MobaXterm 11 - 一站式XShell与XFTP工具

下载需积分: 10 | RAR格式 | 8.4MB | 更新于2025-01-06 | 181 浏览量 | 0 下载量 举报
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资源摘要信息:"mobaxterm11-pj.rar" Mobxterm是一款流行的Windows平台下的终端仿真程序,它集成了多种强大的网络工具,包括但不限于SSH、Telnet、RDP、VNC、FTP、SFTP、XDMCP、Mosh等多种协议的支持。此版本的压缩包文件名“mobaxterm11-pj.rar”表明这是一个名为“mobaxterm11”的项目文件包,采用了RAR压缩格式,通常用于简化下载和分发过程。 描述中提到Mobxterm具有集合了xshell和xftp功能的特性,意味着它不仅能提供xshell(一种流行的SSH客户端)的功能,还具备了xftp(一种FTP文件传输软件)的功能。这样,用户可以在一个界面中完成远程登录、命令执行以及文件的上传下载等多种操作,大大提高了工作效率。 该软件解压后包含的文件主要为: 1. MobaXterm_CHS.exe - 这是中文版的安装或启动文件。点击该文件即可运行Mobxterm程序,无需复杂的安装过程,非常方便快捷。用户可通过这个可执行文件直接进入软件界面,并进行各种操作。 2. 下载说明.txt - 这是一个文本文件,通常包含了如何下载和安装软件的详细指导,用户可以通过阅读这个文件来了解软件的安装和使用方法,保证了软件使用的便捷性。 3. 第七下载.url - 这个文件可能是指向某个下载地址的快捷方式,用户可以直接通过该文件访问官方或其他下载站点进行软件的下载。对于熟悉互联网下载习惯的用户来说,这是一个非常实用的特性。 从标签来看,“linux mobaxterm xshell xftp”,指出了软件主要面向的领域和功能。其中,“linux”表明该软件支持与Linux系统相关的操作;而“mobaxterm”、“xshell”、“xftp”则分别表明了软件的名字和其仿效或替代的工具。 总的来说,Mobxterm是一款功能全面、操作简单的网络工具,尤其适合需要频繁进行远程连接和文件传输的用户。其易用性和集成性使其在众多网络管理工具中脱颖而出。对于初学者而言,它可以作为一种快速上手的网络操作解决方案;对于经验丰富的IT专业人员来说,它也是一个高效的工作助手。 在使用时,用户应确保软件来源的合法性以及软件的兼容性和安全性。Mobxterm虽然功能强大,但也需要用户具备一定的网络知识和操作技巧,以确保能正确和安全地使用各种高级功能。

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import cv2 import numpy as np # 读取两幅图像 img1 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\er_duibidu.jpg') img2 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\yi_duibidu.jpg') # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 绘制特征点连接图 img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 保存连接图 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pz.jpg', img3) # 保存第二幅图像 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg', result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Keypoint Matches", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Keypoint Matches", img3) cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进为对文件夹内的多幅图像进行配准拼接

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import cv2 import numpy as np import os # 定义文件夹路径和结果保存路径 folder_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\images' result_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg' # 获取文件夹内所有图像路径 img_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.jpg')] # 遍历所有图像,进行配准拼接 result = cv2.imread(img_paths[0]) for i in range(1, len(img_paths)): img = cv2.imread(img_paths[i]) # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(result, M, (result.shape[1] + img.shape[1], result.shape[0])) result[0:img.shape[0], result.shape[1]-img.shape[1]:] = img # 保存拼接结果 cv2.imwrite(result_path, result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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