怎么通过cv2.imshow来查看图像是否符合要求

时间: 2023-08-07 20:04:57 浏览: 80
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cv2_plt_imshow:对 cv2 读取的图像使用 matplotlib_imshow-开源

可以使用cv2.imshow()函数来查看图像是否符合要求。这个函数可以在窗口中显示图像。以下是一个简单的示例： ``` import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) ``` 在这个示例中，我们使用cv2.imread()函数读取一张图像，并使用cv2.imshow()函数在名为' image '的窗口中显示它。cv2.waitKey()函数用于等待用户按下任意键关闭窗口。你可以更改窗口的名称以及等待用户输入的时间。如果图像显示不正确，你可以检查图像路径是否正确或者图像是否被正确地读取。
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import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('work8.tif', -1) #转为彩色图 img1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 转换为HSV hsv = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 设置颜色范围 lower_gray = np.array([0, 0, 100]) upper_gray = np.array([180, 50, 255]) # 创建掩膜 mask = cv2.inRange(hsv, lower_gray, upper_gray) # 去噪 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 获取花 flower = cv2.bitwise_and(img, img, mask=opening) cv2.imshow("test", flower) # 着色 color = np.zeros_like(img) color[..., 0] = 255 color[..., 1] = 255 color[..., 2] = 0 # 将原始图像中需要着色的部分变为蓝色 result = img.copy() result[opening > 0] = color[opening > 0] # 显示结果 cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0)

10. 显示结果，使用cv2.imshow函数展示着色后的花图像和原始图像。使用cv2.waitKey函数等待用户按下任意键，关闭窗口。 需要注意的是，这段代码仅适用于特定的输入图像，对于其他图像可能需要调整颜色范围和去噪...

# 感兴趣区间 h = imgDia.shape[0] w = imgDia.shape[1] poly = np.array([ [(0, 360), (0, 240), (640, 240), (640, 360)] ]) mask = np.zeros_like(imgDia) cv2.fillPoly(mask, poly, 255) masked_image = cv2.bitwise_and(imgDia, mask) #cv2.imshow("111", masked_image) # 轮廓检测 _, contouts, hie = cv2.findContours(masked_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnt = contouts xx = 0 for i in cnt: # 坐标赋值 x, y, w, h = cv2.boundingRect(i) # #roi位置判断 # if y>50 and y<450 and x<1200 and w>10 and h>10: # 打印图像轮廓的面积 # print("cv2.contourArea(i) = " + str(cv2.contourArea(i))) if cv2.contourArea(i) > 1000 and cv2.contourArea(i) < 7000 and h > w: print(cv2.contourArea(i)) xx += 1 # 画出轮廓 cv2.drawContours(copy_img, i, -1, (0, 255, 0), 2) rect = cv2.minAreaRect(i) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(copy_img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) #cv2.imshow(img,copy_img)

这段代码是在对图像进行一系列处理之后，对感兴趣区间进行处理，主要包括以下几个步骤： 1. 获取图像的高和宽，用于后续处理。 2. 定义一个多边形区域，表示感兴趣区间，用于筛选轮廓。 3. 对感兴趣区间进行掩码...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread(r'C:\Users\lenovo\Desktop\tupian\bridge.jpg') #打开图像，默认为BGR格式 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 gray = np.float32(gray) #转换为浮点类型 corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,8,0.1,100) #检测角，最多6个 corners = np.int32(corners) #转换为整型 for i in corners: #角点展示 x,y = i.ravel() #将i转换为一维数组 cv2.circle(img,(x,y),4,(0,0,255),-1) #用红色圆点标注找到的角 cv2.imshow(img)

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 gray = np.float32(gray) #转换为浮点类型 corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray,8,0.1,100) #检测角，最多8个 corners = np.int0(corners) #...

import cv2# 加载Haar级联分类器body_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')# 实际身高（单位：厘米）body_height = 170# 打开摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)while True: # 读取帧 ret, frame = cap.read() # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人体 bodies = body_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) # 计算身高并绘制矩形框和文字 for (x,y,w,h) in bodies: pixel_height = h # 人体像素高度 scale = body_height / pixel_height # 比例关系 height = round(scale * pixel_height, 2) # 计算身高 cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) cv2.putText(frame, "Height: {}cm".format(height), (x,y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow('frame',frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break# 释放资源cap.release()cv2.destroyAllWindows() 图像上面没有显示身高，也没有矩形框

