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  • excel不同电脑上显示不一样解决方案
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    2020-02-21 11:53:06

    问题:同一个EXCEL的数据在两台电脑上显示不一样

    解决方法

    1,首先检查EXCEL问题有问题没有;如果觉得有问题,可以先把数据给copy出来;

    2,同一台电脑用不同的账号测试;

    3,再用不同的电脑测试测试

    只有这样的方法来测试;我这一次通过1就解决了!

     

     

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  • 有个小游戏,就是给出两张只有轻微的几处差异的图像,来大家来找出图像中的不同之处,之前曾经玩过,发现游戏明明告诉你有几处不同,但你什么也找全,比如下面的几组图像,这几组图像每组都有三个不同的地方。...

    前言

    • 有个小游戏,就是给出两张只有轻微的几处差异的图像,让大家来找出图像中的不同之处,之前曾经玩过,发现游戏明明告诉你有几处不同,但你什么也找不全,比如下面的几组图像,这几组图像每组都有三个不同的地方,可以试试能找出几处。
      在这里插入图片描述
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      在这里插入图片描述
      不管你再什么认真找,也不容易找全其中差异的地方。以前试过从左到一块块的用眼睛扫描,但也是很容易漏掉细微的地方。可能是人的视觉感受野的问题吧。

    2.在数字图像处理里面,每张图像都被看成一个三维的矩阵,那么把两张图像矩阵一相减,就得到差异的地方,在OpenCV库里面有封装的函数subtract()可以实现为个功能。这个API也可用来做差分法运动跟踪。
    3.我这里的编程环境是Windows 10 64位,IDE是VS2019,配置了OpenCV 4.5,实现语言是C++。

    二.代码实现

    1.创建新的工程,把编译好的OpenCV导入到Vs里,添加系统环境。
    2.实现代码

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <string>
    #include <iostream>
    
    
    void imshow(std::string name, const cv::Mat& cv_src)
    {
    	cv::namedWindow(name, 0);
    	int max_rows = 800;
    	int max_cols = 800;
    	if (cv_src.rows >= cv_src.cols && cv_src.rows > max_rows)
    	{
    		cv::resizeWindow(name, cv::Size(cv_src.cols * max_rows / cv_src.rows, max_rows));
    	}
    	else if (cv_src.cols >= cv_src.rows && cv_src.cols > max_cols)
    	{
    		cv::resizeWindow(name, cv::Size(max_cols, cv_src.rows * max_cols / cv_src.cols));
    	}
    	cv::imshow(name, cv_src);
    }
    
    void imageSubtract(const cv::Mat& image1, const cv::Mat& image2,cv::Mat &cv_dst)
    {
    	if (image1.empty() || image2.empty())
    	{
    		return;
    	}
    	
    	cv::Mat cv_src1 = image1.clone();
    	cv::Mat cv_src2 = image2.clone();
    
    	if ((image1.rows != image2.rows) || (image1.cols != image2.cols))
    	{
    		int rows = (image1.rows + image2.rows) / 2;
    		int cols = (image1.cols + image2.cols) / 2;
    		
    		cv::resize(image1, cv_src1, cv::Size(cols, rows));
    		cv::resize(image2, cv_src2, cv::Size(cols, rows));
    	}
    
    	cv::Mat image1_gary, image2_gary;
    
    	if (cv_src1.channels() != 1)
    	{
    		cvtColor(cv_src1, image1_gary, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    	}
    	if (cv_src2.channels() != 1)
    	{
    		cvtColor(cv_src2, image2_gary, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    	}
    
    	cv::Mat frameDifference, absFrameDifferece;
    	cv::Mat previousGrayFrame = image2_gary.clone();
    
    	//图1减图2
    	subtract(image1_gary, image2_gary, frameDifference, cv::Mat(), CV_16SC1);
    
    	//取绝对值
    	absFrameDifferece = abs(frameDifference);
    
    	//位深的改变
    	absFrameDifferece.convertTo(absFrameDifferece, CV_8UC1, 1, 0);
    	imshow("absFrameDifferece", absFrameDifferece);
    	
    	cv::Mat segmentation;
    	//阈值处理(这一步很关键,要调好二值化的值)
    	threshold(absFrameDifferece, segmentation, 10, 255, cv::THRESH_BINARY);
    	//threshold(absFrameDifferece, segmentation, 0, 255, cv::THRESH_OTSU);
    
    	imshow("bin", segmentation);
    
