OpenCV #以图搜图：均值哈希算法（Average Hash Algorithm）原理与实验

1. 介绍

均值哈希算法（Average Hash Algorithm） 是哈希算法的一种，主要用来做相似图片的搜索工作。

 

2. 原理

均值哈希算法（aHash）首先将原图像缩小成一个固定大小的像素图像，然后将图像转换为灰度图像，通过缩小图像的每个像素与平均灰度值的比较，生成一组哈希值。最后，利用两组图像的哈希值的汉明距离来评估图像的相似度。

魔法： 概括地讲，均值哈希算法一共可细分六步：

  1. 缩小图像： 将目标图像缩小为一个固定的大小，通常为8x8像素，总共64个像素。作用是去除各种图像尺寸和图像比例的差异，只保留结构、明暗等基本信息，目的是确保图像的一致性，降低计算的复杂度。
  2. 图像灰度化： 将缩小的图像转换为灰度图像。
  3. 灰度平均值： 计算灰度图像的平均灰度值。减少计算量。
  4. 比较平均值： 遍历灰度图像的每个像素，比较每个像素的灰度值是否大于或小于平均值。对于大于等于平均值的像素，将其表示为1，对于小于平均值的像素，将其表示为0。最后，得到一个64位的二进制值（8x8像素的图像）。
  5. 生成哈希值： 由于64位二进制值太长，所以按每4个字符为1组，由2进制转成16进制。这样就转为一个长度为16的字符串。这个字符串也就是这个图像可识别的哈希值，也叫图像指纹，即这个图像所包含的特征。
  6. 哈希值比较： 通过比较两个图像的哈希值的汉明距离（Hamming Distance），就可以评估图像的相似度，距离越小表示图像越相似。

 

3. 实验

第一步：缩小图像

将目标图像缩小为一个固定的大小，通常为8x8像素，总共64个像素。作用是去除各种图像尺寸和图像比例的差异，只保留结构、明暗等基本信息，目的是确保图像的一致性，降低计算的复杂度。

1）读取原图

# 测试图片路径
img_path = 'img_test/apple-01.jpg'

# 通过OpenCV加载图像
img = cv2.imread(img_path)

# 通道重排，从BGR转换为RGB
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

aHash-0001

2）缩小原图

# 缩小图像：使用OpenCV的resize函数将图像缩放为8x8像素，采用Cubic插值方法进行图像重采样
img_resize = cv2.resize(img, (8, 8), cv2.INTER_CUBIC)

aHash-0002
OpenCV 的 cv2.resize() 函数提供了4种插值方法，以根据图像的尺寸变化来进行图像重采样。

  • cv2.INTER_NEAREST： 最近邻插值，也称为最近邻算法。它简单地使用最接近目标像素的原始像素的值。虽然计算速度快，但可能导致图像质量下降。
  • cv2.INTER_LINEAR： 双线性插值，通过对最近的4个像素进行线性加权来估计目标像素的值。比最近邻插值更精确，但计算成本略高。
  • cv2.INTER_CUBIC： 双三次插值，使用16个最近像素的加权平均值来估计目标像素的值。通常情况下，这是一个不错的插值方法，适用于图像缩小。
  • cv2.INTER_LANCZOS4： Lanczos插值，一种高质量的插值方法，使用Lanczos窗口函数。通常用于缩小图像，以保留图像中的细节和纹理。

第二步：图像灰度化

将缩小的图像转换为灰度图像。也就是说，所有像素点总共只有64种灰度颜色。

# 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。
img_gray = cv2.cvtColor(img_resize, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print(f"缩放8x8的图像中每个像素的颜色=\n{img_gray}")

输出打印：

缩放8x8的图像中每个像素的颜色=
[[253 253 253 253 253 253 253 253]
 [253 253 253 148 253 253 253 253]
 [253 253 253 215 178 253 253 253]
 [253 253 119  93 132 176 253 253]
 [253 253  61  61  53 130 253 253]
 [253 253 112  67  66 142 253 253]
 [253 253 252  54  54 253 253 253]
 [253 253 236  63 146 249 253 253]]

aHash-0003

第三步：灰度平均值

计算灰度图像的平均灰度值。减少计算量。

img_average = np.mean(img_gray) 
print(f"灰度图像中所有像素的平均值={img_average}")

