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Python:用numpy+OpenCV快速实现矫正图像的功能

透视变换是一个很实用的功能,当用手机去拍证件或者名片时,经常会拍歪,或者有边框。如果你使用过类似“扫描全能王”的软件,你应该知道,他们会自动把证件矫正并除边框,它就是通过透视变换实现的,和numpy中的仿射变换一样。 左图为原图,右图为矫正后的图 1.运行环境 Python3.6.5 pycharm win10 安装oponcv, numpy 库安装教程链接 2.代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('E:\\card2.jpg') rows, cols = img.shape[:2] # 原图中书本的四个角点 pts1 = np.float32([[69, 163], [704, 62], [162, 675], [970, 411]]) # 变换后分别在左上、右上、左下、右下四个点 pts2 = np.float32([[0, 1000], [0, 0], [750, 1000], [750, 0]]) # 生成透视变换矩阵 M = cv2.getPersp...

Spark2.1.0之内置RPC框架

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/80799622 在Spark中很多地方都涉及网络通信,比如Spark各个组件间的消息互通、用户文件与Jar包的上传、节点间的Shuffle过程、Block数据的复制与备份等。在Spark 0.x.x与Spark 1.x.x版本中,组件间的消息通信主要借助于Akka[1],使用Akka可以轻松的构建强有力的高并发与分布式应用。但是Akka在Spark 2.0.0版本中被移除了,Spark官网文档对此的描述为:“Akka的依赖被移除了,因此用户可以使用任何版本的Akka来编程了。”Spark团队的决策者或许认为对于Akka具体版本的依赖,限制了用户对于Akka不同版本的使用。尽管如此,笔者依然认为Akka是一款非常优秀的开源分布式系统,我参与的一些Java Application或者Java Web就利用Akka的丰富特性实现了分布式一致性、最终一致性以及分布式事务等分布式环境面对的问题。在Spark 1.x.x版本中,用户文件与Jar包的上...

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