序具有有如下功能: 1,串口通信建立； 2,和仪表建立通信; 3,在TextBox条码框中扫描条码,触发自动测试 4,测试数据送到MSSQL数据库中存储.

2024-08-12

人脸检测，统计人流量项目
人脸检测，统计人流量项目

2024-08-12

hogcascade-pedestrians.xml
hogcascade_pedestrians.xml 用于检测图像中的行人 import cv2 hog = cv2.HOGDescriptor() hog.load('hogcascade_pedestrians.xml') img = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 计算HOG特征 fd, _ = hog.compute(gray, winStride=(8, 8), padding=(32, 32)) # 检测行人 found, w = hog.detectMultiScale(fd, winStride=(8, 8), padding=(32, 32), scale=1.5, finalThreshold=2) for (x, y, a, b) in found: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + a, y + b), (, 255, ), 2) # 显示结果 cv2.imshow

2024-08-12

haarcascade-eye.xml
haarcascade-eye.xml 是一个用于OpenCV的Haar特征分类器配置文件，它专门用于检测图像中的眼睛。这个XML文件包含了一系列的Haar特征，这些特征被用来识别图像中的眼睛区域。 Haar特征分类器是一种机器学习算法，它可以在图像中识别出特定的对象或模式。在OpenCV中，Haar分类器通常用于面部检测、眼睛检测等任务。haarcascade-eye.xml 文件是这些任务中用于眼睛检测的一部分。 import cv2 # 加载Haar分类器 eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade-eye.xml')

2024-08-12

qr-workpiece.seq
qr_workpiece.seq 这个文件名与快速响应（Quick Response, QR）码相关的工作件序列化数据文件。"qr" 指的是 QR 码，这是一种广泛使用的二维条码，可以存储信息并快速被扫描设备读取。"workpiece" 指的是工件，即在生产过程中正在加工或已经加工完成的产品部件。"seq" 表示这是一个序列化文件，用于存储一系列数据或对象。

2024-08-10

ecc200.seq(序列化数据相关的文件)
ecc200.seq 这个文件名指的是与某种序列化数据相关的文件，其中 "ecc" 可能代表 "Error-Correcting Code"（纠错码），而 "200" 可能是一个版本号或者特定的标识符。这种文件用于存储与纠错码相关的配置或数据序列。

2024-08-10

pdf417-misc.seq
pdf417_misc.seq 这个文件名同样暗示与PDF417条码有关，并且是一个序列化文件，用于存储与PDF417条码相关的数据或配置信息。"misc"表示"miscellaneous"（杂项或混合），这表明文件可能包含多种类型的数据或配置项。

2024-08-10

pdf417-hd.seq
pdf417_hd.seq 这个文件名暗示它与PDF417条码（一种高密度的条码格式）有关，并且可能是一个序列化文件，用于存储与PDF417条码相关的数据或配置信息。"HD"表示"High Density"（高密度），而"seq"可能表示这是一个序列化的数据文件。

2024-08-10

svc.sav(Support Vector Machine)
svc.sav文件名通常表示这是一个使用支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）算法训练好的模型的保存文件。SVM是一种监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。 加载模型：如果你使用的是Python，并且这个模型是使用scikit-learn库保存的，你可以使用joblib模块来加载它： from joblib import load svc_model = load('svc.sav')

2024-08-10

knn.sav(K-Nearest Neighbors)
knn.sav 这个文件名暗示它是一个使用K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法训练好的模型的保存文件。KNN是一种简单的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过查找测试数据点的K个最近邻居来进行预测。 加载模型：首先，你需要使用适当的机器学习库来加载这个保存的模型。如果你使用的是Python，并且这个模型是使用scikit-learn库保存的，你可以使用joblib模块来加载它： from joblib import load knn_model = load('knn.sav')

2024-08-10

nn4.small2.v1.h5
nn4.small2.v1.h5 是一个深度学习模型的文件名，特别是一个使用Keras框架训练的神经网络模型。

2024-08-10

自动检测和识别车牌号码
车牌识别（License Plate Recognition，简称LPR）是一种计算机视觉技术，它能够从车辆的图像中自动检测和识别车牌号码。这项技术广泛应用于交通监控、停车管理、电子收费系统等场景，以提高交通管理的效率和准确性。车牌识别系统通常包括图像采集、车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。