输出打印：

灰度图像中所有像素的平均值=209.890625

第四步：比较平均值

遍历灰度图像的每个像素，比较每个像素的灰度值是否大于或小于平均值。对于大于等于平均值的像素，将其表示为1；对于小于平均值的像素，将其表示为0。最后，得到一组长64位的二进制字符串（8x8像素的图像）。因为对于机器而言，只认识0和1，所以这组64位的二进制就可以表示这张图像的结构和亮度分布。

# 遍历图像像素：嵌套循环遍历图像的所有像素，对比灰度图像的平均灰度值，转换为二进制的图像哈希值
img_hash_binary = [] 
for i in range(img_gray.shape[0]): 
    for j in range(img_gray.shape[1]): 
        if img_gray[i,j] >= img_average: 
            img_hash_binary.append(1)
        else: 
            img_hash_binary.append(0)
print(f"对比灰度图像的平均像素值降噪（图像的二进制哈希值）数组={img_hash_binary}")

# 将列表中的元素转换为字符串并连接起来，形成一组64位的图像二进制哈希值字符串
img_hash_binary_str = ''.join(map(str, img_hash_binary))
print(f"对比灰度图像的平均像素值降噪（图像的二进制哈希值）={img_hash_binary_str}")

代码分解和含义如下：

  1. 初始化空列表：创建一个空的列表 img_hash_binary，用于存储图像的哈希值。
  2. 遍历图像像素：嵌套循环遍历图像的所有像素，其中 img_gray 是输入的灰度图像，img_gray.shape[0] 和 img_gray.shape[1] 分别表示图像的高度和宽度。
  3. 计算平均值：代码中使用变量 img_average 存储了一个平均值，用于与图像像素的灰度值进行比较。
  4. 根据亮度值生成哈希值：对于每个像素，代码比较像素的灰度值与平均值 (img_gray[i, j] >= img_average)。如果像素的灰度值大于或等于平均值，就将数字1添加到 img_hash_binary 列表中，表示该像素是亮的。如果像素的灰度值小于平均值，就将数字0添加到 img_hash_binary 列表中，表示该像素是暗的。
  5. 最终哈希值：完成循环后，img_hash_binary 列表将包含图像的二进制哈希值，其中每个元素代表一个像素的明暗情况。

输出打印：

对比灰度图像的平均像素值降噪（图像的二进制形式）数组=[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1]
对比灰度图像的平均像素值降噪（图像的二进制形式）=1111111111101111111101111100001111000011110000111110011111100111

或者，使用等价的 lambda 表达式。效果一样。

# lambda表达式
img_hash_binary_str = ""
for i in range(8):
    img_hash_binary_str += ''.join(map(lambda i: '0' if i < img_average else '1', img_gray[i]))
print(f"对比灰度图像的平均像素值降噪（图像的二进制哈希值）={img_hash_binary_str}")

输出打印：

对比灰度图像的平均像素值降噪（图像的二进制形式）=1111111111101111111101111100001111000011110000111110011111100111

第五步：生成哈希值

由于64位二进制值太长，所以按每4个字符为1组，由2进制转成16进制。这样就转为一个长度为16的字符串。这个字符串也就是这个图像可识别的哈希值，也叫图像指纹，即这个图像所包含的特征。

img_hash = ""
for i in range(0, 64, 4):
    img_hash += "".join('%x' % int(img_hash_binary_str[i : i + 4], 2))
print(f"图像可识别的哈希值={img_hash}")

代码分解和含义如下：

  1. 初始化为空字符串：创建一个空的字符串 img_hash，用于存储图像哈希值的十六进制表示。
  2. 遍历二进制哈希值：通过循环，代码以4位为一组遍历二进制哈希值 img_hash_binary_str。range(0, 64, 4) 确保代码在哈希值的每4位之间进行迭代。
  3. 将4位二进制转换为一个十六进制字符：在每次循环中，代码取出哈希值中的4位二进制（例如，img_hash_binary_str[i : i + 4]），然后使用’%x’ % int(…, 2) 将这4位二进制转换为一个十六进制字符。int(…, 2) 将二进制字符串转换为整数，‘%x’ 将整数转换为十六进制字符。
  4. 将十六进制字符追加到 img_hash：在每次循环中，得到的十六进制字符将被追加到 img_hash 字符串中。
  5. 最终哈希值：完成循环后，img_hash 将包含图像哈希值的十六进制表示，其中每个字符表示4位二进制。