您可以针对以上问题逐一排查，比如尝试更换不同的Haar级联分类器文件，检查身高计算公式是否与实际需求相符合，检查矩形框和身高文字绘制的参数是否正确。另外，您也可以添加一些调试信息来帮助您更好地定位问题所在...

import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np image = cv2.imread("0.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(image, contours, -1, (255, 0, 0), 2) cnt_len = cv2.arcLength(contours[0], True) cnt = cv2.approxPolyDP(contours[0], 0.02*cnt_len, True) if len(cnt) == 4: cv2.drawContours(image, [cnt], -1, (255, 255, 0), 3 ) plt.imshow(image) plt.show()

这段代码使用 OpenCV 和 Matplotlib 库读取图像，进行二值化和轮廓查找，并用蓝色绘制所有的轮廓，最后用黄色绘制符合条件的四边形轮廓。你需要注意的是，这段代码仅适用于图像中只有一个四边形的情况，如果有多个...

这段代码在pychram上运行的时候如何交互import numpy as np import cv2 # Load image img = cv2.imread("input.jpg") # Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Detect edges edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # Display image with edges cv2.imshow("Image with Edges", edges) # Select edge points using a mouse click points = [] def select_point(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: points.append((x, y)) cv2.namedWindow("Select Points") cv2.setMouseCallback("Select Points", select_point) while True: cv2.imshow("Select Points", img) key = cv2.waitKey(1) if key == ord("q"): break # Generate TSP art and tsplib dataset n = len(points) distances = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): if i != j: distances[i][j] = np.sqrt((points[i][0] - points[j][0]) ** 2 + (points[i][1] - points[j][1]) ** 2) # Write tsplib dataset with open("output.tsp", "w") as f: f.write("NAME: output\n") f.write("TYPE: TSP\n") f.write("DIMENSION: {}\n".format(n)) f.write("EDGE_WEIGHT_TYPE: EUC_2D\n") f.write("NODE_COORD_SECTION\n") for i in range(n): f.write("{} {} {}\n".format(i+1, points[i][0], points[i][1])) f.write("EOF\n") # Display TSP art tsp_art = np.zeros_like(gray) path = list(range(n)) + [0] for i in range(n): cv2.line(tsp_art, points[path[i]], points[path[i+1]], (255, 255, 255), thickness=1) cv2.imshow("TSP Art", tsp_art) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用 Python 编写的，运行时需要在 PyCharm 或其他 Python 集成开发环境中打开。代码中使用了 OpenCV 和 ...最后，该代码将生成的 TSP 数据集写入名为 "output.tsp" 的文件中，该文件符合 tsplib 标准格式。

解释Traceback (most recent call last): File "C:\Users\zzl\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 9, in <module> cv2.imshow("Demo", img) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:971: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow'

它表明程序在显示图像时遇到了问题，因为图像的尺寸不符合要求。具体地说，它要求图像的宽度和高度必须大于0。 可能的原因是你传入的图像为空，或者没有正确加载图像，如果是图像为空，可以检查一下你的代码中是否...

这个代码有什么问题import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.5.tif', 0) def logarithmic_transform(img): height, width = img.shape Image = np.zeros((height, width), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): imgPixel = img[i, j] Image[i, j] = np.log(1+imgPixel) return Image Image = logarithmic_transform(img) cv2.namedWindow('Image2') cv2.imshow('Image2', Image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() logarithmic_transform(img)

建议在进行对数变换后，将像素值归一化到0~255范围内再进行显示，可以使用cv2.normalize()函数进行归一化。同时，函数logarithmic_transform(img)中的变量Image首字母应该小写，以符合Python的命名规范。

代码错误：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ye\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 73, in <module> cv2.imshow('Car Plate', car_plate_image) cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:967: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow'请改正

contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 筛选车牌轮廓 car_plate = None for i in range(len(contours)): cnt = contours[i] area = cv2.contourArea...