2024-08-10

识别和解码图像中的环形条形码
这段代码是使用HALCON软件编写的，它是一个用于图像处理和机器视觉的高级编程语言。代码的目的是识别和解码图像中的环形条形码。 这段代码是一个完整的条形码识别流程，从图像读取到条形码识别，再到结果的显示，涵盖了图像处理和机器视觉的多个关键步骤。

2024-08-10

25工业码读取.rar
附件代码是使用HALCON软件进行25工业条形码识别的脚本。 这段代码的目的是读取一系列图像，并对每张图像进行条形码识别，然后显示识别结果。代码中包含了两种不同的条形码参数设置，一种是不包含检查字符，另一种是包含检查字符。如果检查字符不正确，条形码识别将失败。

2024-08-10

Code32码读取例子
附件代码是使用HALCON软件进行图像处理和条形码识别的脚本。 代码的目的是读取一个图像文件，识别其中的Code 39条形码，将其解码并转换为Code 32格式，然后在窗口中显示结果。

2024-08-10

Code 39条形码图像，识别并显示条形码区域
附件代码是使用HALCON软件编写的脚本，用于处理条形码识别。 代码的主要功能是读取一系列Code 39条形码图像，识别并显示条形码区域，然后显示解码的字符串，并在窗口中以不同颜色展示。如果需要继续查看下一张图像，用户需要点击继续按钮。以下列代码的解释: Create_bar_code_model ([], [], BarCodeHandle): 创建一个条形码模型，但参数列表为空，这意味着使用默认设置。 dev_close_window (): 关闭当前打开的窗口。 dev_open_window (, , 120, 300, 'black', WindowHandle): 打开一个窗口，窗口大小为120x300像素，背景颜色为黑色，并返回窗口句柄。 dev_set_draw ('margin'): 设置绘图时的边界。 dev_set_line_width (3): 设置绘图时线条的宽度。 Colors := ['forest green','magenta']: 定义两种颜色，用于后续的显示。 具体代码请查阅附件.

2024-08-10

Code128条形码的读取和显示
以下是代码的详细解释： 初始化变量： Scale 和 ScaleInv：用于图像缩放的比例和其倒数。 NumImages：要处理的图像数量。 StatusHeight：状态栏的高度。 Colors：用于显示消息的一组颜色。 初始化操作： 关闭当前的显示设备，打开新的窗口，并设置窗口的背景颜色、字体大小和字体样式。 创建条形码模型： 使用 create_bar_code_model 函数创建一个条形码读取模型。 读取和处理图像： 循环读取指定文件夹中的图像。 使用 find_bar_code 函数查找图像中的条形码，并尝试解码为 'GS1-128' 和 'Code 128' 格式。 可视化结果： 将解码结果合并为一条消息，并在窗口中显示。 使用 dev_display 函数显示图像和条形码区域。 使用 disp_message 和 disp_continue_message 函数在窗口中显示消息和继续消息。 循环控制： 如果还有更多的图像需要处理，显示继续消息并暂停，直到用户决定继续。 具体请查阅附件.

2024-08-10

识别和跟踪特定的物体例子
附件是一个自动化的图像处理例子，用于在一系列图像中识别和跟踪特定的物体，这在机器视觉和工业自动化领域中非常有用。 大致步骤解释如下： dev_update_off()：关闭图像更新。 dev_get_preferences()：获取特定偏好设置。 dev_close_window()：关闭当前窗口。 read_image()：读取图像文件。 dev_open_window_fit_image()：打开一个窗口并根据图像大小调整窗口大小。 dev_set_line_width()：设置绘制线条的宽度。 set_display_font()：设置显示文本的字体。 dev_display()：在窗口中显示图像或轮廓。 create_planar_uncalib_deformable_model()：基于图像创建一个平面非校准的可变形模型。 set_deformable_model_origin()：设置模型的原点。 get_deformable_model_contours()：获取模型的轮廓。 gen_circle()：生成一个圆形区域，用于限制搜索范围。 具体请参考附件.

