insertMany()를 사용하여 MongoDB의 기존 컬렉션에 여러 문서를 삽입할 수 있습니다. 방법. 구문 db.coll.insert(docArray) 어디, DB 데이터베이스입니다. 콜 문서를 삽입할 컬렉션(이름)입니다. docArray 삽입하려는 문서의 배열입니다. 예시 > use myDatabase() switched to db myDatabase() > db.createCollection(sample) { "ok" : 1 } > db.test.insert([{n

find()를 사용하여 MongoDB의 기존 컬렉션에서 문서를 검색할 수 있습니다. 방법. 구문 db.coll.find() 어디, DB 데이터베이스입니다. 콜 문서를 삽입할 컬렉션(이름)입니다. 예시 MongoDB 데이터베이스에 다음 문서와 함께 Students라는 컬렉션이 있다고 가정합니다. - {이름:람, 나이:26, 도시:뭄바이}{이름:로자, 나이:28, 도시:하이데라바드}{이름:라마니, 나이:35, 도시:델리} 다음 쿼리는 수집된 샘플에서 모든 문서를 검색합니다. 자바 프로그램 사용 Java에서는

remove()를 사용하여 MongoDB의 기존 컬렉션에서 문서를 삭제할 수 있습니다. 방법. 구문 db.coll.remove(DELLETION_CRITTERIA) 어디, DB 데이터베이스입니다. 콜 문서를 삽입할 컬렉션(이름)입니다. 예 MongoDB 데이터베이스에 다음 문서와 함께 Students라는 컬렉션이 있다고 가정합니다. - {name:"Ram", age:26, city:"Mumbai"} {name:"Roja", age:28, city:"

drop()을 사용하여 MongoDB에서 기존 컬렉션을 삭제할 수 있습니다. 방법. 구문 db.coll.drop() 어디, DB 데이터베이스입니다. 콜 문서를 삽입할 컬렉션(이름)입니다. 예시 아래와 같이 MongoDB 데이터베이스에 3개의 컬렉션을 생성했다고 가정합니다. - > use sampleDatabase switched to db sampleDatabase > db.createCollection("students") { "ok" : 1 } > db.c

색상 공간 프로토콜을 사용하여 이미지의 색상을 표현할 수 있습니다. OpenCV에서 사용할 수 있는 몇 가지 색 공간이 있습니다. 그 중 일부는 − BGR - RGB는 여기에서 가장 널리 사용되는 색 공간이며 각 픽셀은 실제로 빨강, 파랑 및 녹색의 세 가지 다른 색(강도) 값으로 구성되며 OpenCV의 기본 색 공간이지만 BGR로 저장됩니다. HSV − HSV 색 공간에서는 색조, 채도 및 밝기를 변경하여 다른 색을 형성합니다. CMK − 이것은 빼기 색 공간이며 흰색에서 시작하여 시안, 마젠타 및 노란색 값을 빼

JShell 도구 자바 9에 도입되었습니다. Java 언어 기능과 광범위한 라이브러리를 빠르게 탐색, 발견 및 실험할 수 있는 빠르고 친숙한 환경을 제공합니다. 코드가 JShell 콘솔에 입력되면 JLine에 의해 처리됩니다. . 콘솔에서 캡처할 수 있는 Java 라이브러리입니다. 코드가 입력되면 JShell 파서에 의해 파싱됩니다. 유형(메서드 , 변수 등). JShell 파서 다음 규칙에 따라 클래스에 래핑됩니다. 모든 가져오기는 이 클래스의 맨 위에 배치됩니다. 변수, 메소드 및 클래스 선언은 정적 이 됩니다. 이 클래스의

bitwise_and()를 사용하여 두 이미지 간의 비트 연결을 계산할 수 있습니다. org.opencv.core.Core 메소드 수업. 이 방법은 세 개의 매트 원본, 대상 및 결과 행렬을 나타내는 개체는 원본 행렬의 각 요소에 대한 비트 연결을 계산하고 결과를 대상 행렬에 저장합니다. 예시 다음 Java 예제에서는 이미지를 이진 및 회색조로 변환하고 결과의 비트 결합을 계산합니다. import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.high