输出打印：

图像可识别的哈希值=ffeff7c3c3c3e7e7

第六步：哈希值比较

通过比较两个图像的哈希值的汉明距离（Hamming Distance），就可以评估图像的相似度，距离越小表示图像越相似。

def hamming_distance(s1, s2):
    # 检查这两个字符串的长度是否相同。如果长度不同，它会引发 ValueError 异常，因为汉明距离只适用于等长的字符串
    if len(s1) != len(s2):
        raise ValueError("Input strings must have the same length")
    
    distance = 0
    for i in range(len(s1)):
        # 遍历两个字符串的每个字符，比较它们在相同位置上的值。如果发现不同的字符，将 distance 的值增加 1
        if s1[i] != s2[i]:
            distance += 1
    return distance

 

4. 测试

我们来简单测试一下基于均值哈希算法的以图搜图 – 基于一张原图找最相似图片，看看效果如何。
这里，我准备了10张图片，其中9张是苹果，但形态不一，1张是梨子。
aHash-0004
输出打印：

图片名称：img_test/apple-01.jpg，图片HASH：ffeff7c3c3c3e7e7，与图片1的近似值（汉明距离）：0
图片名称：img_test/apple-02.jpg，图片HASH：ffcfc3e3e3e3e7ff，与图片1的近似值（汉明距离）：8
图片名称：img_test/apple-03.jpg，图片HASH：ffe7c3c3c3c7c7ff，与图片1的近似值（汉明距离）：7
图片名称：img_test/apple-04.jpg，图片HASH：e7e7c3c3c3eff7ff，与图片1的近似值（汉明距离）：10
图片名称：img_test/apple-05.jpg，图片HASH：f3f3e7c7c3c7c7e7，与图片1的近似值（汉明距离）：7
图片名称：img_test/apple-06.jpg，图片HASH：ffffd981818189dd，与图片1的近似值（汉明距离）：13
图片名称：img_test/apple-07.jpg，图片HASH：fff7f3e3e3e3f0ff，与图片1的近似值（汉明距离）：10
图片名称：img_test/apple-08.jpg，图片HASH：000006fdf171f9f8，与图片1的近似值（汉明距离）：16
图片名称：img_test/apple-09.jpg，图片HASH：ffcfe7c1c1c3e7ff，与图片1的近似值（汉明距离）：6
图片名称：img_test/pear-001.jpg，图片HASH：fffbe5c1c3c3c3ef，与图片1的近似值（汉明距离）：8
耗时：0.09571695327758789

汉明距离：两个长度相同的字符串在相同位置上的字符不同的个数。
aHash-0005

简单的测试分析：

原图相似图片相似值（汉明距离）相似图片特点相似图片与原图Hash对比结果
图片01图片010自己自己与自己相似度100%
图片01图片096青苹果最相似。相同背景相同物体位置下最相似。
图片01图片03、图片057红蛇果（苹果）、青苹果（2D）次相似。同上，单物体对比时，背景、物体位置越近越相似。
图片01图片028两者几乎相似比较相似。影响相似距离的似乎是苹果下方的阴影有无。
图片01图片pear-0018黄色的梨子意外相似。相似搜索并不能识别物体/内容，因为工作原理是通过图片灰度后的灰色像素点位置与对比。
图片01图片0410原图像的180度旋转图相差甚远。对于原图旋转变换相对不敏感，因为均值哈希算法只捕获了图像的平均亮度和粗略结构。
图片01图片06、07、0810以上复杂、多主体、多色调较难分辨。复杂、多主体、多色调的图片较难与原图相似。

10张测试图片中，汉明距离在5以内1张；汉明距离在5以外9张。
从抽样简单测试结果看，平均哈希简单且计算速度快，但它对图像的细节变化比较敏感，容易受到局部图像的特性的干扰。

备注：如果汉明距离0，则表示这两张图片非常相似；如果汉明距离小于5，则表示有些不同，但比较相近；如果汉明距离大于10，则表明是完全不同的图片。

 

