Linux平台简易图像编辑器使用教程

Linux
需积分: 5 0 下载量 67 浏览量 更新于2024-10-11 收藏 13.97MB ZIP 举报
资源摘要信息: "Simple image editor for Linux.zip" 标题解析: "Simple image editor for Linux.zip" 直译为“适用于Linux的简易图像编辑器压缩包”。这个标题指出了文件内容是一个针对Linux系统的图像编辑工具。Linux是一个以自由和开源软件为特点的操作系统，它基于Unix系统，具有广泛的应用范围，包括服务器、个人电脑、嵌入式系统等。这个简易图像编辑器可能是一个专为Linux平台设计的图形用户界面（GUI）程序，使得用户能够进行基本的图像处理和编辑工作。 描述解析: 描述部分简要介绍了Linux操作系统的历史、特点和它在全球科技发展中的重要性。Linux由芬兰大学生林纳斯·托瓦兹于1991年首次发布，并迅速发展成为全球最流行的开源操作系统之一。它的开源特性意味着任何人都可以自由地使用、修改和分发它的源代码，这促进了全球开发者社区的协作和创新。Linux的强大技术基础和多样化的应用场景表明了它不仅仅适用于技术爱好者，也广泛应用于商业、科研、教育等领域。由于其开源特性，Linux能够根据用户的具体需求进行定制，这也是它受到广泛欢迎的一个重要原因。 标签解析: "Linux" 这个标签强调了文件与Linux操作系统的关联性。标签是给文件分类的一种方法，它帮助用户快速识别文件内容的主题或功能。在这个案例中，标签表明该压缩包很可能包含与Linux操作系统兼容的软件或工具。 文件名称列表解析: "ljx_resource" 表明压缩包中包含的文件或资源的名称。虽然仅提供了一个文件名而没有进一步的文件列表，我们可以推测这个名称下的资源可能是图像编辑器的安装包、源代码、使用说明文档或相关的开发资源。由于文件名称较为简洁，没有提供具体的功能描述，我们无法确定"ljx_resource"的具体内容。在实际操作中，通常需要解压缩该文件后查看内部文件结构和内容来获取更准确的信息。 总结来说，标题和描述中涉及的知识点包括了Linux操作系统的基本概念、历史、开源特性、技术生态系统以及它在全球科技发展中的地位。而文件名称列表则暗示了具体资源的内容可能是与Linux相关的图像编辑工具或开发资源。尽管没有提供详细的功能描述或具体文件列表，但从标题和描述中，我们可以推断这个"Simple image editor for Linux.zip"是一个旨在为Linux用户提供简易图像编辑功能的工具。

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为Linux设计一个简单的二级文件系统的参考文献

2023-03-30 上传
5. "Designing a Simple File System for Linux." Linux Journal, 2009. 6. "A Guide to Linux File Systems." Linux.com, 2016. 7. "File System Hierarchy Standard." The Linux Documentation Project, 2015. ...

simple open ethercat.zip_ethercat_ethercat主站_soem coe例程_beckhoff

2023-05-14 上传
打开simple open ethercat.zip文件可以了解到如何实现基于EtherCAT的通信控制系统。主站代码ethercat提供了控制EtherCAT网络的API，例如搜索和连接到从站、初始化网络和发送数据等。soem则提供了一个可重用的从站的...

COPY /rtsp-simple-server/. ./又是如何

2023-07-25 上传
`COPY /rtsp-simple-server/. ./` 指令将会将rtsp-simple-server` 目录下的所有文件和子目录复制到 Docker 镜像中的当前工作目录。 在这个指令中，`/rtsp-simple-server/.` 表示源路径，其中 `/rtsp-simple-server`...

linux notepad

2023-05-23 上传
7. Notepadqq: A notepad-like text editor designed specifically for Linux. These are just a few examples, and there are many other text editors available for Linux, each with their own strengths and ...

#include <iostream> #include <typeinfo> #include <string> #include <iomanip> using namespace std; class Simple { public: int s; public: Simple(){} setMem(int s_=0):s(s_){return s;} getMem(){return s;} Simple(Simple&s_):s(s_){} void print(){cout<<"Simple "<<s<<" is created."<<endl;} ~print(){cout<<"Simple "<<s<<" is erased."<<endl;} }; int main() { int m; cin>>m; Simple s1, s2(m); Simple s3; s3.setMem(m).print(); s3.setMem(m+1); cout<<s3.getMem()<<endl; Simple s4(s3); s4.print(); return 0; }输出：Simple 0 is created. Simple 4 is created. Simple 0 is created. 4 5 Simple 5 is copied. 5 Simple 5 is erased. Simple 5 is erased. Simple 4 is erased. Simple 0 is erased.请修改至正确

2023-06-13 上传
Simple(const Simple& s_):s(s_.s){ // 拷贝构造函数 cout<<"Simple "<<s<<" is copied."; } void print(){ // 成员函数，输出信息 cout<<"Simple "<<s<<" is created."; } ~Simple(){ // 析构函数 cout<<"...

以下代码出现错误：NameError: name 'left_image' is not defined。代码如下：@pyqtSlot() def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作，去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', left_image) cv2.waitKey(0) showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImgae).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

2023-05-25 上传
contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心...

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()

2023-06-09 上传
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制所有轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (255, 0, 0), 2) # 拟合多边形 cnt_len = cv2.arcLength...

以下代码发生TypeError: Expected Ptrcv::UMat for argument 'mat'，代码如下： def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作，去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', cv2.circle) cv2.waitKey() showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImage).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

2023-05-25 上传
contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制...
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