此代码的问题是什么import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.10.tif', 0) def contrast_strech(src,r1,s1,r2,s2): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) r_min, r_max = 0, 255 for i in range(img.shape[0]): for j in range(img.shape[1]): if img[i, j] > r_max: r_max = img[i, j] if img[i, j] < r_min: r_min = img[i, j] cv2.normalize(src, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) dst=(255/(r_max-r_min)*(src[i,j]-r_min)) return dst image1 = contrast_strech(img,r_min,0,r_max,255) image2 = contrast_strech(img,(r_min+r_max)/2,0,(r_min+r_max)/2,255) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(img,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

3. 在contrast_strech()函数中，第二个cv2.normalize()函数应该将dst归一化到[0, 255]的范围内，而不是[0, 1]的范围内。 4. 在contrast_strech()函数中，计算dst的公式存在问题，应该将(src[i,j]-r_...

for con in contours2: x, y, w, h = cv2.boundingRect(con) if 0.8<=w/h<=1.3: if 50 < w < 500 and 50 < h < 500: cv2.rectangle(res, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1) # 画矩形框 xcenter = int(x + w / 2) ycenter = int(y + h / 2) size = max(w, h) xmin = int(max(xcenter - size / 2, 0)) xmax = int(min(xcenter + size / 2, cols)) ymin = int(max(ycenter - size / 2, 0)) ymax = int(min(ycenter + size / 2, rows)) temp = img[ymin:ymax, xmin:xmax] temp = cv2.resize(temp, (640, 640)) rectimg.append(temp) cv2.imshow(str(proposal_num), temp) #cv2.imwrite(save_path +'0_' + str(f).zfill(4) + '.png', temp) proposal_num2 += 1 f+=1

10. 使用cv2.imshow函数显示裁剪后的图像。 11. 更新计数器变量，用于保存图像时命名。 12. 继续处理下一个轮廓。 请注意，这段代码缺少一些变量的初始化和部分代码的上下文，因此无法完整运行。

import cv2 import socket import numpy as np # 创建socket连接 client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) # 设置服务器地址和端口号 server_address = ('10.132.11.225', 8000) # 连接服务器 try: client_socket.connect(server_address) except socket.error as e: print("Failed to connect to server: {}".format(e)) exit() # 采集摄像头中的照片 cap = cv2.VideoCapture(0) # 检查摄像头是否打开成功 if not cap.isOpened(): print("Failed to open camera") exit() while True: # 采集一帧照片 ret, frame = cap.read() # 检查照片采集是否成功 if not ret: print("Failed to capture frame") break # 在窗口中显示照片 cv2.imshow('frame', frame) # 等待按下空格键拍摄照片 if cv2.waitKey(1) == ord(' '): # 将照片转换为JPEG格式，并压缩 _, jpeg = cv2.imencode('.jpg', frame, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 70]) # 判断数据大小是否符合要求 if len(jpeg) > 1024 * 1024: print("Data size too large") continue # 将JPEG数据转换为numpy数组，发送到服务器 data = np.array(jpeg).tobytes() # 发送数据到服务器 try: client_socket.sendall(data) # 接收确认信息 response = client_socket.recv(1024) if response != b'OK': print("Failed to receive response from server") break except socket.error as e: print("Failed to send data to server: {}".format(e)) break # 等待按下ESC键退出循环 elif cv2.waitKey(1) == 27: break # 关闭socket连接和摄像头 client_socket.close() cap.release() cv2.destroyAllWindows()写一个他的接收端

cv2.imshow('image', img) # 发送确认信息 client_socket.sendall(b'OK') # 等待按下ESC键退出循环 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 关闭socket连接和窗口 client_socket.close() server_socket.close() ...

rawData = pd.read_csv('IntersectionA-01.csv') carID=10 #======================================================== currentData=rawData[rawData['carId']==carID] img = cv2.imread(cv2.samples.findFile("background.png")) if img is None: sys.exit("Could not read the image.") for index, row in currentData.iterrows(): #plot bounding box 4 point cv2.circle(img,(int(row['boundingBox1X']),int(row['boundingBox1Y'])), 2, (0,0,255), 2) cv2.circle(img,(int(row['boundingBox2X']),int(row['boundingBox2Y'])), 2, (0,0,255), 2) cv2.circle(img,(int(row['boundingBox3X']),int(row['boundingBox3Y'])), 2, (0,0,255), 2) #plot car center cv2.circle(img,(int(row['boundingBox4X']),int(row['boundingBox4Y'])), 2, (0,0,255), 2) cv2.circle(img,(int(row['carCenterX']),int(row['carCenterY'])), 2, (0,255,0), 2) cv2.imshow("Display window", img) k = cv2.waitKey(0) if k == ord("s"): cv2.imwrite("backgoundWihtPlot.png", img)

