आप MongoDB में मौजूदा कलेक्शन में insertMany() मेथड का उपयोग करके एकाधिक डॉक्यूमेंट्स इन्सर्ट कर सकते हैं। सिंटैक्स db.coll.insert(docArray) जहां, db डेटाबेस है। coll वह कलेक्शन (नाम) है जिसमें आप डॉक्यूमेंट्स इन्सर्ट करना चाहते हैं। docArray वह डॉक्यूमेंट्स की सरणी है जिसे आप इन्सर्ट करना चाहते ह

आप MongoDB में मौजूदा कलेक्शन से find() मेथड का उपयोग करके डॉक्यूमेंट्स प्राप्त कर सकते हैं। सिंटैक्स db.coll.find() जहां, db डेटाबेस है। coll वह कलेक्शन (नाम) है जिससे आप डॉक्यूमेंट्स प्राप्त करना चाहते हैं। उदाहरण मान लें कि MongoDB डेटाबेस में students नामक एक कलेक्शन है जिसमें निम्नलिखित डॉक्

आप MongoDB में मौजूदा कलेक्शन से remove() मेथड का उपयोग करके डॉक्यूमेंट डिलीट कर सकते हैं। सिंटैक्स db.coll.remove(DELETION_CRITERIA) जहां, db डेटाबेस है। coll वह कलेक्शन (नाम) है जिसमें से आप डॉक्यूमेंट डिलीट करना चाहते हैं। उदाहरण मान लें कि MongoDB डेटाबेस में students नामक एक कलेक्शन है जिसमे

आप MongoDB से मौजूदा कलेक्शन को drop() मेथड का उपयोग करके ड्रॉप कर सकते हैं। सिंटैक्स db.coll.drop() जहां, db डेटाबेस है। coll वह कलेक्शन (नाम) है जिसे आप ड्रॉप करना चाहते हैं। उदाहरण मान लें कि हमने एक MongoDB डेटाबेस में 3 कलेक्शन बनाए हैं जैसा कि नीचे दिखाया गया है - > use sampleDatabase sw

कलर स्पेस प्रोटोकॉल का उपयोग करके आप किसी छवि में रंगों का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। OpenCV में कई कलर स्पेस उपलब्ध हैं, जिनमें से कुछ हैं - BGR - RGB सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला कलर स्पेस है, इसमें प्रत्येक पिक्सेल वास्तव में तीन अलग-अलग रंगों (तीव्रता) मानों द्वारा बनता है: लाल, नीला

JShell टूल Java 9 में पेश किया गया है जो एक तेज़ और अनुकूल वातावरण प्रदान करता है जिससे हम Java भाषा सुविधाओं और व्यापक लाइब्रेरी का त्वरित अन्वेषण, खोज और प्रयोग कर सकते हैं। जब JShell कंसोल में कोड दर्ज किया जाता है, तो इसे JLine द्वारा संसाधित किया जाता है। यह एक Java लाइब्रेरी है जो कंसोल पर इन

आप org.opencv.core.Core क्लास के bitwise_and() मेथड का उपयोग करके दो छवियों के बीच बिटवाइज़ संयोजन (conjunction) की गणना कर सकते हैं। यह मेथड स्रोत, गंतव्य और परिणाम मैट्रिक्स का प्रतिनिधित्व करने वाले तीन Mat ऑब्जेक्ट्स स्वीकार करता है, स्रोत मैट्रिक्स में प्रत्येक तत्व का बिटवाइज़ संयोजन गणना करत

कंटूर किसी विशेष आकृति की सीमा के साथ सभी बिंदुओं को जोड़ने वाली रेखा के अलावा कुछ नहीं है। इसका उपयोग करके आप - किसी ऑब्जेक्ट का आकार ढूंढ सकते हैं। किसी ऑब्जेक्ट का क्षेत्रफल गणना कर सकते हैं। किसी ऑब्जेक्ट का पता लगा सकते हैं। किसी ऑब्जेक्ट को पहचान सकते हैं। आप findContours() मेथड का उपयोग क

कंटूर किसी विशेष आकृति की सीमा के साथ सभी बिंदुओं को जोड़ने वाली रेखा के अलावा कुछ नहीं है। इसका उपयोग करके आप - किसी ऑब्जेक्ट का आकार ढूंढ सकते हैं। किसी ऑब्जेक्ट का क्षेत्रफल गणना कर सकते हैं। किसी ऑब्जेक्ट का पता लगा सकते हैं। किसी ऑब्जेक्ट को पहचान सकते हैं। आप findContours() मेथड का उपयोग क

org.opencv.features2d.Feature2D (एब्स्ट्रैक्ट) क्लास का detect() मेथड दी गई इमेज के की-पॉइंट्स का पता लगाता है। इस मेथड को आपको स्रोत इमेज का प्रतिनिधित्व करने वाला एक Mat ऑब्जेक्ट और पढ़े गए की-पॉइंट्स को रखने के लिए एक खाली MatOfKeyPoint ऑब्जेक्ट पास करना होगा। आप org.opencv.features2d.Features2

org.opencv.features2d.Feature2D (एब्स्ट्रैक्ट) क्लास का detect() मेथड दी गई इमेज के की-पॉइंट्स का पता लगाता है। इस मेथड को आपको स्रोत इमेज का प्रतिनिधित्व करने वाला एक Mat ऑब्जेक्ट और पढ़े गए की-पॉइंट्स को रखने के लिए एक खाली MatOfKeyPoint ऑब्जेक्ट पास करना होगा। org.opencv.features2d.Feature2D क्