    	//形态学处理(开闭运算)
    	//形态学处理用到的算子
    	cv::Mat morphologyKernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5), cv::Point(-1, -1));
    	morphologyEx(segmentation, segmentation, cv::MORPH_CLOSE, morphologyKernel, cv::Point(-1, -1), 2, cv::BORDER_REPLICATE);
    
    	//找边界
    	std::vector< std::vector<cv::Point> > contours;
    	std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
    	findContours(segmentation, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0));//CV_RETR_TREE
    	std::vector< std::vector<cv::Point> > contours_poly(contours.size());
    
    	std::vector<cv::Rect> boundRect;
    
    	cv_dst = cv_src1.clone();
    	for (int index = 0; index < contours.size(); index++)
    	{
    		approxPolyDP(cv::Mat(contours[index]), contours_poly[index], 3, true);
    		cv::Rect rect = cv::boundingRect(cv::Mat(contours_poly[index]));
    		rectangle(cv_dst, rect, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
    	}
    }
    
    int main()
    {
    	//读入图像
    	cv::Mat cv_image1 = cv::imread("images/F1.jpg");
    	cv::Mat cv_image2 = cv::imread("images/F2.jpg");
    
    	cv::Mat cv_dst;
    	//比较图像
    	imageSubtract(cv_image1, cv_image2, cv_dst);
    	imshow("A1", cv_image1);
    	imshow("A2", cv_image2);
    	imshow("dst", cv_dst);
    	cv::imwrite("cv_dst.jpg", cv_dst);
    
    	cv::waitKey();
    	return 0;
    }
    

    3.运行效果:
    在这里插入图片描述

    3.结果对比:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    4.整个工程源码以上传到CSDN:https://download.csdn.net/download/matt45m/49898214

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  • 满意答案lzbiyu2018.09.17采纳率:55%等级:12已帮助:27660win7系统用户从网上下载一些图片是jpg格式的,但是在使用过程中发现后缀是jpg格式的图片开,也知道怎么回事呢?出现此类问题一般是因为文件关联...

    满意答案

    dcebd7a0de6265b6ccae5ead692f1eab.png

    lzbiyu

    2018.09.17

    dcebd7a0de6265b6ccae5ead692f1eab.png

    采纳率:55%    等级:12

    已帮助:27660人

    win7系统用户从网上下载一些图片是jpg格式的,但是在使用过程中发现后缀是jpg格式的图片打不开,也不知道怎么回事呢?出现此类问题一般是因为文件关联没有弄好,或者没有相关的打开jpg图片的软件。针对jpg图片打不开的问题,下面小编告诉大家具体的处理方法。

    具体方法如下:

    1、首先我们一起来认识jpg格式,jpg是一种比较常见的图画格式,一般我们的手机和相机拍摄的照片,在网上看到的图片基本都是jpg格式,jpg全称jpeg;

    2、如果你的电脑没有安装任何的看图工具,我们可以借助浏览器来打开。右键图片——打开方式——选择Ie浏览器即可;

    3、看图建议大家还是用专业的看图工具比较合适,此类看图工具很多,有系统自带的Windows图片和传真查看器,还有比较专业的美图、Acdsee、还有很精巧的看图王。建议大家如果紧紧是看图或者进行简单的批量更名、加水印、加文字、旋转图片等操作,还是使用看图王比较方便;

    4、安装后一般就会马上关联图片类型,在打开这些jpg图片的时候默认就会使用看图王打开,你也可以右键图片——打开方式——选择程序——选择看图王程序——勾选下面的始终使用选择的程序打开这种文件;

    5、通过以上的设置,我们在看图片的图标一般就会更换成了图片形式的图标了。

    上述教程步骤就是win7系统打不开jpg格式图片的处理方法,简单设置之后,轻松打开jpg格式图片了。追问: 没用 还是一样的打不开

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  • NewTech:人类发布史上首张黑洞照片—1+17张高清图片讲解黑洞简史 导读 科技圈大事件:天文学家捕获首张黑洞照片。爱因斯坦曾精准语言,霍金曾发现黑洞辐射,一个令众多科学家期待已久的黑洞,终于现身了。 ...

