1.发现多半是SNMP的配置问题 被监控端安装snmp yum -y install net-snmp net-snmp-devel 被监控端安装配置snmp vim /etc/snmp/snmpd.conf com2sec notConfigUser default public 改为 ( cacti主机IP地址 ) com2sec notConfigUser 192.168.0.195 public access notConfigGroup "" any noauth exact

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

http://os.51cto.com/art/201404/434915.htmhttp://os.51cto.com/art/201109/289306.htmhttp://freeloda.blog.51cto.com/2033581/1308807 1.system utilities -->Rebuild poller cache2. 系统时间不准确,重新设置时间3. 图像没有生成,运行 #/usr/bin/php /srv/www/htdocs/cacti/poller.php --

很久没写博客了,今年过年的时候,家里出了意外,现在心里依然很难受.6月份之前一直忙着写毕业论文,答辩完6月初回公司继续上班,今天刚好周末有空,就写下之前碰到一个问题. 做一个图像查看器(基于Chrome浏览器),可以旋转缩放,在一位同事的代码的基础上进行修改,因为同事使用了html5中的canvas,不过他那边最大放大倍数只有3倍,而我这边最大放大倍数为8倍,这样,问题就出现了,测试人员A把某一张图像放大到第8倍的时候,图像突然不见了,而她说在另外一个测试人员B的电脑上测试则不会出现图像消失,我

在做人脸检测的时候,需要从摄像头拍摄视频中把检测到的人脸区域提取出来,网上找了很多博客,发现多数都是在用cvSetImageRoi函数,该函数声明如下:void cvSetImageROI(IplImage* image, CvRect rect),可以看出,这个函数支持IplImage类,不能使用Mat,所以转换来转换去很麻烦,最后在国外网站(stack overflow)发现了一个用Rect 提取的方法.举个例子来说明: Mat img=imread("D:\\1研究生\\Facial Ex

function centerGPos = cenP(I ) %cenP finds the core of the PSF % [row, col] = find(I > ); minRow = min(row); maxRow = max(row); minCol = min(col); maxCol = max(col); pos(:, :, ) = repmat((minRow:maxRow)', [1, maxCol - minCol + 1]); pos(:, :, ) = repm

[root@CactiEZ log]# tail cacti.log 2016年04月06日 14:53:16 PM - CMDPHP: Poller[0] ERROR: SQL Cell Failed!, Error:'2006', SQL:"SELECT count(*) FROM poller_time WHERE poller_id=0 AND end_time>'0000-00-00 00:00:00'" 2016年04月06日 14:53:16 PM - CMDPHP

1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明:sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None)  找出图像中的关键点 参数说明: kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图, 3. ret = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) 在图中画出关键点 参数说明:gray表示输入图片, kp表示关键点,img表示输出的图片 4.kp, dst = sift.compute

最近研究php微信支付开发,从微信官方下载了微信支付的demo后,测试时总是弹出NaN:Undefined这样的错误提示.不过这个并不影响支付的操作,支付成功后依然可以正常获取到支付状态,并进行跳转.输出等操作. 微信支付demo官方下载地址:https://pay.weixin.qq.com/wiki/doc/api/jsapi.php?chapter=11_1(含php.java..net C#三个版本) 具体表现为: 1.下单的时候,并没有弹出NaN:undefined.2.进入到支付页面

对于Cacti是通过snmpget来获取数据,使用 RRDtool绘画图形,用snmp服务获取数据,然后用rrdtool储存和更新数据,那么就可以简单理解为Cacti就是RRDTool的一个web图形界面管理工具,不用记住RRDTool那繁杂的参数选项,在Cacti界面直接填入或者选择值,即可用snmp服务获取数据,然后用rrdtool储存和更新数据. 0x01  前言 安装好cacti,登陆进入首先可以看到提示,说明了如何开始监控. You are now logged into Cacti.

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opencv中图像的格式Mat 有图像的定义,图像深度.类型格式等,其中Mat的参数depth为深度,深度反应出图像颜色像素值: 关于数据的储存:(转) Mat_<uchar>对应的是CV_8U,Mat_<char>对应的是CV_8S,Mat_<int>对应的是CV_32S,Mat_<float>对应的是CV_32F,Mat_<double>对应的是CV_64F,对应的数据深度如下: • CV_8U - 8-bit unsigned intege

目录 cacti简单部署    1 环境依赖包部署    1 1.    cacti中文版0.8e搭建    2 2.    cacti安装向导 url:http://192.168.200.243/cacti/install/    2 3.    被监控端配置snmp协议    5 4.    服务器端配置snmp协议    5 5.    监控端操作界面出图    6 6.    cacti web界面    6 6.1.主机增加"Devices"à"add"

本篇懒得排版,直接在网页html编辑器编辑 在图像处理时,我们常常需要求出图像的直方图.灰度平均值.灰度的方差,这里给出一个opencv2+自带程序,实现这些功能. 直方图 对于直方图,使用cv::calcHist函数可以求出. 原型 void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize,

一.图像直方图的概念 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比. 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征.在实际工程中,图像直方图在特征提取.图像匹配等方面都有很好的应用. 二.利用OpenCV计算图像的直方图 OpenCV中计算图像直方图像函数是calcHist,它的参数比较多,下面分析一下它的接口和用法. void calcH

轮廓检测: 轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点,比如原图中有3*3的矩形点.那么就可以将中间的那一点去掉. 一．关键函数1.1  cvFindContours函数功能:对图像进行轮廓检测,这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息,并传出指向这条链表表头的指针.函数原型:int cvFindContours(  CvArr* image,                              第一个参数表示输入图像,必须为一个8位的二值图像  CvMemStorage* storag

Canny边缘检测 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘函数原型:     void cvCanny(       const CvArr* image,              //第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图      CvArr* edges,                      //第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图      double threshold1,    

比较原始图像数据和PDF中的图像数据,结果见表1.1.表1.1中各种“解码器”的解释见本文后续的“PDF支持的图像格式”部分,“PDF中的图像数据”各栏中的数据来自开源的PdfView.如果您有兴趣查看PDF文件内部细节,建议用UltraEdit-32,仅看PDF文件结构 用PdfView足矣.表1.1 从ACDSEE打印图像到Acrobat PDF虚拟打印的结果 原始图像 PDF中的图像数据 序号 说明 宽×长(象素) 图像解码器 文件长度(字节) PDF解码器 BitsPerComponen

第7章  C#图形图像编程基础 本章主要介绍使用C#进行图形图像编程基础,其中包括GDI+绘图基础.C#图像处理基础以及简单的图像处理技术. 7.1  GDI+绘图基础 编写图形程序时需要使用GDI(Graphics Device Interface,图形设备接口),从程序设计的角度看,GDI包括两部分:一部分是GDI对象,另一部分是GDI函数.GDI对象定义了GDI函数使用的工具和环境变量,而GDI函数使用GDI对象绘制各种图形,在C#中,进行图形程序编写时用到的是GDI+(Graphice

GOCR.js 是 GOCR(开源的 OCR 光学识别程序)项目的纯 JavaScript 版本,使用 Emscripten 进行自动转换.这是一个简单的 OCR (光学字符识别)程序,可以扫描图像中的文字回文本. 在线演示      立即下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效果[源码下载] 12款经典的白富美型 jQu