小编sau*_*hts的帖子

我一直在OpenCV(开源计算机视觉库)中进行面部检测实验,发现可以使用Haar级联来检测面部,因为其中有几个提供了OpenCV.但是,我注意到还有几个LBP级联.根据OpenCV人脸检测文档,经过一些研究,我发现LBP代表局部二进制模式,也可以用于人脸检测.

我想知道的是哪个更好？哪一个表现得更快,哪一个更准确？似乎LBP表现得更快,但我也不是100%肯定.谢谢.

我首先得到了我的nginx docker图像:

docker pull nginx

然后我开始了:

docker run -d -p 80:80 --name webserver nginx

然后我停了下来:

docker stop webserver

然后我尝试重新启动它:

$docker run -d -p 80:80 --name webserver nginx
docker: Error response from daemon: Conflict. The container name "/webserver" is already in use by container 036a0bcd196c5b23431dcd9876cac62082063bf62a492145dd8a55141f4dfd74. You have to remove (or rename) that container to be able to reuse that name..
See 'docker run --help'.

嗯,这是一个错误.但实际上现在容器列表中没有任何内容:

docker container list
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES

为什么我重启nginx图片失败了？怎么解决？

什么时候需要添加-u $(id -u):$(id -g)docker run 命令？

我看到它是用户 id 和组 ip 映射，但我想更好地理解这一点。

我参考http://www.open3d.org/docs/release/tutorial/visualization/visualization.html#Function-draw_geometries中的代码和代码如下：

import open3d as o3d

print("Let's draw a box using o3d.geometry.LineSet.")
points = [
[0, 0, 0],
[1, 0, 0],
[0, 1, 0],
[1, 1, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 1],
[0, 1, 1],
[1, 1, 1],
]
lines = [
[0, 1],
[0, 2],
[1, 3],
[2, 3],
[4, 5],
[4, 6],
[5, 7],
[6, 7],
[0, 4],
[1, 5],
[2, 6],
[3, 7],
]
colors = [[1, 0, 0] for i in range(len(lines))]
line_set = o3d.geometry.LineSet( …

我们只是在我们的软件增加了一个autoupdater并得到了一些bug报告说,自动更新将无法正常完成,因为下载的文件的SHA1校验码不匹配.我们托管在Amazon S3上......

这或者我的代码有问题或者S3有问题.

我重读我的代码是否有可疑的东西,并写了一个简单的脚本,下载并检查下载文件的校验和,并在同时,确实获得了一些错误一次(1出40昨天).今天似乎还可以.

你遇到过那种问题吗？有某种解决方法吗？

额外信息:测试在日本进行.

我有一个 512x160 像素的黑白图像，我想使用 OpenCV 将其放大（到 4096x1280）。负值（白色）像素保持负值非常重要。cv2.resize默认情况下似乎会对图像进行抗锯齿处理，从而产生假正像素。有没有办法禁用抗锯齿功能？

编辑：据我所知，这里有插值方法：

• INTER_NEAREST - 最近邻插值
• INTER_LINEAR - 双线性插值
• INTER_CUBIC - 双三次插值
• INTER_AREA - 使用像素区域关系重新采样。它可能是图像抽取的首选方法，因为它可以提供无莫尔条纹的结果。但当图像缩放时，与INTER_NEAREST方法类似。
• INTER_LANCZOS4 - 在 8x8 邻域上进行 Lanczos 插值。
• INTER_MAX - 插值代码的掩码。
• WARP_FILL_OUTLIERS - 标志，填充所有目标图像像素。如果其中一些对应于源图像中的异常值，则它们被设置为零。
• WARP_INVERSE_MAP - 标志，逆变换。