2024-08-10

各种二维码（如二维码、Data Matrix等）读取例子
附件代码是一个完整的示例，展示了如何使用HALCON软件进行各种二维数据码的读取和分析,具体包括:Data Matrix,Micro QR Code,PDF417,Aztec Code,Data Matrix ECC 200.

2024-08-10

UDP通信例子(C#WinDows Forms应用程序)
下面是代码的主要功能和组成部分的概述： 命名空间引用：代码顶部引用了必要的命名空间，包括用于网络通信的System.Net.Sockets，以及用于GUI的System.Windows.Forms。 Form1 类：这是主窗体类，继承自Form。 私有字段： client：一个Socket对象，用于网络通信。 isReceiving：一个布尔值，用于控制接收消息的线程。 receiveThread：一个线程，用于接收消息。 构造函数：在窗体加载时，尝试创建并绑定Socket对象。 Form1_Load 方法：在窗体加载时启动接收消息的线程。 button1_Click 方法：当用户点击发送按钮时，这个方 ** 被调用。 receiveMsg 方法：这是一个在单独线程中运行的方法，用于接收来自服务器的消息。 OnFormClosing 方法：当窗体关闭时，这个方 ** 被调用。 UI更新：在接收消息的循环中，使用了Invoke方法来确保UI控件的更新在正确的线程（UI线程）上执行。 这段代码实现了一个基本的UDP客户端，可以发送和接收消息。

2024-08-10

PHP输出二维数组代码
代码的作用是遍历并输出一个二维数组中的所有键值对，每个键后面跟着该键对应的所有值，每个值用双引号包围，并且每个键值对之间用换行符分隔。这对于查看数组结构和内容非常有用。

2024-07-21

Python测量距离小例子代码.zip
在Python中测量距离可以使用不同的方法，具体取决于你想要测量的是什么类型的距离。以下是几个不同场景下测量距离的简单示例代码

2024-07-09

生产线上快速检测塑料物品的表面缺陷.rar
整体来看，附件代码是一个自动化的图像分析工具，用于在生产线上快速检测塑料物品的表面缺陷，以确保产品质量。通过FFT和形态学操作，它可以有效地识别和标记出需要进一步检查或处理的区域。

2024-07-07

使用HTML来构建页面结构，CSS来设置样式，以及JavaScript来添加交互性.rar
下面是一个简单的HTML、CSS和JavaScript结合的示例，它展示了一个简单的交互式网页，其中包含一个按钮，当用户点击这个按钮时，会在页面上显示一条消息。 HTML: 定义了网页的结构，包括一个标题、一个按钮和一个用于显示消息的段落。 CSS: 添加了基本的样式，使按钮更易于点击，并且定义了消息段落的字体大小和颜色。 JavaScript: 添加了一个事件 ** 器到按钮上，当按钮被点击时，会更新段落的文本内容。 这个示例展示了如何使用HTML来构建页面结构，CSS来设置样式，以及JavaScript来添加交互性。你可以将这些代码保存在相应的文件中，并在浏览器中打开index.html文件来查看效果。

2024-07-01

求解一元二次方程实根的函数示例.rar
在这个函数中，我们首先计算判别式的值，然后根据判别式的值确定方程的根的情况。如果判别式小于，则没有实根；如果等于，则有一个实根；如果大于，则有两个实根。函数返回一个包含实根的列表。如果没有实根，则返回一个空列表。

2024-07-01

字符串加密pta小例子.rar
字符串加密是计算机安全领域中常见的技术之一，用于保护数据不被未授权访问。下面是一个使用Python语言实现的简单字符串加密和解密的例子，这里使用了一个简单的替换加密算法（Caesar Cipher）作为示例。 在这个例子中，encrypt 函数接受一个字符串和一个位移量作为参数，然后对字符串中的每个字母进行位移加密。decrypt 函数则是通过将加密字符串的位移量取反来实现解密。 请注意，这个例子使用的是非常简单且不安全的替换加密算法，仅用于教学目的。在实际应用中，应使用更安全、更复杂的加密算法，如AES、RSA等。