5. 总结

经过实验和测试，平均哈希算法优缺点明显。

特点： 传统
优点： 简单、计算效率高，适用于快速图像相似性比较。
缺点： 对于图片的旋转和主体内容变换相对不敏感；对于复杂、多主体、多色调的图片较难相似，因为它只捕获了图片的平均亮度和粗略结构。

 

6. 实验代码

"""
以图搜图：均值哈希算法（Average Hash Algorithm）的原理与实现
测试环境：win10 | python 3.9.13 | OpenCV 4.4.0 | numpy 1.21.1
实验时间：2023-10-20
"""

import cv2
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def get_hash(img_path):
    # 读取图像：通过OpenCV的imread加载图像
    # 缩小图像：使用OpenCV的resize函数将图像缩放为8x8像素，采用Cubic插值方法进行图像重采样
    img_rgb = cv2.cvtColor(cv2.imread(img_path), cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # 使用OpenCV的resize函数将图像缩放为8x8像素，采用Cubic插值方法进行图像重采样
    img_resize = cv2.resize(img_rgb, (8, 8), cv2.INTER_CUBIC)

    # 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。较少计算量。
    img_gray = cv2.cvtColor(img_resize, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # print(f"缩放8x8的图像中每个像素的颜色=\n{img_gray}")

    # 灰度平均值：计算灰度图像的平均灰度值
    img_average = np.mean(img_gray) 
    # print(f"灰度图像中所有像素的平均值={img_average}")

    """
    # # 比较平均值：嵌套循环遍历图像的所有像素，对比灰度图像的平均灰度值，转换为二进制的图像哈希值
    # # img_gray：是灰度图像
    # # img_gray.shape[0] 和 img_gray.shape[1] 分别表示图像的高度和宽度
    # img_hash_binary = [] 
    # for i in range(img_gray.shape[0]): 
    #     for j in range(img_gray.shape[1]): 
    #         if img_gray[i,j] >= img_average: 
    #             img_hash_binary.append(1)
    #         else: 
    #             img_hash_binary.append(0)
    # print(f"对比灰度图像的平均像素值降噪（图像的二进制哈希值）数组={img_hash_binary}")

    # # 将列表中的元素转换为字符串并连接起来，形成一组64位的图像二进制哈希值字符串
    # img_hash_binary_str = ''.join(map(str, img_hash_binary))
    # print(f"对比灰度图像的平均像素值降噪（图像的二进制哈希值）={img_hash_binary_str}")

    # # 生成哈希值
    # img_hash = ""
    # # 遍历二进制哈希值：通过循环，代码以4位为一组遍历二进制哈希值 img_hash_binary_str。
    # # range(0, 64, 4) 确保代码在哈希值的每4位之间进行迭代。
    # for i in range(0, 64, 4):
    #     # 将4位二进制转换为一个十六进制字符
    #     # 在每次循环中，代码取出哈希值中的4位二进制（例如，img_hash_binary_str[i : i + 4]）
    #     # 然后使用'%x' % int(..., 2)将这4位二进制转换为一个十六进制字符。
    #     # int(..., 2)将二进制字符串转换为整数，'%x'将整数转换为十六进制字符。
    #     # 将十六进制字符追加到 img_hash：在每次循环中，得到的十六进制字符将被追加到 img_hash 字符串中。
    #     img_hash += "".join('%x' % int(img_hash_binary_str[i : i + 4], 2))
    # print(f"图像可识别的哈希值={img_hash}")
    """

    # 图像二进制哈希值
    img_hash_binary_str = ''
    for i in range(8):
        img_hash_binary_str += ''.join(map(lambda i: '0' if i < img_average else '1', img_gray[i]))
    # print(f"对比灰度图像的平均像素值降噪（图像的二进制哈希值）={img_hash_binary_str}")

    # 图像可识别哈希值
    img_hash = ''.join(map(lambda x:'%x' % int(img_hash_binary_str[x : x + 4], 2), range(0, 64, 4)))
    # print(f"图像可识别的哈希值={img_hash}")
    return img_hash
    