आप org.opencv.imgproc.Imgproc क्लास के drawMarker() मेथड का उपयोग करके इमेज पर मार्कर ड्रा कर सकते हैं। यह मेथड निम्नलिखित पैरामीटर्स स्वीकार करता है - img - इनपुट इमेज का प्रतिनिधित्व करने वाला एक Mat ऑब्जेक्ट। position - मार्कर की स्थिति निर्दिष्ट करने के लिए Point क्लास का एक ऑब्जेक्ट। color -

एक डिजिटल इमेज पिक्सेल्स के 2D एरे के रूप में स्टोर होती है और एक पिक्सेल डिजिटल इमेज का सबसे छोटा तत्व है। प्रत्येक पिक्सेल में अल्फा, लाल, हरा, नीला मान होते हैं और प्रत्येक रंग का मान 0 से 255 के बीच होता है जो 8 बिट्स (2^8) खर्च करता है। ARGB मान 4 बाइट्स मेमोरी में उसी क्रम में (दाएं से बाएं

आप org.opencv.core.Core क्लास के bitwise_not() मेथड का उपयोग करके दो इमेजेज के बीच बिटवाइज संयोजन की गणना कर सकते हैं। यह मेथड स्रोत और गंतव्य मैट्रिक्स का प्रतिनिधित्व करने वाले दो Mat ऑब्जेक्ट्स स्वीकार करता है, स्रोत मैट्रिक्स में प्रत्येक तत्व का व्युत्क्रम गणना करता है और परिणाम को गंतव्य मैट

Java OpenCV लाइब्रेरी के org.opencv.imgproc पैकेज में Imgproc नामक एक क्लास होती है। भरा हुआ बहुभुज बनाने के लिए आपको इस क्लास के fillPoly() मेथड को इनवोक करना होगा। यह मेथड निम्नलिखित पैरामीटर्स स्वीकार करता है - वह Mat ऑब्जेक्ट जिस पर बहुभुज बनाया जाना है। MatOfPoint टाइप के ऑब्जेक्ट्स को रखने व

यदि आप OpenCV imread() मेथड का उपयोग करके इमेज पढ़ने का प्रयास करते हैं तो यह एक Mat ऑब्जेक्ट लौटाता है। यदि आप AWT/Swing विंडो का उपयोग करके परिणामी Mat ऑब्जेक्ट की सामग्री प्रदर्शित करना चाहते हैं तो आपको Mat ऑब्जेक्ट को java.awt.image.BufferedImage क्लास के ऑब्जेक्ट में कनवर्ट करना होगा। ऐसा करन

कंटूर किसी विशेष आकृति की सीमा के साथ सभी बिंदुओं को जोड़ने वाली रेखा के अलावा कुछ नहीं है। इसका उपयोग करके आप - किसी ऑब्जेक्ट का आकार ढूंढ सकते हैं। किसी ऑब्जेक्ट का क्षेत्रफल गणना कर सकते हैं। किसी ऑब्जेक्ट का पता लगा सकते हैं। किसी ऑब्जेक्ट को पहचान सकते हैं। आप findContours() मेथड का उपयोग क

एक मॉड्यूल जो सर्विस इंटरफेस के लिए कार्यान्वयन प्रदान करता है, उसमें मॉड्यूल डिस्क्रिप्टर फाइल में provides स्टेटमेंट होता है। यदि मॉड्यूल में मॉड्यूल डिस्क्रिप्टर फाइल में provides स्टेटमेंट नहीं है, तो सर्विस लोडर उस मॉड्यूल को लोड नहीं कर सकता। हम नीचे दिए गए चरणों का उपयोग करके सर्विस प्रोवाइ

JShell Java 9 में पेश किया गया एक इंटरैक्टिव कमांड-लाइन टूल है। इसे REPL टूल भी कहा जाता है जो इनपुट लेता है, उसका मूल्यांकन करता है, और यूजर को आउटपुट प्रिंट करता है। JShell टूल में, आंतरिक कमांड /vars का उपयोग करके बनाए गए सभी वेरिएबल्स को सूचीबद्ध करना संभव है। JShell टूल में नीचे सूचीबद्ध अनुस

मॉड्यूल कोड और डेटा का एक नामित, स्व-वर्णन करने वाला संग्रह है। कोड को पैकेज के एक सेट के रूप में व्यवस्थित किया गया है जिसमें जावा क्लास और इंटरफेस जैसे प्रकार शामिल हैं। डेटा में संसाधन और अन्य प्रकार की स्थिर जानकारी शामिल है। हमें एक मॉड्यूल घोषित करना होगा फिर सोर्स कोड के रूट पर module-info.j