2024-07-01

一个简单的 Hadoop MapReduce 程序示例.rar
Hadoop 是一个开源框架，用于存储和处理大量数据集。它基于 Google 的 MapReduce 编程模型，通过 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）来存储数据，并使用 MapReduce 来处理数据。附件是一个简单的 Hadoop MapReduce 程序示例，用于统计文本文件中单词出现的次数。、 要运行这个程序，你需要将上述代码保存为 .java 文件，然后编译并打包成一个 JAR 文件。之后，你可以使用 Hadoop 的命令行工具来启动这个作业： hadoop jar your-wordcount.jar WordCount input.txt output 这里的 input.txt 是你要分析的文本文件，output 是输出结果的目录。Hadoop 会在指定的输出目录下生成多个文件，包含单词计数的结果。

2024-07-01

C# SSH通信小例子.rar
在C#中实现SSH通信，通常可以使用一些第三方库，比如SSH.NET（也称为Renci.SshNet）。附件是一个使用SSH.NET库进行SSH通信的简单示例代码： 这段代码演示了如何使用SSH.NET库创建一个SSH客户端，连接到指定的SSH服务器，执行一个简单的命令（在这个例子中是ls -l），并打印出命令的执行结果。 请注意，你需要将your_ssh_host、your_username和your_password替换为实际的SSH服务器地址、用户名和密码。此外，如果你的SSH服务器使用的端口不是22，还需要将port变量设置为正确的端口号。 在使用SSH.NET之前，请确保你已经了解了SSH协议的基础知识，并且有权访问目标SSH服务器。

2024-06-30

如何使用Android Studio创建一个简单的网上商城App.rar
开发一个简单的安卓网上商城App涉及到多个方面，包括用户界面设计、后端服务、数据库设计等。附件是一个非常基础的示例，展示如何使用Android Studio创建一个简单的网上商城App。 请注意，这只是一个非常基础的示例，实际开发中需要考虑更多的功能和细节，如网络错误处理、用户认证、支付集成、数据库管理等。此外，为了使App更加完善，你还需要考虑使用Material Design来提升UI体验，以及使用Android Jetpack组件来提高开发效率和应用性能。

2024-06-30

YOLOv5 进行红绿灯检测的简单示例.rar
YOLOv5 是一个流行的实时目标检测系统，由 Ultralytics 提供。附件是一个使用 YOLOv5 进行红绿灯检测的简单示例。首先，确保你已经安装了 PyTorch 和 YOLOv5 的依赖库。 请注意，这个示例假设你已经训练了 YOLOv5 模型，并且红绿灯的类别索引分别是 和 1。在实际应用中，你需要根据自己的训练数据和类别索引来调整 class_names 数组和类别索引。 此外，如果你想要检测网络图片或者实时视频流中的红绿灯，你需要对代码进行相应的调整，比如使用 requests 库获取网络图片，或者使用 OpenCV 库处理视频流。 YOLOv5 的训练过程相对复杂，涉及到数据集准备、模型配置、训练和测试等多个步骤。如果你需要从头开始训练 YOLOv5 来检测红绿灯，你可能需要查看 Ultralytics 提供的详细文档和教程。

2024-06-30

Python 数据分析与可视化小例子.rar
Python 在数据分析与可视化方面非常强大，主要得益于像 Pandas、Matplotlib、Seaborn 这样的库。附件是一个简单的示例，展示如何使用这些库进行数据分析和可视化。 这个示例首先创建了一个包含年份、销售额和利润的 DataFrame，然后进行了一些基本的数据分析，如计算总销售额和总利润。接着，使用 Matplotlib 和 Seaborn 绘制了销售额和利润的折线图、年度销售额的柱状图以及利润增长趋势图。 这些图表可以帮助我们直观地了解数据的变化趋势和模式。在实际应用中，您可以根据需要调整图表的样式和参数，以更好地展示您的数据。