# 汉明距离：计算两个等长字符串（通常是二进制字符串或位字符串）之间的汉明距离。用于确定两个等长字符串在相同位置上不同字符的数量。
def hamming_distance(s1, s2):
    # 检查这两个字符串的长度是否相同。如果长度不同，它会引发 ValueError 异常，因为汉明距离只适用于等长的字符串
    if len(s1) != len(s2):
        raise ValueError("Input strings must have the same length")
    
    distance = 0
    for i in range(len(s1)):
        # 遍历两个字符串的每个字符，比较它们在相同位置上的值。如果发现不同的字符，将 distance 的值增加 1
        if s1[i] != s2[i]:
            distance += 1
    return distance


# --------------------------------------------------------- 测试 ---------------------------------------------------------

time_start = time.time()

img_1 = 'img_test/apple-01.jpg'
img_2 = 'img_test/apple-02.jpg'
img_3 = 'img_test/apple-03.jpg'
img_4 = 'img_test/apple-04.jpg'
img_5 = 'img_test/apple-05.jpg'
img_6 = 'img_test/apple-06.jpg'
img_7 = 'img_test/apple-07.jpg'
img_8 = 'img_test/apple-08.jpg'
img_9 = 'img_test/apple-09.jpg'
img_10 = 'img_test/pear-001.jpg'

img_hash1 = get_hash(img_1)
img_hash2 = get_hash(img_2)
img_hash3 = get_hash(img_3)
img_hash4 = get_hash(img_4)
img_hash5 = get_hash(img_5)
img_hash6 = get_hash(img_6)
img_hash7 = get_hash(img_7)
img_hash8 = get_hash(img_8)
img_hash9 = get_hash(img_9)
img_hash10 = get_hash(img_10)

distance1 = hamming_distance(img_hash1, img_hash1)
distance2 = hamming_distance(img_hash1, img_hash2)
distance3 = hamming_distance(img_hash1, img_hash3)
distance4 = hamming_distance(img_hash1, img_hash4)
distance5 = hamming_distance(img_hash1, img_hash5)
distance6 = hamming_distance(img_hash1, img_hash6)
distance7 = hamming_distance(img_hash1, img_hash7)
distance8 = hamming_distance(img_hash1, img_hash8)
distance9 = hamming_distance(img_hash1, img_hash9)
distance10 = hamming_distance(img_hash1, img_hash10)

time_end = time.time()

print(f"图片名称：{img_1}，图片HASH：{img_hash1}，与图片1的近似值（汉明距离）：{distance1}")
print(f"图片名称：{img_2}，图片HASH：{img_hash2}，与图片1的近似值（汉明距离）：{distance2}")
print(f"图片名称：{img_3}，图片HASH：{img_hash3}，与图片1的近似值（汉明距离）：{distance3}")
print(f"图片名称：{img_4}，图片HASH：{img_hash4}，与图片1的近似值（汉明距离）：{distance4}")
print(f"图片名称：{img_5}，图片HASH：{img_hash5}，与图片1的近似值（汉明距离）：{distance5}")
print(f"图片名称：{img_6}，图片HASH：{img_hash6}，与图片1的近似值（汉明距离）：{distance6}")
print(f"图片名称：{img_7}，图片HASH：{img_hash7}，与图片1的近似值（汉明距离）：{distance7}")
print(f"图片名称：{img_8}，图片HASH：{img_hash8}，与图片1的近似值（汉明距离）：{distance8}")
print(f"图片名称：{img_9}，图片HASH：{img_hash9}，与图片1的近似值（汉明距离）：{distance9}")
print(f"图片名称：{img_10}，图片HASH：{img_hash10}，与图片1的近似值（汉明距离）：{distance10}")

print(f"耗时：{time_end - time_start}")

 

7. 疑难杂症

问题1： 为什么通过 cv2.imread(img_path) 加载的图像，显示出来之后，原图由红色变成了蓝色？
aHash-0006
问题原因： 如果原图是红色的，但通过OpenCV加载显示的图像是蓝色的，这可能是由于图像的通道顺序不同导致的。在OpenCV中，图像的通道顺序通常是BGR（蓝绿红），而在一些其他库（如matplotlib）中，通常使用RGB（红绿蓝）通道顺序。
解决方案： 使用OpenCV的通道重排功能，将图像的通道顺序从BGR转换为RGB，然后再显示图像。以下是修改后的代码：

