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1.通过 Jenkins 构建 CI/CD 实现全链路灰度
2.SIFT算法原理与源码分析
3.qt5和opencv4.3.0实现打开摄像头并截屏拍照，灰度灰度再将灰度化，源码直方化，量化边缘检测，官网怎么写？

通过 Jenkins 构建 CI/CD 实现全链路灰度

       本文介绍通过 Jenkins 构建流水线的灰度灰度方式实现全链路灰度功能。

       在发布过程中，源码thinkphp素材分享源码为了整体稳定性，量化我们总是官网希望能够用小部分特定流量来验证下新发布应用是否正常。

       即使新版本有问题，灰度灰度也能及时发现，源码控制影响面，量化保障了整体的官网稳定性。

       整体架构

       我们以如下 Demo 为例：

       为了保证稳定，灰度灰度我们约定如下上线流程：

       其中，源码在灰度验证中，量化有几种不同的策略

       部署应用&创建泳道

       按照参考文档部署应用后，我们首先要区分线上流量和灰度流量。qq微网站源码

       创建泳道组，将整个链路涉及到的应用全选：

       然后创建泳道组，将符合规则的应用划入 gray 泳道：

       注：没有匹配的流量，会走到基线环境，也就是没有打标的应用节点上。

       配置完成后，访问网关，如果不符合灰度规则，走基线环境：

       如何符合灰度规则，走灰度环境：

       配置 Jenkins 流水线

       本文实践需要将源码打包后执行镜像推送，请确保 Jenkins 有权限推送到镜像仓库中。具体操作，请参见使用 kaniko 构建和推送容器镜像。

       在 Jenkins 命名空间下使用生成的 config.json 文件创建名为 jenkins-docker-cfg 的 Secret。

       在 Jenkins 中创建全链路灰度发布流水线

       基于 Jenkins 实现自动化发布的流水线，通过该流水线可以使应用发布具备可灰度、应用墙 源码下载可观测、可回滚的安全生产三板斧能力。

       1. 在 Jenkins 控制台左侧导航栏单击新建任务。

       2. 输入任务名称，选择流水线，然后单击确定

       3. 在顶部菜单栏单击流水线页签，在流水线区域配置相关参数选择，输入脚本路径，然后单击保存。

       您可以参考以下的文件填写好指定的参数，当然您也可以根据需求编写 Jenkinsfile ，并上传至 Git 的指定路径下（流水线中指定的脚本路径）。

       构建 Jenkins 流水线

       1. 在 Jenkins 控制台单击流水线右侧的图标。

       2. 单击流水线的开始构建。

       说明：第一次构建因为需要从 Git 仓库拉取配置并初始化流水线，所以可能会报错，java源码实现系统再次执行 Build with Parameters，生成相关的参数，填写相关的参数，再次执行构建。

       查看部署状态，代码打包，镜像构建及发布，灰度部署阶段都已经完成，结束灰度阶段等待确认。

       结果验证

       1. 登录容器服务控制台，在控制台左侧导航栏中，单击集群。

       2. 在集群列表页面中，单击目标集群名称或者目标集群右侧操作列下的详情。

       3. 在集群管理页面左侧导航栏选择工作负载 > 无状态。

       4. 在无状态应用列表页面，workman 聊天源码spring-cloud-a-gray应用已经自动创建，并且它的镜像已经替换为spring-cloud-a:gray版本。

       5. 在集群管理页面左侧导航栏选择网络 > 服务，选择设置的命名空间，单击zuul-slb服务的外部端点，查看真实的调用情况。

       6. 登录 MSE 治理中心控制台，在应用详情页面，可以看到灰度流量已经进入到灰度的 Pod 中。

       全量发布应用

       结果验证通过之后，确认全量发布。

       1. 在 Jenkins 控制台中，单击目标流水线名称。

       2. 单击需要全量发布的阶段，在请确认是否全量发布对话框中输入 true，然后单击确认。

       3. 在容器服务控制台，发现 spring-cloud-a-gray 应用已经被删除，并且 spring-cloud-a 应用的镜像已经替换为 spring-cloud-a:gray 版本。

       4. 在 MSE治理中心控制台，发现灰度流量已经消失。

       回滚应用

       如果发现验证结果不符合预期时，则回滚应用。

       1. 在 Jenkins 控制台中，单击目标流水线名称。

       2. 单击需要全量发布的阶段，在请确认是否全量发布对话框中输入 false，然后单击确认。

       3. 在容器服务控制台，发现 spring-cloud-a-gray 应用已经被删除，并且 spring-cloud-a 应用的镜像仍然是老版本。

       4. 在 MSE 治理中心控制台，发现灰度流量已经消失。

       总结

       在微服务治理架构中，全链路灰度功能能提供虚拟泳道，极大的方便了测试、发布时的快速验证，能够帮助 DevOPs 提升线上稳定性。

       阿里云微服务引擎（MSE）能够给您带来全生命周期的、全方位的微服务治理能力，保障您的线上稳定性、提升开发、运维效率。

SIFT算法原理与源码分析

       SIFT算法的精密解析：关键步骤与核心原理

       1. 准备阶段：特征提取与描述符生成

       在SIFT算法中，首先对box.png和box_in_scene.png两张图像进行关键点检测。利用Python的pysift库，通过一系列精细步骤，我们从灰度图像中提取出关键点，并生成稳定的描述符，以确保在不同尺度和角度下依然具有较高的匹配性。

