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scalar，求助stata中定義標量scalar的意義是什

來源：整理時間：2025-04-12 15:23:09 編輯：智能門戶手機版

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1，求助stata中定義標量scalar的意義是什
2，opencv中Scalar 是什么
3，向量的scalar是什么意思
4，計量經(jīng)濟學中scalar是什么命令
5，scalar在matlab中如何理解
6，openCV2中的SCalar的詳細用法和用處能介紹下么

1，求助stata中定義標量scalar的意義是什

加總時開始必須有一個基數(shù)定義標量是把它作為基數(shù)，使循環(huán)語句不斷進行下去。

求助stata中定義標量scalar的意義是什

2，opencv中Scalar 是什么

是一個結(jié)構(gòu)體，常用來存儲像素，比如Scalar s; s=cvGet2D(pImg,x,y); s.val[0],s.val[1],s.val[2]就是對于的圖像BGR的值

opencv中Scalar 是什么

3，向量的scalar是什么意思

scalar英 [?ske?l?(r)] 美 [?skel?, -?lɑr] adj.標量的;梯狀的;分等級的;數(shù)量的n.數(shù)量，標量

沒看懂什么意思？

向量的scalar是什么意思

4，計量經(jīng)濟學中scalar是什么命令

PLIM：ProbabilityLimits概率極限計量經(jīng)濟學是一門有一定難度的課程，涉及到經(jīng)濟學理論，微積分，統(tǒng)計學，概率論，數(shù)理統(tǒng)計，線性代數(shù)和矩陣以及計算機應(yīng)用等多門課程。概率論是計量經(jīng)濟學的重要數(shù)學方法基礎(chǔ)之一。隨機試驗，總體，元素，樣本，樣本點，事件，隨機現(xiàn)象，“頻率穩(wěn)定性”，概率，隨機變量及其分布等等。隨機變量及其概率分布是概率論的最基本和最核心的概念。隨機變量的引入，使我們能用數(shù)學的方法來研究隨機試驗，使概率論的內(nèi)容更加豐富多彩，應(yīng)用更加廣泛?？疾祀S機變量的變化情況，并掌握隨機變量的變化規(guī)律（概率分布）和數(shù)字特征（數(shù)學期望，方差等）。大數(shù)定律和中心極限定理是概率論的重要定律。

就是零均值、常方差的穩(wěn)定隨機序列，計量模型中的隨機誤差項必須是白噪聲，模型才有經(jīng)濟意義獨立同分布的標準正態(tài)分布變量，也就是所謂的寬平穩(wěn)或弱平穩(wěn)過程。很高興為你解答本次問題，如果有任何疑問歡迎追問或通過任何方式聯(lián)系我，我將盡我所能幫助你。祝您愉快！^_^再看看別人怎么說的。

5，scalar在matlab中如何理解

MWNumericArray是MWArray和c#中數(shù)據(jù)的中間類，如果C++/C#數(shù)據(jù)不是數(shù)組直接將值傳遞給已經(jīng)初始化的MWArray數(shù)組中的成員直接將數(shù)據(jù)類型賦值給已經(jīng)初始化的MWNumericArray變量。直接將字符串類賦值給已經(jīng)初始化的MWCharArray變量。如果是數(shù)組類型：直接賦值給MWNumericArray變量；賦值給MWArray變量，則在前面加上類型轉(zhuǎn)換如：（MWNumericArray）進行強制轉(zhuǎn)換。總之，MWArray是總類型，其它的以MW開頭，以Array結(jié)尾的變量類型都可以直接對它進行賦值或取值。

matlab abbr. 矩陣實驗室（matrix laboratory）;數(shù)學軟件; 數(shù)字圖像處理; 代碼; 的函數(shù)及指令scalar adj. 標量的；數(shù)量的；梯狀的，分等級的 n. [數(shù)] 標量；[數(shù)] 數(shù)量complex adj. 復(fù)雜的；合成的 n. 復(fù)合體；綜合設(shè)施代碼，各種數(shù)據(jù)的組合 / 數(shù)模即由各種標量復(fù)合（而成）。