    High&NewTech:人类发布史上首张黑洞照片—1+17张高清图片讲解黑洞简史

     

    导读
          科技圈大事件:天文学家捕获首张黑洞照片。爱因斯坦曾精准语言,霍金曾发现黑洞辐射,一个令众多科学家期待已久的黑洞,终于现身了。
          2019年4月10日21点整,中国、美国、比利时、丹麦、智利、日本和中国台湾地区科学家将同时举行新闻发布会,以展示期待已久的事件视界望远镜的观察结果。人们期望事件视界望远镜能为黑洞拍下第一张照片。
          天文学家召开全球新闻发布会,宣布首次直接拍摄到黑洞的照片。这张照片来之不易,为了得到这张照片,天文学家动用了遍布全球的8个毫米/亚毫米波射电望远镜,组成了一个所谓的“事件视界望远镜”。在过去,所有跟黑洞有关的图片都是艺术想象图或者模拟仿真图。直到今天,一切都改变了!事件视界望远镜组织(Event Horizon Telescope Collaboration, 以下简称 EHT)第一次直接拍摄到了星系M87中心的超大质量黑洞的照片。该照片的主角远在5000多万光年之外,位于遥远的M87星系的中央,质量约为太阳的65亿倍。EHT 对两个黑洞总共观测了约 5 个夜晚,产生了 4PB 的数据(转换成 MP3 格式需播放 8000 年才能听完。采集的数据量如此之大,这也是为什么时隔两年后大众才有机会一睹黑洞的全貌的原因。
          荷兰拉德堡德大学的射电天文学家 Heino Falcke 曾如此评价黑洞:“它们是空间和时间的终点,可能也代表着人类知识的最终极限。”

    来,先看看黑洞的颜值啦,你打几分呢?

     

    个评:当我们看到黑洞时,黑洞也看到了我们,一个非常魔幻的地方。正如黑洞,人在苍茫宇宙之中,质量小的可真的是微乎其微,但是,我们人类的大脑具有的思维空间和想象力可真是令人叹服!

     

    目录

    黑洞简介

    1张高清图片了解黑洞前生今世

    17张高清图片讲解黑洞简史

    网友精彩留言摘选

    网友搞笑人类首次发现黑洞


     

     