# 通过OpenCV加载图像
img = cv2.imread(img_path)

# 通道重排，从BGR转换为RGB
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

问题2： 为什么使用了 cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ，但显示出来图像是彩色的？
aHash-0007
问题原因： 这可能是由于你使用了 matplotlib 来显示图像，而 matplotlib 默认将灰度图像显示为伪彩色图像。Matplotlib会将单通道的灰度图像（每个像素只有一个亮度值）显示为伪彩色图像以便于可视化。
解决方案： 在使用 imshow 函数显示图像时，添加 cmap 参数，并将其设置为 ‘gray’，以确保图像以灰度形式显示。例如：

# 测试图片路径
img_path = 'img_test/apple-01.jpg'

# 通过OpenCV加载图像
img = cv2.imread(img_path)

# 通道重排，从BGR转换为RGB
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 使用OpenCV的resize函数将图像缩放为8x8像素，采用Cubic插值方法
img_resize = cv2.resize(img_rgb, (8, 8), cv2.INTER_CUBIC)

# 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。
img_gray = cv2.cvtColor(img_resize, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 灰度形式查看图像
plt.imshow(img_gray, cmap='gray')
# 显示图像
plt.show()

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高效技巧揭秘：Java轻松批量插入或删除Excel行列操作

摘要&#xff1a;本文由葡萄城技术团队原创并首发。转载请注明出处&#xff1a;葡萄城官网&#xff0c;葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务&#xff0c;赋能开发者。 前言 在职场生活中&#xff0c;对Excel工作表的行和列进行操作是非常普遍的需求。一般情况下…
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电脑扬声器未插入？4个方法帮你恢复声音！

电脑扬声器未插入？4个方法帮你恢复声音！

“太奇怪了吧&#xff0c;我的电脑扬声器一直显示未插入&#xff0c;我使用电脑的时候也是一直都没有声音。这是为什么呢&#xff1f;我应该怎么解决这个问题呀&#xff1f;” 我们使用电脑播放音频或视频时&#xff0c;都需要用到电脑扬声器。如果扬声器无法播放声音&#xff…
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NLP入门——语言结构/语言建模

NLP入门——语言结构/语言建模

一、Linguistics 语言学 wordsmorphology 形态学&#xff1a;词的构成和内部结构研究。如英语的dog、dogs和dog-catcher有相当的关系morpheme 语素&#xff1a;最小的语法单位&#xff0c;是最小的音义结合体lexeme 词位&#xff1a;词的意义的基本抽象单位&#xff0c;是一组…
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基于机器视觉的手势检测和识别算法 计算机竞赛

基于机器视觉的手势检测和识别算法 计算机竞赛

0 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 基于深度学习的手势检测与识别算法 该项目较为新颖&#xff0c;适合作为竞赛课题方向&#xff0c;学长非常推荐&#xff01; &#x1f9ff; 更多资料, 项目分享&#xff1a; https://gitee.com/dancheng…
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低代码软件的价格考量：成本效益与投资回报

低代码软件的价格考量：成本效益与投资回报

数字化转型的今天&#xff0c;我们常听到“低代码”这个概念&#xff0c;那低代码软件价格到底如何呢&#xff1f;很多厂商并没有公布软件价格情况&#xff0c;让很多企业在采购的时候也是一头雾水。当然&#xff0c;市场上也存在一些厂商公开透明价格&#xff0c;比如Zoho Cre…
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STM32 HAL库串口使用printf

STM32 HAL库串口使用printf

STM32 HAL库串口使用printf 背景配置说明在usart.h中添加在usart.c中添加在工程中选中微库&#xff1a; 测试 背景 在我们使用CubeMX生成好STM32 HAL库工程之后&#xff0c;我们想使用printf函数来打印一些信息&#xff0c;配置如下&#xff1a; 配置说明 在usart.h中添加 …
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使用了lua-resty-http库进行 爬虫

使用了lua-resty-http库进行 爬虫

lua-resty-http是一个基于OpenResty的HTTP客户端库&#xff0c;用于在Lua中进行HTTP请求和响应的处理。它提供了简单易用的接口&#xff0c;可以方便地进行网页抓取和爬虫开发。 使用lua-resty-http进行爬虫&#xff0c;需要先安装OpenResty和lua-resty-http库&#xff0c;并将…
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电子学会C/C++编程等级考试2023年05月（三级）真题解析