6，openCV2中的SCalar的詳細用法和用處能介紹下么

cvZero(CvArr* arr)該函數(shù)作用主要主要變量arr清零做處避免系統(tǒng)自配值確定性程序影響現(xiàn)預(yù)料結(jié)與功能相同函數(shù)cvSetZero(CvArr* arr)希望能幫助

整個項目的結(jié)構(gòu)圖：編寫DetectFaceDemo.java,代碼如下：[java] view plaincopyprint?package com.njupt.zhb.test; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; // // Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results // to "faceDetection.png". // public class DetectFaceDemo public void run() System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo"); System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath()); // Create a face detector from the cascade file in the resources // directory. //CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath()); //Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath()); //注意：源程序的路徑會多打印一個/，因此總是出現(xiàn)如下錯誤 /* * Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image * width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR * libpng error: Invalid IHDR data */ //因此，我們將第一個字符去掉 String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1); CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath); Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1)); // Detect faces in the image. // MatOfRect is a special container class for Rect. MatOfRect faceDetections = new MatOfRect(); faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections); System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length)); // Draw a bounding box around each face. for (Rect rect : faceDetections.toArray()) Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0)); } // Save the visualized detection. String filename = "faceDetection.png"; System.out.println(String.format("Writing %s", filename)); Highgui.imwrite(filename, image); } } package com.njupt.zhb.test;import org.opencv.core.Core;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.MatOfRect;import org.opencv.core.Point;import org.opencv.core.Rect;import org.opencv.core.Scalar;import org.opencv.highgui.Highgui;import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;//// Detects faces in an image, draws boxes around them, and writes the results// to "faceDetection.png".//public class DetectFaceDemo public void run() System.out.println("\nRunning DetectFaceDemo"); System.out.println(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath()); // Create a face detector from the cascade file in the resources // directory. //CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath()); //Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("lena.png").getPath()); //注意：源程序的路徑會多打印一個/，因此總是出現(xiàn)如下錯誤/** Detected 0 faces Writing faceDetection.png libpng warning: Image* width is zero in IHDR libpng warning: Image height is zero in IHDR* libpng error: Invalid IHDR data*/ //因此，我們將第一個字符去掉 String xmlfilePath=getClass().getResource("lbpcascade_frontalface.xml").getPath().substring(1); CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier(xmlfilePath); Mat image = Highgui.imread(getClass().getResource("we.jpg").getPath().substring(1)); // Detect faces in the image. // MatOfRect is a special container class for Rect. MatOfRect faceDetections = new MatOfRect(); faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections); System.out.println(String.format("Detected %s faces", faceDetections.toArray().length)); // Draw a bounding box around each face. for (Rect rect : faceDetections.toArray()) Core.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0)); } // Save the visualized detection. String filename = "faceDetection.png"; System.out.println(String.format("Writing %s", filename)); Highgui.imwrite(filename, image); }}3.編寫測試類：[java] view plaincopyprint?package com.njupt.zhb.test; public class TestMain public static void main(String[] args) System.out.println("Hello, OpenCV"); // Load the native library. System.loadLibrary("opencv_java246"); new DetectFaceDemo().run(); } } //運行結(jié)果: //Hello, OpenCV // //Running DetectFaceDemo ///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml //Detected 8 faces //Writing faceDetection.png package com.njupt.zhb.test;public class TestMain public static void main(String[] args) System.out.println("Hello, OpenCV"); // Load the native library. System.loadLibrary("opencv_java246"); new DetectFaceDemo().run(); }}//運行結(jié)果://Hello, OpenCV////Running DetectFaceDemo///E:/eclipse_Jee/workspace/JavaOpenCV246/bin/com/njupt/zhb/test/lbpcascade_frontalface.xml//Detected 8 faces//Writing faceDetection.png

class Scalar_Template class for a 4-element vector derived from Vec.templateclass CV_EXPORTS Scalar_ : public Vec<_Tp, 4> { public: //! various constructors Scalar_(); Scalar_(_Tp v0, _Tp v1, _Tp v2=0, _Tp v3=0); Scalar_(const CvScalar& s); Scalar_(_Tp v0); //! returns a scalar with all elements set to v0 static Scalar_<_Tp> all(_Tp v0); //

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2，opencv中Scalar 是什么

3，向量的scalar是什么意思

4，計量經(jīng)濟學中scalar是什么命令

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