    黑洞简介

           黑洞是什么?自上世纪中期开始,人们对黑洞的探秘就从未停止过。200多年前,英国的米歇尔和法国的拉普拉斯就曾提出: 一个质量足够大但体积足够小的恒星会产生强大的引力,以致连光线都不能从其表面逃走,因此这颗星是完全“黑”的,但这一推论随后被人遗忘。
          很少有人比帮助确立黑洞存在的这个人更讨厌黑洞:他就是阿尔伯特•爱因斯坦。他在1915年发表的广义相对论,阐述了物质是如何引起空间和时间(时空)弯曲的——就像把一个保龄球放在弹簧垫上、弹簧垫表面会向下凹陷那样。引力是宇宙几何形状变形产生的效应。物理学家这样表述广义相对论:“物质引起时间和空间弯曲,空间和时间引起物质运动。”
          1915年爱因斯坦发表广义相对论不久,德国数学家史瓦西得到了静态球对称情况下爱因斯坦场方程的一个解,解在一个特殊半径(后称史瓦西半径)处存在奇异性。就在爱因斯坦广义相对论方程发表数个月后,德国科学家卡尔•施瓦兹希尔德(Karl Schwarzschild)修订了爱因斯坦的方程,并得出了一个令人不安的结论。他发现,如果一个物体密度足够大,它最终将在时空中形成一个被称作奇点的“无底洞”
          到1960年代,奇点被称作黑洞,是非常强大的引力陷阱,任何物体一旦进入,就再也无法返回了。黑洞的引力场非常强大,即使是光也不能逃离事件视界(是一种时空曲隔界线,可以理解为是黑洞的边界)。 爱因斯坦认为奇点的概念很荒谬,专门进行研究来批驳这一概念。但随着时间推移,越来越多的研究人员发现了更多线索:施瓦兹希尔德古怪的想法可能是符合实际的
          1973年,霍金等人提出了黑洞无毛定理。根据这一定理,任意被视界包裹的黑洞都可以被三个物理量完整地描述:质量、自旋和电荷。换言之,任意两个黑洞,只要质量、自旋和电荷都相等,那么这两个黑洞应该是完全一样的,就像两个电子一样是不可区分的。根据该定理的描述,黑洞是没有“毛发”的,没有任何几何上的不规则性或其他可区分的性质。
          1974年,位于美国西弗吉尼亚州的格林班克射电望远镜的研究人员,捕获了来自银河系中心强大的无线电信号。这是人马座A *黑洞存在的第一个观测证据。整个银河系都围绕这一黑洞旋转。 目前,天体物理学家认为,所有大星系的中心都“潜伏”着超大质量黑洞。有关这一理论的一个最大的未解之谜是“先有鸡还是先有蛋”:先有黑洞还是先有星系?
           黑洞并不是人类应该担心的诸多天体之一。它们不会伺机吞噬美丽的行星,更不是宇宙真空吸尘器。不过,我还是不想跨过事件视界,那样我就完了。 麻省理工学院退休物理学教授雷纳•韦斯(Rainer Weiss)因探测黑洞碰撞产生的引力波而获得诺贝尔奖,他解释说:“最终,黑洞会撕裂人体;再往黑洞中心运动,它会摧毁每一个分子;到更靠近黑洞中心的区域,它会摧毁所有的原子核。” 最终“人体”会达到奇点。根据物理方程的描述,奇点的时空曲率变得无限大,所有已知的物理定律都不再适用。 韦斯说,“当时,没有人知道该如何解释奇点。”他指出,要理解奇点,“人们需要掌握量子引力理论,而我们尚未建立起成熟的量子引力理论”。
          至于什么是奇点,没有人真正知道。我们可能无法用空间坐标来描述它,而且奇点也不存在时间。从某种意义上说,奇点什么也没有,没有任何活动发生。 纽约Flatiron研究所计算天体物理中心的天体物理学家奇亚拉•曼加莱利(Chiara Mingarelli)表示,“什么是黑洞?这是当下科学界的重大未解之谜之一。什么是奇点?在数学上我们把它定义为时空的无限曲率。但这不可能是真的。” 她的意思是,数学可能与奇点的实际情况不符,“从数学上说,这是我们能给出的最好的解释,但如果我们能看到黑洞的中心——奇点,它可能会是某种物质”。
          著名的LIGO实验,已成功地捕获黑洞融合的信号。在第一次探测到引力波时,估计两个黑洞的质量各约相当于30个太阳。当它们融合时,大约相当于三个太阳质量的能量以引力波的形式辐射到整个宇宙中。耶鲁大学天体物理学家普里亚姆瓦达•那塔拉印(Priyamvada Natarajan)说:“形象地说明引力透镜效应,就是人能够看到头后边的物体。我们建立了有关黑洞,特别是事件视界的模型和理论,并进行了一些模拟,以对黑洞进行观察,拍下黑洞照片将是令人难以置信的,这是对我们科学研究的一种证明。” 换句话说:理论是伟大的,但眼见为实
          凯蒂·伯曼认为,像 EHT 这样的项目能够成功,正是不同学科的研究人员用各自的专业知识一起创造的结果“我们是一个由天文学家、物理学家、数学家和工程学家构成的大熔炉。这就是我们能够很快达成一个看起来不可能达成的成就的原因……在此,我想鼓励你们所有人,走出去,推动科学的边际,尽管刚开始它可能看起来和一个黑洞一样神秘”,她说。

    以上部分转自《人类认识黑洞的历史:爱因斯坦最纠结》

     

    1张高清图片了解黑洞前生今世

    转自《央视新闻》


     

     

    17张高清图片讲解黑洞简史

    图片转自:新原理研究所《新黑洞简史》

     

    网友精彩留言摘选

    1、文科生说: 除了眼前的苟且,还有诗和远方。
    理科生说: 在更远处,还有星辰大海和无尽奥秘。
    人文主义能帮助人类探索内心,科学精神能帮助人类探索世界。很高兴在充斥着各种商业广告的信息黑洞里,能看到一点点光。


     

    2、网友们,也没忘了爱因斯坦和霍金:“非常感谢你们的工作和努力,世界永远不会忘记你们。”

     

     

    网友搞笑人类首次发现黑洞

    黑洞?生活无处不见,哈哈

    华为与天文望远镜PK
    天文对华为说:逆光也清晰,你咋这么牛逼?

    如何向中国股民解释黑洞?

    国外网友

                             

    “为什么穷?钱都被吸走了啊”

    最后,杜蕾斯的广告,话说杜蕾斯的文案,是真特么真厉害……

     

     

     

     

     

    展开全文
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