       2. 高斯金字塔构建

       计算基础图像的高斯模糊，sigma值选择1.6，先放大2倍，确保模糊程度适中。

       通过连续应用高斯滤波，构建高斯金字塔，每层图像由模糊和下采样组合而成，每组octave包含5张图像，从底层开始，逐渐减小尺度。

       3. 极值点检测与极值点定位

       在高斯差分金字塔中寻找潜在的兴趣点，利用邻域定义，选择尺度空间中的极值点，这些点具有旋转不变性和稳定性。

       使用quadratic fit细化极值点位置，确保匹配点的精度。

       4. 特征描述与方向计算

       从细化的位置计算关键点方向，通过梯度方向和大小统计直方图，确定主次方向，以增强描述符的旋转不变性。

       通过描述符生成过程，旋转图像以匹配关键点梯度与x轴，划分x格子并加权叠加，生成维的SIFT特征描述符。

       5. 精度校验与匹配处理

       利用FLANN进行k近邻搜索，执行Lowe's ratio test筛选匹配点，确保足够的匹配数。

       执行RANSAC方法估计模板与场景之间的homography，实现3D视角变化适应。

       在场景图像上标注检测到的模板并标识SIFT匹配点。

       SIFT的独特性：它提供了尺度不变、角度不变以及在一定程度上抵抗3D视角变化的特征，是计算机视觉领域中重要的特征检测和描述算法。

qt5和opencv4.3.0实现打开摄像头并截屏拍照，再将灰度化，直方化，边缘检测，怎么写？

       代码如下，觉得有帮助可以采纳下，后面有我在vscode的源代码，可以对照输入测试

       #include <QApplication>

       #include <QMainWindow>

       #include <QPushButton>

       #include <QVBoxLayout>

       #include <QLabel>

       #include <QPixmap>

       #include <QTimer>

       #include <opencv2/opencv.hpp>

       class MainWindow : public QMainWindow

       {

       Q_OBJECT

       public:

       MainWindow(QWidget *parent = nullptr)

       : QMainWindow(parent)

       {

       // 创建显示摄像头图像的标签

       imageLabel = new QLabel(this);

       imageLabel->setAlignment(Qt::AlignCenter);

       // 创建按钮

       QPushButton *captureButton = new QPushButton("拍照", this);

       connect(captureButton, &QPushButton::clicked, this, &MainWindow::captureImage);

       // 创建垂直布局并将标签和按钮添加到布局中

       QVBoxLayout *layout = new QVBoxLayout;

       layout->addWidget(imageLabel);

       layout->addWidget(captureButton);

       // 创建主窗口并设置布局

       QWidget *centralWidget = new QWidget(this);

       centralWidget->setLayout(layout);

       setCentralWidget(centralWidget);

       // 设置定时器，定时更新摄像头图像

       QTimer *timer = new QTimer(this);

       connect(timer, &QTimer::timeout, this, &MainWindow::updateImage);

       timer->start(); // 每毫秒更新一次图像

       }

       private slots:

       void updateImage()

       {

       // 打开摄像头

       cv::VideoCapture cap(0);

       if (!cap.isOpened())

       {

       qDebug() << "无法打开摄像头！";

       return;

       }

       // 读取摄像头图像

       cv::Mat frame;

       cap.read(frame);

       cap.release();

       // 将OpenCV图像转换为Qt图像，并显示在标签上

       QImage qImage(frame.data, frame.cols, frame.rows, frame.step, QImage::Format_BGR);

       QPixmap pixmap = QPixmap::fromImage(qImage);

       imageLabel->setPixmap(pixmap.scaled(imageLabel->size(), Qt::KeepAspectRatio));

       }

       void captureImage()

       {

       // 获取当前摄像头图像

       cv::VideoCapture cap(0);

       if (!cap.isOpened())

       {

       qDebug() << "无法打开摄像头！";

       return;

       }

       cv::Mat frame;

       cap.read(frame);

       cap.release();

       // 转换为灰度图像

       cv::cvtColor(frame, frame, cv::COLOR_BGR2GRAY);

       // 直方化

       cv::equalizeHist(frame, frame);

       // 边缘检测

       cv::Canny(frame, frame, , );

       // 保存图像

       cv::imwrite("captured_image.jpg", frame);

       qDebug() << "已保存为 captured_image.jpg";

       }

       private:

       QLabel *imageLabel;

       };

       int main(int argc, char *argv[])

       {

       QApplication a(argc, argv);

       MainWindow w;

       w.show();

       return a.exec();

       }

       #include "main.moc"