写在前面前几天在某个CTF的交流群想看看大佬们都在聊什么，偶然间看到有人发了一个pdf（就是这篇文章），一开始顺手点下载下来没怎么看，过几天打开看了一下发现写得挺好的，这篇文章应该是一个大佬的博客里的文章，但是尝试去找到大佬的博客地址却一直没有找到，很遗憾QAQ伪加密、爆破、明文攻击和CRC32碰撞zip文件格式：zip文件由三部分

本文将结合实例代码，介绍OpenCV如何查找轮廓、获取边界框。代码:OpenCV提供了函数查找轮廓，需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。我们以下图作为示例：二值化图像代码工程data/提供了小狗和红球的二值化掩膜图像：其使用预训练好的实例分割模型来生成的，脚本可见。模型检出结果，如下：模型用的MaskRCNN已有预测边

一、引言进行图像处理的人，对灰度一词一定非常熟悉，老猿以前没接触过图像基础知识，数学知识基本上也都忘光了，因此在自学OpenCVPython过程中遇到了很多困难。为了弥补基础知识的不足，特地下载了冈萨雷斯（RafaelC.Gonzalez）编著的《数字图像处理》（DigitalImageProcessing）第三版的中文译本和英文原本电子书对照学

(欢迎关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~)昨天Kaggle新上了一个关于图像识别的比赛，GoogleAI发起了地域包容性图像识别竞赛（InclusiveImagesCompetition），旨在探索图像识别在数据采集地域分布不一致的情况下模型的包容性（Inclusive）。众所周知，正是由于类似ImageNet这样的大规模

版本：2.3.4参考：cocos教程：自动图集功能(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fdocs.cocos.com%2Fcreator%2Fmanual%2Fzh%2Fassetworkflow%2Fautoatlas.html)cocos教程：压缩纹理

问题如何调整彩色图像的饱和度和亮度解决思路详细步骤：1.将RGB图像值归一化到\0,1\2.然后使用函数cvtColor进行色彩空间的转换3.接下来可以根据处理灰度图像对比度增强伽马变换或者线性变换调整饱和度和亮度分量4.最后转换到RGB色彩空间代码!/usr/bi

说明1.因为上传的图片较大，部分页面直接引用图片地址，则造成页面加载缓慢问题。2.考虑到服务器空间问题，我们没有进行上传缩略图。仅仅是上传了原图3.为了优化页面加载图片的时间问题，所以对图片进行动态缩放。PS：如果访问量较高，建议进行存储缩略图图片缩放采用nginx的http\_image\_filter\_module

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/ab370bf9fdae437196c7572c2a94f50a.jpg)!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/a3dd269929fa4805

虽然近年来图像分割的研究成果越来越多，但由于图像分割本身所具有的难度，使研究仍然存在一些问题，现有的许多种算法都是针对不同的图像，并没有一种普遍适用的分割算法。迄今为止，没有一个好的通用的分割评价标准，如何对分割结果作出量化的评价是一个值得研究的问题，该量

引言在数字化时代，图像已成为信息传递的重要媒介。无论是社交媒体、新闻网站还是电子商务平台，图像的自动化处理和保存都是提升用户体验和工作效率的关键。本文将深入探讨如何使用Python脚本实现从百度图片等搜索引擎批量下载并保存图像文件的高级应用。技术背景百度图