Java 9 ने प्रोसेस API में सुधार किया है, और यह ऑपरेटिंग सिस्टम प्रोसेस को प्रबंधित और नियंत्रित करने में मदद करता है। Java 9 से पहले, Java प्रोग्राम का उपयोग करके ऑपरेटिंग सिस्टम प्रोसेस को प्रबंधित और नियंत्रित करना मुश्किल था। चूंकि Java 9, नई क्लासेस और इंटरफेस जोड़े गए हैं ताकि Java प्रोग्राम के

एक अनाम मॉड्यूल अनाम पैकेज की एक अवधारणा है। यह एक मॉड्यूल है जिसमें पैकेज या क्लास किसी नामित मॉड्यूल में परिभाषित नहीं किए जा सकते लेकिन jar फाइल से क्लासपथ में मौजूद होते हैं। यदि हमारा कोड उन फाइलों से टाइप लोड करने का प्रयास करता है, तो मॉड्यूल सिस्टम क्लासपथ को देखने का प्रयास करता है और इसे ल

OpenCV लाइब्रेरी का उपयोग करके आप इमेज प्रोसेसिंग ऑपरेशन कर सकते हैं जैसे इमेज फ़िल्टरिंग, ज्यामितीय इमेज ट्रांसफॉर्मेशन, कलर स्पेस रूपांतरण, हिस्टोग्राम, आदि।इमेज लिखनाजब भी आप Imgcodecs क्लास की imread() मेथड का उपयोग करके इमेज की सामग्री पढ़ते हैं, तो परिणाम मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट में पढ़ा जाता है।आप

Imgcodecs क्लास की imread() मेथड एक स्ट्रिंग मान स्वीकार करती है जो फाइल नाम को दर्शाता है। यह मेथड निर्दिष्ट फाइल की सामग्री को मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट में पढ़ती है और इसे लौटाती है। इस मेथड का उपयोग करके आप इमेज की सामग्री पढ़ सकते हैं।इसके अलावा, Imgcodecs क्लास इस मेथड का एक और वेरिएंट प्रदान करती है

Imgproc क्लास की cvtColor() मेथड इमेज के रंग को एक से दूसरे में बदलती है। यह मेथड तीन पैरामीटर्स स्वीकार करती है −src − स्रोत को दर्शाने वाला एक मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट।dst − गंतव्य को दर्शाने वाला एक मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट।code − गंतव्य इमेज के रंग को दर्शाने वाला एक पूर्णांक मान।रंगीन इमेज को ग्रेस्केल में

Imgproc क्लास की cvtColor() मेथड इमेज के रंग को एक से दूसरे में बदलती है। यह मेथड तीन पैरामीटर्स स्वीकार करती है −src − स्रोत को दर्शाने वाला एक मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट।dst − गंतव्य को दर्शाने वाला एक मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट।code − गंतव्य इमेज के रंग को दर्शाने वाला एक पूर्णांक मान।रंगीन इमेज को ग्रेस्केल में

आप show collections. का उपयोग करके किसी डेटाबेस में मौजूद सभी कलेक्शन की सूची प्रिंट कर सकते हैं।उदाहरणमान लें कि हमने MongoDB डेटाबेस में 3 कलेक्शन बनाए हैं जैसा कि नीचे दिखाया गया है −> use sampleDatabase switched to db sampleDatabase > db.createCollection("students") { "ok&qu

आप org.opencv.core.Core क्लास की bitwise_or() मेथड का उपयोग करके दो इमेज के बीच बिटवाइज़ OR की गणना कर सकते हैं।यह मेथड स्रोत, गंतव्य और परिणाम मैट्रिक्स को दर्शाने वाले तीन Mat ऑब्जेक्ट्स स्वीकार करती है, स्रोत मैट्रिक्स में प्रत्येक तत्व का बिटवाइज़ डिस्जंक्शन निकालती है और परिणाम को गंतव्य मैट्रि

एक पिक्सेल डिजिटल इमेज का सबसे छोटा तत्व है, प्रत्येक पिक्सेल में अल्फा, लाल, हरे, नीले मान होते हैं। पिक्सेल मान 32-बिट मेमोरी स्पेस में ARGB मानों (प्रत्येक 8 बिट) को उसी क्रम में संग्रहीत करता है। इसलिए, इमेज के रंग को संशोधित करने के लिए −आपको इमेज में प्रत्येक पिक्सेल के माध्यम से लूप करने की आ

Java 9 ने एक नई सुविधा पेश की है जिसे REPL (Read-Evaluate-Print-Loop) कहा जाता है, जिसे JShell कहा जाता है। यह एक कमांड-लाइन प्रॉम्प्ट टूल है जो बिना पूरा प्रोग्राम लिखे Java कोड का मूल्यांकन करता है।जब हम JShell में कोड या आंतरिक कमांड दर्ज करते हैं, तो हमें इसे वर्तमान सत्र के दौरान उपयोग करने की