등고선은 특정 모양의 경계를 따라 모든 점을 연결하는 선에 불과합니다. 이것을 사용하면 다음을 할 수 있습니다 - 물체의 모양을 찾습니다. 물체의 면적을 계산합니다. 물체를 감지합니다. 물체를 인식합니다. findContours()를 사용하여 이미지에서 다양한 모양, 개체의 윤곽을 찾을 수 있습니다. 방법. 이 메소드는 다음 매개변수를 받아들입니다 - 바이너리 이미지. MatOfPoint 유형의 빈 목록 개체 등고선을 저장합니다. 이미지 토폴로지를 저장할 빈 매트 개체입니다. 주어진

등고선은 특정 모양의 경계를 따라 모든 점을 연결하는 선에 불과합니다. 이것을 사용하면 다음을 할 수 있습니다 - 물체의 모양을 찾습니다. 물체의 면적을 계산합니다. 물체를 감지합니다. 물체를 인식합니다. findContours()를 사용하여 이미지에서 다양한 모양, 개체의 윤곽을 찾을 수 있습니다. 방법. 같은 방법으로 그릴 수 있습니다 주어진 입력 이미지에서 모양의 영역을 찾을 수도 있습니다. 그렇게 하려면 contourArea()를 호출해야 합니다. Imgproc 클래스의 메소드. 이 메서드는 특정

detect() org.opencv.features2d.Feature2D 메소드 (추상) 클래스는 주어진 이미지의 핵심 포인트를 감지합니다. 이 방법을 사용하려면 Mat 소스 이미지와 빈 MatOfKeyPoint를 나타내는 개체 읽기 키 포인트를 유지하는 개체입니다. drawKeypoints()를 사용하여 이미지에 키 포인트를 그릴 수 있습니다. org.opencv.features2d.Features2d 메소드 수업. 참고 Feature2D는 추상 클래스이므로 하위 클래스 중 하나를 인스턴스화하여 detect() 메서드를 호

detect() org.opencv.features2d.Feature2D 메소드 (추상) 클래스는 주어진 이미지의 핵심 포인트를 감지합니다. 이 방법을 사용하려면 Mat 소스 이미지와 빈 MatOfKeyPoint 를 나타내는 개체 읽기 키 포인트를 유지하는 개체입니다. drawMatches() org.opencv.features2d.Feature2D 메소드 클래스는 주어진 두 이미지의 키 포인트 사이에서 일치하는 부분을 찾아 그립니다. 이 메소드는 다음 매개변수를 받아들입니다 - src1 − 매트의 개체 첫 번째 소스 이미

drawMarker()를 사용하여 이미지에 제작자를 그릴 수 있습니다. org.opencv.imgproc.Imgproc 메소드 수업. 이 메소드는 다음 매개변수를 받아들입니다 - 이미지 − 입력 이미지를 나타내는 Mat 개체입니다. 위치 − Point 클래스의 개체 마커의 위치를 ​​지정합니다. 색상 − 마커의 색상을 지정하는 클래스 Scalar의 개체입니다. 마커 유형 - 마커의 유형을 지정하는 정수 상수입니다. 크기 - 마커의 크기를 지정하는 정수 값입니다. 두께 - 마커의 두께를 지정하는 정수

디지털 이미지는 픽셀의 2D 배열로 저장되며 픽셀은 디지털 이미지의 가장 작은 요소입니다. 각 픽셀에는 알파, 빨강, 녹색, 파랑 값의 값이 포함되며 각 색상의 값은 0에서 255 사이에 있으며 8비트(2^8)를 사용합니다. ARGB 값은 0-7비트에서 파란색 값, 8-15비트에서 녹색 값, 16-23비트에서 빨간색 값, 24-31비트에서 알파로 동일한 순서(오른쪽에서 왼쪽)로 4바이트 메모리에 저장됩니다. 비트. 이미지의 픽셀 내용(ARGB 값) 검색 - 이미지에서 픽셀 값을 얻으려면 - 이미지의 각 픽셀을 반복합니

bitwise_not()을 사용하여 두 이미지 간의 비트 연결을 계산할 수 있습니다. org.opencv.core.Core 메소드 수업. 이 방법은 두 개의 매트 원본 및 대상 행렬을 나타내는 개체는 원본 행렬의 각 요소에 대한 역수를 계산하고 결과를 대상 행렬에 저장합니다. 예시 import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.highgui.HighGui; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; public cl

