python 读写json文件

本文介绍了MTF（调制传递函数）的计算原理和实现方法。MTF用于评估成像系统对不同空间频率信号的对比度传递能力，其计算流程包括四个关键步骤：边缘扩散函数(ESF)→线扩散函数(LSF)→空间频率响应(SFR)→MTF。文章通过代码演示了如何从模拟边缘图像中提取ESF、计算LSF（ESF的一阶导数），再通过傅里叶变换得到MTF。核心在于将空间域的边缘响应转换为频率域的传递特性，其中归一化处理（零频处

参考：https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/49335693半色调技术是 指用少量的色彩将一幅连续色调图像(如灰度图像和彩色图像)量化为一幅二值图像或是只有少数几种色彩的彩色图像，并且量化后图像在一定距离的视觉效果和原始图像相似的技术 ；目前半色调技术最普遍的分类法是按照它的处理方式分为：抖动法，误差扩散法，迭代法三大类。从整体上看，误

Python通过ctypes模块调用C/C++动态库（DLL/SO），实现高效系统交互。主要步骤包括：动态库加载（CDLL/WinDLL）、函数参数/返回值类型声明、数据类型映射。实践案例涵盖：简单函数调用（如加法）、结构体处理（传递/返回）、数组指针操作（求和/修改）以及C++类封装（extern "C"接口）。典型问题包括路径错误、类型不匹配等，需确保库文件位置正确并严格定

nameWindow(const string& winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE) ：的功能就是新建一个显示窗口。可以指定窗口的类型原型：void nameWindow(const string& winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE) ;参数1：新建的窗口的名称。自己随便取。参数2：窗口的标识，一般默认为W

3、机器视觉更侧重在应用，采集到图像后进行分析，然后联动运动控制设备进行下一步动作，主要应用有物体定位、特征检测、缺陷判断、目标识别、计数和运动跟踪。2、二者侧重点不同，计算机视觉更偏向研究，更前沿，采集到图像后交给计算机进行分析处理，包括三维建模、特征识别、感知理解等等。1、本质上两者是一样的，都是将光信号转换成电信号，然后交给计算机处理；

【代码】HSV RGB计算图片亮度。

Ubuntu刚安装后，不能在terminal中运行su命令，因为root没有默认密码，需要手动设定。以安装ubuntu时输入的用户名登陆，该用户在admin组中，有权限给root设定密码。给root用户设置密码的具体步骤：打开一个terminal，然后输入下面的命令sudo passwd root在terminal中利用su命令就可以切换到root用户了。注：su和sudo的区别是：1). su的

本文介绍了一个基于Python的MP4文件格式验证工具，使用pymediainfo库对MP4文件进行多维度检测。工具可验证文件是否存在、格式类型、视频/音频轨道完整性、编码兼容性等关键要素，并提供详细的文件信息（如编码、分辨率、时长等）。支持主流MP4视频编码（H.264/H.265/VP9等）和音频编码（AAC/MP3等）。用户只需修改文件路径参数即可运行检测，输出结果包含有效性判断和详细错误信

备忘，参考：B站优致谱视觉。