2024-06-30

使用 elasticsearch 包来实现基本的索引、搜索和删除操作.rar
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎，它提供了全文搜索的功能，并且可以用于处理各种数据。下面是一个简单的 Elasticsearch 使用 Python 语言的示例代码，使用 elasticsearch 包来实现基本的索引、搜索和删除操作。 这个示例展示了如何使用 Elasticsearch 索引一个文档，然后根据描述搜索文档，并最终删除该文档。请注意，这个示例假设您的 Elasticsearch 服务运行在本地的默认端口（9200）上，并且没有设置身份验证。如果您的 Elasticsearch 服务配置有所不同，您需要相应地修改连接设置。

2024-06-30

检查注塑模具中孔的是否存在以及孔的尺寸和位置是否正确.rar
上述代码是一个用于三维表面比较的示例程序，主要解决的问题是检查注塑模具中孔的是否存在以及孔的尺寸和位置是否正确。程序使用了一种称为“光栅投影”（Sheet-of-Light）的三维扫描技术来获取物体表面的三维数据，并进行分析。 代码中使用了专业的三维建模和图像处理库函数，如create_sheet_of_light_model、set_sheet_of_light_param、get_sheet_of_light_result_object_model_3d等，这些函数用于创建和操作光栅投影模型，以及获取和处理三维对象模型。 程序的输出包括： 对齐后的测试对象与参考对象的可视化比较。 错误分析的结果，包括不同类型的错误及其数量。 错误区域的可视化展示，使用不同的颜色表示不同类型的错误。 整体来看，这段代码是一个专业的三维表面检测和分析工具，可以应用于质量控制和产品检测等领域。

2024-06-29

交通监控中的背景估计和前景提取.rar
附件代码是使用HALCON软件编写的，HALCON是一款用于机器视觉的高级编程语言，广泛应用于图像处理和机器视觉系统 这段代码解决的问题是交通监控中的背景估计和前景提取。通过背景估计，可以识别出图像序列中的静态背景和动态前景（如移动的车辆或行人）。这对于交通流量监控、事件检测等应用非常重要。通过提取前景区域，可以进一步进行分析，例如计数、追踪等。

2024-06-29

交通监控系统小例子.rar
这段代码使用Halcon语言实现了基于Kalman滤波的交通监控系统 这段代码可以解决的问题是： 实时监控交通流量和模式，特别是在交通繁忙的路口或路段。 通过背景减除技术，自动识别和跟踪移动的车辆或行人。 通过Kalman滤波技术，提高交通监控的准确性和鲁棒性。 总的来说，这段代码是一个自动化的图像处理流程，用于交通监控系统中的背景估计和前景目标检测。通过这种方法，可以有效地从连续的视频帧中提取交通信息，为交通管理和分析提供支持。

2024-06-29

分析流体动力学中的粒子运动.rar
附件是使用Halcon编写的，主要目的是分析流体动力学中的粒子运动。代码通过计算两幅图像之间的光流（optical flow）来估计粒子的运动 这段代码可以解决的问题是： 分析流体中的粒子运动，例如在水力学、气象学或任何涉及流体动力学的领域。 估计粒子的速度和方向，这对于理解流体的流动特性非常重要。 通过可视化粒子的运动，可以直观地展示流体的动态行为。 总的来说，这段代码是一个自动化的图像处理流程，用于分析和可视化流体中的粒子运动。

2024-06-29

一个简单的学生信息管理系统.rar
开发一个简单的学生信息管理系统（Student Information Management System, SIMS）通常涉及到数据的输入、存储、查询、更新和删除。附件是一个使用C++编写的简单学生信息管理系统的示例代码。这个示例将展示如何使用结构体来存储学生信息，以及如何实现基本的菜单驱动功能。 在这个示例中，我们定义了一个Student结构体来存储学生的ID、姓名、专业和GPA。main函数中实现了一个简单的菜单驱动系统，允许用户添加、显示、搜索、更新和删除学生信息。 请注意，这个示例代码仅提供了基本的功能框架，没有实现搜索、更新和删除的具体逻辑。你需要根据实际需求来完善这些功能。例如，搜索功能可能需要根据学生的ID或姓名来查找学生信息，更新功能可能需要修改特定学生的属性，删除功能可能需要从学生列表中移除一个学生。 此外，为了使系统更加健壮和用户友好，你可能还需要添加错误检查、数据验证和异常处理等功能。

2024-06-29

空空如也

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