Java OpenCV 라이브러리의 org.opencv.imgproc 패키지에는 Imgproc이라는 클래스가 포함되어 있습니다. 채워진 다각형을 그리려면 fillPoly()를 호출해야 합니다. 이 클래스의 메소드. 이 메소드는 다음 매개변수를 받아들입니다 - 다각형을 그릴 이미지를 나타내는 Mat 개체입니다. MatOfPoint 유형의 개체를 보유하는 A-List 개체입니다. 폴리곤의 색상을 나타내는 스칼라 객체입니다. 선 종류를 나타내는 정수입니다. 예 import java.util.ArrayList; im

OpenCV imread()를 사용하여 이미지를 읽으려고 하면 메서드는 Mat 객체를 반환합니다. AWT/Swings 창을 사용하여 결과 Mat 객체의 내용을 표시하려면 Mat 객체를 java.awt.image.BufferedImage 클래스의 객체로 변환해야 합니다. 이렇게 하려면 아래에 제공된 단계를 따라야 합니다. - 매트를 MatOfByte로 인코딩 − 먼저 행렬을 바이트의 행렬로 변환해야 합니다. Imgcodecs 클래스의 imencode() 메서드를 사용하여 수행할 수 있습니다. 이 메서드는 String 매개변수(

등고선은 특정 모양의 경계를 따라 모든 점을 연결하는 선일 뿐입니다. 이것을 사용하면 다음을 할 수 있습니다 - 물체의 모양을 찾습니다. 물체의 면적을 계산합니다. 물체를 감지합니다. 물체를 인식합니다. findContours()를 사용하여 이미지에서 다양한 모양, 개체의 윤곽을 찾을 수 있습니다. 방법. 같은 방법으로 그릴 수 있습니다 drawContours()를 사용하여 이미지의 찾은 윤곽을 그릴 수 있습니다. 메소드 이 메소드는 다음 매개변수를 허용합니다 - 결과 이미지를 저장할 빈 Mat 개

서비스 구현을 제공하는 모듈 인터페이스에는 제공이 포함됩니다. 모듈 설명자의 문 파일. 모듈에 제공이 없는 경우 모듈 설명자 파일의 문, 서비스 로더가 해당 모듈을 로드할 수 없습니다. 서비스 제공업체 인터페이스를 만들 수 있습니다. 아래 단계를 사용하여: 새 모듈 com.tutorialspoint.serviceproviderinterface를 만듭니다. . src/main/java 디렉토리에서 module-info.java를 만듭니다. 파일. 소스 디렉토리 내에서 com.tutorialspoint.serviceprovid

JShell 대화형 명령줄입니다. Java 9에 도입된 도구입니다. REPL 이라고도 합니다. 입력을 받아 평가하고 사용자에게 출력을 인쇄하는 도구입니다. JShell 도구에서 내부 명령 /vars를 사용하여 생성된 모든 변수를 나열할 수 있습니다. . 다른 /vars 아래 나열된 JShell 도구에서 사용할 수 있는 명령입니다. /vars /vars [ID] /vars [Variable_Name] /vars -start /vars -all /var: 이 명령을 사용하면 현재 세션의 모든 활성 변수 목록을 표시할 수 있습니다.

모듈 명명된 자체 설명 코드 및 데이터 모음입니다. 코드는 Java 클래스 및 인터페이스와 같은 유형을 포함하는 패키지 세트로 구성되었습니다. 데이터에는 리소스 및 기타 종류의 정적 정보가 포함됩니다. 모듈을 선언한 다음 module-info.java를 추가해야 합니다. 소스 코드의 루트에 있습니다. 아래는 module-info.java 템플릿입니다. 파일. module <module-name> {    requires <module-name1> ;    requires &