镜像加速器国内从 Docker Hub 拉取镜像有时会遇到困难，此时可以配置镜像加速器。Docker 官方和国内很多云服务商都提供了国内加速器服务，例如： Docker 官方提供的中国 registry mirror https://registry.docker-cn.com 七牛云加速器 https://reg-mirror.qiniu.com/ 当配置某一个加速器地址之后，若发现拉取不

启动容器启动容器有两种方式，一种是基于镜像新建一个容器并启动，另外一个是将在终止状态（stopped）的容器重新启动。 新建并启动所需要的命令主要为 docker run。 seven@seven:~$ sudo docker run -it ubuntu root@c964215eb3c2:/# 其中，-t 选项让Docker分配一个伪终端（pseudo-tty）并绑定到容器的标准输入上， -

openCV基于Haar+Adaboost人脸识别import cv2 import numpy as np # load xml 1 file name face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.x

openCV：基于Hog+SVM小狮子识别import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1 par PosNum = 820 NegNum = 1931 winSize = (64,128) blockSize = (16,16)# 105 blockStride = (8,8)#4 cell cellSize =

openCV：SVM支持向量机# 身高体重 训练 预测 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #1 准备data rand1 = np.array([[155,48],[159,50],[164,53],[168,56],[172,60]]) rand2 = np.array([[152,53],[156,55

openCV视频分解图片import cv2 cap = cv2.VideoCapture("1.mp4")# 获取一个视频打开cap 1 file name isOpened = cap.isOpened# 判断是否打开‘ print(isOpened) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)#帧率 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRA

openCV彩色图片直方图import cv2 import numpy as np def ImageHist(image,type): color = (255,255,255) windowName = 'Gray' if type == 31: color = (255,0,0) windowName = 'B Hist' e

openCV图片缩放一import cv2 # 导入cv库 img = cv2.imread('image0.jpg',1) # 读取图片文件， 1：彩色， 0：灰色 imgInfo = img.shape # 获取图片的维度 print(imgInfo) height = imgInfo[0] width = imgInfo[1] mode = imgInfo[2] # 1 放大 缩小 2

openCV-python的安装windows安装：下载地址：opencv.pip install opencv_python-3.4.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl ubuntu安装pip3 install opencv-python openCV图片读取与展示import cv2 # 导入cv库 img = cv2.imread('image0.jpg',1

openCV图片灰度处理一import cv2 # 导入cv库 img0 = cv2.imread('image0.jpg',0) img1 = cv2.imread('image0.jpg',1) print(img0.shape) print(img1.shape) cv2.imshow('src',img0) openCV图片灰度处理二import cv2 img = cv2.imre