एक मॉड्यूल पुन: उपयोग के लिए डिज़ाइन किए गए पैकेजों का एक कंटेनर है, और प्रत्येक मॉड्यूल में एक मॉड्यूल डिस्क्रिप्टर होता है जिसमें मॉड्यूल नाम, मॉड्यूल निर्भरताएं (उन अन्य मॉड्यूल के नाम जिन पर यह निर्भर करता है) और निर्यात किए गए पैकेजों के नाम के बारे में जानकारी शामिल होती है जिनका उपयोग केवल उन

इमेज को नेगेटिव में बदलने का एल्गोरिदमप्रत्येक पिक्सेल के लाल, हरे, नीले मान प्राप्त करेंप्रत्येक रंग मान को 255 से घटाएं और उन्हें नए रंग मानों के रूप में सेव करें।संशोधित रंगों से एक नया पिक्सेल मान बनाएं।नए मान को पिक्सेल पर सेट करें।Java में कार्यान्वयनImageIO.read() मेथड का उपयोग करके आवश्यक इम

नेगेटिव इमेज को पॉजिटिव में बदलने के लिए −ImageIO.read() मेथड का उपयोग करके आवश्यक इमेज पढ़ें।इमेज की ऊंचाई और चौड़ाई प्राप्त करें।नेस्टेड फॉर लूप का उपयोग करके इमेज में प्रत्येक पिक्सेल को पार करें।getRGB() मेथड का उपयोग करके पिक्सेल मान प्राप्त करें।एक पिक्सेल से प्रत्येक मान को पुनर्प्राप्त करने

रंगीन इमेज को सेपिया में बदलने का एल्गोरिदम −प्रत्येक पिक्सेल के लाल, हरे, नीले मान प्राप्त करेंइन 3 रंगों का औसत प्राप्त करें।गहराई और तीव्रता मान परिभाषित करें (आदर्श रूप से 20 और 30)।मानों को निम्नानुसार संशोधित करें −लाल = लाल + (गहराई*2)।हरा = हरा + गहराई।नीला = नीला - तीव्रता।सुनिश्चित करें कि

रंगीन इमेज को ग्रेस्केल में बदलने के लिए।प्रत्येक पिक्सेल के लाल, हरे, नीले मान प्राप्त करेंइन 3 रंगों का औसत प्राप्त करें।RGB मानों को औसत से बदलें।संशोधित रंगों से एक नया पिक्सेल मान बनाएं।नए मान को पिक्सेल पर सेट करें।उदाहरणimport java.io.File; import java.io.IOException; import java.awt.Color; i

मिरर इमेज बनाने के लिएImageIO.read() मेथड का उपयोग करके आवश्यक इमेज पढ़ें।इमेज की ऊंचाई और चौड़ाई प्राप्त करें।परिणाम स्टोर करने के लिए एक खाली बफर्ड इमेज बनाएं।नेस्टेड फॉर लूप का उपयोग करके इमेज में प्रत्येक पिक्सेल को पार करें।इमेज की चौड़ाई को दाएं से बाएं की ओर पुनरावृत्त करें।getRGB() मेथड का उ

निम्न Java उदाहरण दी गई इमेज पर एक वॉटरमार्क (“Hello”) बनाता है और इसे वापस सेव करता है।उदाहरणimport java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; public

Core क्लास की flip() मेथड इमेज को x/y अक्ष के साथ फ्लिप करती है। यह मेथड स्वीकार करती है −मूल इमेज का डेटा रखने वाला एक स्रोत मैट्रिक्स।परिणामी इमेज का डेटा रखने के लिए एक खाली गंतव्य मैट्रिक्स।इमेज की दिशा निर्दिष्ट करने के लिए एक फ्लिप कोड (0 - x अक्ष, +ve - y अक्ष, -ve - दोनों अक्ष)।इमेज को फ्लिप

दो इमेज की तुलना करने के लिए −दोनों को Image.IO.read() मेथड का उपयोग करके पढ़ें।उनकी ऊंचाई और चौड़ाई प्राप्त करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे समान हैं।पिक्सेल मान प्राप्त करें और दोनों इमेज के RGB मान प्राप्त करें।दोनों इमेज के RGB मानों के अंतर का योग प्राप्त करें।निम्न सूत्र का उपयोग करके अंतर

CascadeClassifier क्लास का उपयोग क्लासिफायर फाइल लोड करने और इमेज में वांछित ऑब्जेक्ट्स का पता लगाने के लिए किया जाता है।इस क्लास की detectMultiScale() मेथड विभिन्न आकारों के कई ऑब्जेक्ट्स का पता लगाती है। यह मेथड स्वीकार करती है −इनपुट इमेज को रखने वाली Mat क्लास का ऑब्जेक्ट।पता लगाए गए चेहरों को स