（座標是從0開始的，並且是相對影象原點的位置。影象原點或者是左上角 (img->origin=ipl_origin_tl) 或者是左下角 (img->origin=ipl_origin_bl) ）
假設有 8-bit 1－通道的影象 i (iplimage* img)：
i(x,y) ~ ((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*y))[x]
假設有8-bit 3-通道的影象 i (iplimage* img)：
i(x,y)blue ~ ((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*y))[x*3]
i(x,y)green ~ ((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*y))[x*3+1]
i(x,y)red ~ ((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*y))[x*3+2]
例如，給點 (100,100) 的亮度增加 30 ，那麼可以這樣做：
cvpoint pt = ;
((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*pt.y))[pt.x*3] += 30;
((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*pt.y))[pt.x*3+1] += 30;
((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*pt.y))[pt.x*3+2] += 30;
或者更高效地：
cvpoint pt = ;
uchar* temp_ptr = &((uchar*)(img->imagedata + img->widthstep*pt.y))[pt.x*3];
temp_ptr[0] += 30;
temp_ptr[1] += 30;
temp_ptr[2] += 30;
假設有 32-bit 浮點數, 1-通道 影象 i (iplimage* img)：
i(x,y) ~ ((float*)(img->imagedata + img->widthstep*y))[x]
現在，一般的情況下，假設有 n-通道，型別為 t 的影象：
i(x,y)c ~ ((t*)(img->imagedata + img->widthstep*y))[x*n + c]
你可以使用巨集 cv_image_elem( image_header, elemtype, y, x_nc )
i(x,y)c ~ cv_image_elem( img, t, y, x*n + c )
也有針對各種影象（包括 4 通道影象）和矩陣的函式（cvget2d, cvset2d）， 但是它們非常慢。
Tensorboard開啟方式使用方式
第一步，首先在 裡面給神經網路的結構呀，權重呀，偏執呀等等都起好名字，分好類。然後把這個存到檔案裡面，給檔案起名叫logss，當然這些都是在 裡完成的 再執行 第二步，開啟。對於anaconda下的tensorboard，win系統，先開乙個anaconda prompt，然後acitvate te...
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所屬命名空間 system.collections.generic list類是arraylist 類的泛型等效類。該類使用大小可動態增加的一維陣列實現ilist泛型介面。泛型的好處 它為使用 c 語言編寫物件導向程式增加了極大的效力和靈活性。不會強行對值型別進行裝箱和拆箱，或對引用型別進行向下強制...