这段代码的功能是读取名为'IntersectionA-01.csv'的文件，然后根据给定的carID筛选出符合条件的数据，并将这些数据在图像上绘制出来。此外，还会加载名为'background.png'的图像作为背景，并将绘制结果显示出来。...

def predict(patches, DEBUG): labels = np.zeros(len(patches)) index = 0 for Amplitude, theta in patches: #过滤梯度太小的点 mask = (Amplitude>25).astype(np.float32) h, b = np.histogram(theta[mask.astype(np.bool_)], bins=range(0,80,5)) low, high = b[h.argmax()], b[h.argmax()+1] #统计直方图峰值方向的点数 newmask = ((Amplitude>25) * (theta<=high) * (theta>=low)).astype(np.float32) value = ((Amplitude*newmask)>0).sum() #进行阈值设置，根据不同的场景进行调节 if value > 1500: labels[index] = 1 index += 1 #调试模式下，打印相关的参数 if(DEBUG): print(h) print(low, high) print(value) cv2.imshow("newAmplitude", Amplitude*newmask) cv2.waitKey(0) return labels

这个函数的作用是通过对Amplitude和theta做一系列处理，判断每个点是否为目标点，并将结果存储在labels数组中。 具体来说，这个函数首先根据Amplitude的大小过滤掉一些梯度太小的点，然后统计theta的直方图，并找到...

加强代码：ray_image = gray_guss(temple_recognition) # 图像阈值化操作——获得二值化图 ret, temple_two = cv.threshold(gray_image, 0, 255, cv.THRESH_OTSU) cv_imshow("temple_two",temple_two) #膨胀操作，使字膨胀为一个近似的整体，为分割做准备 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (4, 25)) image = cv.dilate(temple_two, kernel) # # 中值滤波（去噪） # image = cv.medianBlur(image, 21) cv_imshow("image",image) ################################################################################# ################################################################################## # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(image, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # cv.drawContours(temple_recognition,contours,-1,(0,0,255),3) # cv_imshow("dudu",temple_recognition) words = [] word_images = [] #对所有轮廓逐一操作 for item in contours: word = [] rect = cv.boundingRect(item) x = rect[0] y = rect[1] weight = rect[2] height = rect[3] word.append(x) word.append(y) word.append(weight) word.append(height) words.append(word) # 排序，车牌号有顺序。words是一个嵌套列表 words = sorted(words,key=lambda s:s[0],reverse=False) word_lenth = 0 #word中存放轮廓的起始点和宽高 for word in words: # 筛选字符的轮廓 #if (word[3] > (word[2] * 1.5)) and (word[3] < (word[2] * 3.5) or ((word[3] > (word[2] * 1.5))and(word[1]>201))): if(word[3] > (word[2] * 1.5)): word_lenth = word_lenth+1 splite_image = temple_two[word[1]:word[1] + word[3], word[0]:word[0] + word[2]] word_images.append(splite_image) del word_images[2] print(word_lenth) print(words) for i,j in enumerate(word_images): plt.subplot(1,word_lenth,i+1) plt.imshow(j,cmap='gray') plt.show()

这段代码主要是对车牌图像进行预处理，然后对车牌字符进行分割，得到单个字符图像。具体步骤如下： 1. 对车牌图像进行高斯模糊，然后进行阈值化操作，得到二值化图像。 2. 对二值化图像进行膨胀操作，使字体膨胀为...

cv2.error: OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/highgui/src/window.cpp:971: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'imshow'

这个函数需要传入一个有效的图像大小，但是你传入的大小不符合要求。 你需要检查你的代码并确保你传递给 imshow 函数的图像大小是有效的，即宽度和高度都大于零。如果你仍然遇到这个错误，请检查你的图像是否已成功...

cv2.error: opencv(4.5.5) /io/opencv/modules/highgui/src/window.cpp:1000: error: (-215:assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'imshow'

这是一个OpenCV的错误信息，意思是在window.cpp文件的第1000行出现了一个断言错误，具体是size.width和size.height必须大于0，但是当前的值不符合要求。这个错误通常是由于图像的尺寸不正确导致的。