电子学会C/C++编程等级考试2023年05月（三级）真题解析

C/C等级考试&#xff08;1~8级&#xff09;全部真题・点这里 第1题&#xff1a;找和为K的两个元素 在一个长度为n(n < 1000)的整数序列中&#xff0c;判断是否存在某两个元素之和为k。 输入 第一行输入序列的长度n和k&#xff0c;用空格分开。 第二行输入序列中的n个整数&am…
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sqoop和flume简单安装配置使用

sqoop和flume简单安装配置使用

1. Sqoop 1.1 Sqoop介绍 Sqoop 是一个在结构化数据和 Hadoop 之间进行批量数据迁移的工具 结构化数据可以是MySQL、Oracle等关系型数据库 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 与其相关的系统 把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里 底层用 MapReduce 实现数据 …
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NCP1256ESN65T1G具有多种保护功能 一款低功率离线电流模式PWM控制器

NCP1256ESN65T1G具有多种保护功能 一款低功率离线电流模式PWM控制器

NCP1256ESN65T1G 包括构建几瓦到几十瓦成本高效开关模式电源所需的一切功能。该零件采用微型 TSOP-6 封装&#xff0c;供电范围高达 30 V&#xff0c;具有带抖动的 65 kHz 或 100 kHz 开关电路&#xff0c;在峰值电流模式控制下运行。当辅助侧功率开始降低时&#xff0c;该控制…
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Autojs 利用OpenCV识别棋子之天天象棋你马没了

Autojs 利用OpenCV识别棋子之天天象棋你马没了

本例子通过代码像你介绍利用OpenCV实现霍尔找圆的方法定位棋子位置 通过autojs脚本实现自动点击棋子 开源地址 https://github.com/Liberations/TtxqYourHorseIsGone/blob/master/main.js AutoXJs https://github.com/kkevsekk1/AutoX/releasesauto() //安卓版本高于Android 9…
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Elasticsearch(十五)搜索---搜索匹配功能⑥--基于地理位置查询

Elasticsearch(十五)搜索---搜索匹配功能⑥--基于地理位置查询

一、前言 随着互联网的热门&#xff0c;越来越多的传统行业将全部或者部分业务转移到互联网上&#xff0c;其中不乏一些和地理位置强相关的行业。基于地理位置的搜索功能&#xff0c;大大提升了人们的生活和工作效率。例如&#xff0c;外出旅行时&#xff0c;只需要用手机打开…
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NineData：高效、安全、可靠的DB2数据管理平台

NineData：高效、安全、可靠的DB2数据管理平台

Db2 是老牌厂商 IBM 研发和维护的关系型数据库管理系统。作为一个拥有悠久历史的数据库系统&#xff0c;Db2 凭借它的高可靠、可扩展和高安全性等诸多优点&#xff0c;在如今的数据库市场依然占据相当大的份额。 对于诸多金融行业的企业而言&#xff0c; Db2 作为承载其核心业务…
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R语言的物种气候生态位动态量化与分布特征模拟实践技术

R语言的物种气候生态位动态量化与分布特征模拟实践技术

在全球气候快速变化的背景下&#xff0c;理解并预测生物种群如何应对气候变化&#xff0c;特别是它们的地理分布如何变化&#xff0c;已经变得至关重要。利用R语言进行物种气候生态位动态量化与分布特征模拟&#xff0c;不仅可以量化描述物种对环境的需求和适应性&#xff0c;预…
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【开源】基于SpringBoot的农村物流配送系统的设计和实现

【开源】基于SpringBoot的农村物流配送系统的设计和实现

目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块2.1 系统登录、注册界面2.2 系统功能2.2.1 快递信息管理&#xff1a;2.2.2 位置信息管理&#xff1a;2.2.3 配送人员分配&#xff1a;2.2.4 路线规划&#xff1a;2.2.5 个人中心&#xff1a;2.2.6 退换快递处理&#xff1a;…
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Windows server部署filebeat到kafka

Windows server部署filebeat到kafka

需求&#xff1a;Windows dhcp日志需要实时传输到elk或者其他告警平台。 1、filebeat下载地址&#xff1a;https://www.elastic.co/cn/downloads/beats/filebeat 2、下载后解压后配置filebeat.yml文件&#xff0c; 3、README.md文件中有运行的操作方法&#xff1a;cmd上进入f…
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