1.图像处理基本使用import cv2# 读取图像image = cv2.imread("images/1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)print("image:",image)# 显示图像namedWindow = cv2.namedWindow("images/1.png")cv2.imshow("images/1.png", image)# 等待按键waitKey

原来 localStorage仅保存字符串，必须使用JSON.stringify()保存对象，JSON.parse再次解析为json

进入nerf项目中，将requirements.txt文件中修改为（注释前两行）我这里下载了flower_test，放在logs文件夹下。除了自己训练数据集之外，你还可以下载预训练模型。下载好后解压放在nerf/data里面。在命令行添加config的参数。conda虚拟环境里实现。

由于安装都写了很多东西，所以我单独将安装弄出来记录一下。如果你在安装9.12版本的时候遇到了很多问题，你可以考虑以下几点：- 楼梯可能不太行，需要更换，这是我实践得到的- 你说他为什么有9.14版本呢，所以最好换到9.14版本，只从下面讲到的Carla安装的地方开始不一样。

解决方法如下：我估计是因为之前网络不好啥的导致下载的权重文件有点问题，所以找到C:\Users\Administrator.cache\torch\hub\checkpoints\alexnet-owt-7be5be79.pth 将其删除。MTL是英文Material Library的缩写，它存储了模型的材质信息，包括颜色、纹理、光照等属性。下载kitchen测试集，解压缩，并将其拷贝到nerfs

后面查看postman才发现，我的后端编写的参数格式是x-www-form-urlencoded，所以将请求参数做封装：qs.stringfy(data)出现的问题是：状态码一直显示200，请求却说我登录不成功。于是回到node代码中发现后端根本没有接收到参数。