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资源摘要信息:"listview:用CodeSandbox创建" 知识点一：CodeSandbox介绍 CodeSandbox是一个在线代码编辑器，专门为网页应用和组件的快速开发而设计。它允许用户即时预览代码更改的效果，并支持多种前端开发技术栈，如React、Vue、Angular等。CodeSandbox的特点是易于使用，支持团队协作，以及能够直接在浏览器中编写代码，无需安装任何软件。因此，它非常适合初学者和快速原型开发。 知识点二：ListView组件 ListView是一种常用的用户界面组件，主要用于以列表形式展示一系列的信息项。在前端开发中，ListView经常用于展示从数据库或API获取的数据。其核心作用是提供清晰的、结构化的信息展示方式，以便用户可以方便地浏览和查找相关信息。 知识点三：用JavaScript创建ListView 在JavaScript中创建ListView通常涉及以下几个步骤： 1. 创建HTML的ul元素作为列表容器。 2. 使用JavaScript的DOM操作方法（如document.createElement, appendChild等）动态创建列表项（li元素）。 3. 将创建的列表项添加到ul容器中。 4. 通过CSS来设置列表和列表项的样式，使其符合设计要求。 5. （可选）为ListView添加交互功能，如点击事件处理，以实现更丰富的用户体验。 知识点四：在CodeSandbox中创建ListView 在CodeSandbox中创建ListView可以简化开发流程，因为它提供了一个在线环境来编写代码，并且支持实时预览。以下是使用CodeSandbox创建ListView的简要步骤： 1. 打开CodeSandbox官网，创建一个新的项目。 2. 在项目中创建或编辑HTML文件，添加用于展示ListView的ul元素。 3. 创建或编辑JavaScript文件，编写代码动态生成列表项，并将它们添加到ul容器中。 4. 使用CodeSandbox提供的实时预览功能，即时查看ListView的效果。 5. 若有需要，继续编辑或添加样式文件（通常是CSS），对ListView进行美化。 6. 利用CodeSandbox的版本控制功能，保存工作进度和团队协作。 知识点五：实践案例分析——listview-main 文件名"listview-main"暗示这可能是一个展示如何使用CodeSandbox创建基本ListView的项目。在这个项目中，开发者可能会包含以下内容： 1. 使用React框架创建ListView的示例代码，因为React是目前较为流行的前端库。 2. 展示如何将从API获取的数据渲染到ListView中，包括数据的获取、处理和展示。 3. 提供基本的样式设置，展示如何使用CSS来美化ListView。 4. 介绍如何在CodeSandbox中组织项目结构，例如如何分离组件、样式和脚本文件。 5. 包含一个简单的用户交互示例，例如点击列表项时弹出详细信息等。 总结来说，通过标题“listview:用CodeSandbox创建”，我们了解到本资源是一个关于如何利用CodeSandbox这个在线开发环境，来快速实现一个基于JavaScript的ListView组件的教程或示例项目。通过上述知识点的梳理，可以加深对如何创建ListView组件、CodeSandbox平台的使用方法以及如何在该平台中实现具体功能的理解。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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点阵式显示屏常见故障诊断方法

![点阵式显示屏常见故障诊断方法](http://www.huarongled.com/resources/upload/aee91a03f2a3e49/1587708404693.png) # 1. 点阵式显示屏的工作原理和组成 ## 工作原理简介 点阵式显示屏的工作原理基于矩阵排列的像素点，每个像素点可以独立地被控制以显示不同的颜色和亮度，从而组合成复杂和精细的图像。其核心是通过驱动电路对各个LED或液晶单元进行单独控制，实现了图像的呈现。 ## 显示屏的组成元素 组成点阵式显示屏的主要元素包括显示屏面板、驱动电路、控制单元和电源模块。面板包含了像素点矩阵，驱动电路则负责对像素点进行电
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名词性从句包括哪些类别？它们各自有哪些引导词？请结合例句详细解释。

名词性从句分为四种：主语从句、宾语从句、表语从句和同位语从句。每种从句都有其特定的引导词，它们在句中承担不同的语法功能。要掌握名词性从句的运用，了解这些引导词的用法是关键。让我们深入探讨。 参考资源链接：[名词性从句解析：定义、种类与引导词](https://wenku.csdn.net/doc/bp0cjnmxco?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，主语从句通常由whether, if, what, who, whose, how等引导词引导。它在句子中担任主语的角色，如例句'Whether he comes or not makes no differe