setifabsent guo

setifabsent 命令不支持过期时间，它的作用是在键不存在时设置键值对，如果键已经存在则不做任何操作。如果需要设置过期时间，可以在执行 setifabsent 命令之后再执行 expire 命令来设置过期时间。例如：

set key value NX
expire key 60

这个例子中，NX 选项表示只有在键不存在时才执行 set 命令，expire 命令用来设置键的过期时间为 60 秒。

相关问题

中guo车牌开源数据集

中guo车牌开源数据集是一个为研究人员和开发者提供了中guo车牌数据的公开集合。这个数据集包含了大量的中guo车牌图像和相关的标注信息，可以用于车牌识别、智能交通系统、车辆管理和安全等方面的研究和开发。

中guo车牌开源数据集的数据收集来源于各种不同的场景，例如交通路口、停车场、高速公路等，确保了数据集具有代表性和多样性。数据集中的车牌图像经过了高质量的采集和处理，确保图像清晰度和车牌可读性。

这个开源数据集提供了丰富的标注信息，包括车牌号码、车牌颜色、车辆类型等，可以帮助研究人员进行车牌识别算法的训练和评估。此外，数据集还提供了车牌图像的其他相关信息，如拍摄时间、拍摄地点等，有助于进一步的研究和分析。

中guo车牌开源数据集的发布对于提升车牌识别技术的发展具有积极的推动作用。通过共享数据集，研究人员和开发者可以更加高效地进行算法研究和应用开发，促进了车牌识别技术在智能交通系统和车辆管理方面的应用。

总之，中guo车牌开源数据集的发布为研究人员和开发者提供了一个丰富的资源，对于车牌识别、智能交通系统等领域的研究和应用有着重要的意义。希望这个数据集的发布能够进一步推动相关技术的进步和发展。

python使用cv2实现Guo-Hall算法

Guo-Hall算法是一种边缘细化算法，可以通过CV2库中的函数实现。下面是使用Python和CV2库实现Guo-Hall算法的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 二值化图像
ret, img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# Guo-Hall算法
def guo_hall(img):
    h, w = img.shape
    dst = np.zeros((h, w), np.uint8)
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            if img[i, j] == 0:  # 黑点
                p2 = img[i-1, j] if i > 0 else 0
                p3 = img[i-1, j+1] if i > 0 and j < w-1 else 0
                p4 = img[i, j+1] if j < w-1 else 0
                p5 = img[i+1, j+1] if i < h-1 and j < w-1 else 0
                p6 = img[i+1, j] if i < h-1 else 0
                p7 = img[i+1, j-1] if i < h-1 and j > 0 else 0
                p8 = img[i, j-1] if j > 0 else 0
                p9 = img[i-1, j-1] if i > 0 and j > 0 else 0
                # 计算C(p1)值
                cp1 = ((p2 == 0 and p3 == 1) + (p3 == 0 and p4 == 1) +
                       (p4 == 0 and p5 == 1) + (p5 == 0 and p6 == 1) +
                       (p6 == 0 and p7 == 1) + (p7 == 0 and p8 == 1) +
                       (p8 == 0 and p9 == 1) + (p9 == 0 and p2 == 1))
                # 计算N(p1)值
                np1 = p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 + p8 + p9
                # 判断是否为端点
                if np1 >= 2 and np1 <= 6 and cp1 == 1:
                    if p2 * p4 * p6 == 0 and p4 * p6 * p8 == 0:
                        dst[i, j] = 255
    return dst

# 细化图像
img_thin = guo_hall(img)

# 显示图像
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('thin', img_thin)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取输入图像，然后将其转换为二值图像。接下来，我们实现了Guo-Hall算法，该算法使用8邻域像素值来计算C(p1)和N(p1)值，并根据它们的值判断是否为端点。最后，我们应用Guo-Hall算法来细化输入图像，并显示输入和细化图像。