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用户ID和用户名错误
昨天刚把论坛搬家好，今天就发现有一个UID：2的用户的用户信息变掉了，用户名变成了另一个刚注册的用户，等级信息在线时间信息也都变为0了。但是这个账户用原来的用户还能登录，有的页面点进去还是能显示原来正常的用户信息。UC的通讯密钥链接是正常的，刚开始是不联通的，后来修改密钥正常了，同步ID，同步用户名之后这个用户还是有问题。其他用户暂时还没发现有问题的。不知道是什么原因造成这样，有什么办法解决？
搬家后进UC及网站后台检查用户是否完整
搬家后进UC及网站后台检查用户是否完整
如何检查是否完整？
去搜索看有多少用户
用户数搜索出来都是对的，2边都是2716
那再检查通信看
感觉好复杂，看来不能乱升级
DZ和UC两边的用户名在相同UID的情况下都是对应的吗？
关闭论坛后重新还原一遍试试看！
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刚才玩1700分的号，匹配到这两个1500多的菜j2人组老虎1级挂机光说杀人就是不射箭，5分钟还是1级陈见到队友就传回家，还在家拿队友圈里的装备
幸亏玩小号不在乎分，不然遇到这种队友要把肺气炸了
孙悟空很傻很天真，他就是一只猴，永远不可能是人。他看守蟠桃园，7个仙女过来摘桃，他喊了一声定，这7个仙女都定这儿了，他竟然转身去摘桃 了！可见猴就是猴啊！”女神：“要是你呢？”屌丝：“我得拿个篮子
你的id是和碗说债见？
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computer vision（2）
上一篇文章提了连通区域合并的问题。
扫描一帧图像的每一个联通区轮廓，对于满足一定要求的连通区域进行合并。
这个问题的背景是我要做一个道路场景下车辆检测跟踪。通过运动目标检测提取出运动前景，运动前景foremask中车辆的区域不完整，可能被分成很多小块，也有小块的前景可能是行人或者机动车。所以要对临近的联通区的颜色特征进行统计，满足颜色，距离要求的联通区需要被合并，认为是一个车辆目标。
想到了两个办法，一个是对提取出来的轮廓替换成该轮廓的凸包 （convex hull)，把凸包画在二值图mask上，再对新画出来的mask做轮廓提取；第二个办法是一旦发现两个满足合并条件的轮廓，以这两个轮廓的重心为端点，在mask上画一条线，就可以把这两个联通区合成一个，全部检查完合并条件画好之后，对新的mask重新进行轮廓提取，新的轮廓就是目标了。
a. convex hull 的问题出现在有时相邻的车辆联通区和小的汽车人联通区会在画凸包的时候就被画在了一起。
b. 连线的方法，当出现某些连通区域为凹区域，重心不在连通区域内，会起不到作用。
其实这两个方法是不矛盾的，这两种方法可以同时用。有了对颜色信息考虑，凸包+连线的效果比原来好了不少，而且凸包避免了上面提到的连线的问题。但是因为前面只做了通过帧间比较来检测运动，背景更新，得到的前景模板是很粗燥的。现在打算用光流法对前景提取再做一下。
我还希望能够在车辆进入画面的时候就能够准确的识别出来，或者是识别车辆的某个特征点（现在考虑应该是车头），然后用openTLD的方法对车辆进行跟踪，这样对于车辆目标的定位会准确一些，不会把汽车人和行人也误当做车辆，而且不会出现我现在一两车被分成好几个联通区，一辆车多个框表示。
下面把对foremask模板寻找轮廓，替换成凸包，判断合并条件，画线合并的代码贴出来。
// ************************* Find Contours *************************************
stor = cvCreateMemStorage(0);
CvContourScanner scanner = cvStartFindContours(pFrImgcopy,stor,
sizeof(CvContour),CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
//ATTENTION TO SCANNER WHAT IT CAN DO!?
// delete contour with smaller area
CvSeq* temp1;
CvSeq* temp2;
//record center of contour
CvScalar *AvgC
//record average color of each contour
int *MergeM
int *AlreadyMergedP
double cntrArea=0;
int keepCntrCnt=0; //number of kept contours in current frame
int numCont = 0;
//number of all contours in current frame
CvRect eachR
while ((c=cvFindNextContour(scanner))!=NULL)
cntrArea=cvContourArea(c);
if (cntrArea&CONTOUR_MAX_AERA3)
//eachRect=cvBoundingRect(c,0);
c_new=cvConvexHull2(c,stor,CV_CLOCKWISE,1);
//c_new = cvApproxPoly(c,sizeof(CvContour),stor,CV_POLY_APPROX_DP,3,1);
cvSubstituteContour(scanner,c_new);
keepCntrCnt++;
{cvSubstituteContour(scanner,NULL);}//if the area is too small, discard it
numCont++;
head=cvEndFindContours(&scanner);
// ************************* find contours ends
***********************************
/***************Analysis connected components*********************/
// Get to number of contours to be analyzed, no more than MAX_CNTR_NUM
int analyzeNum = 0;
if (keepCntrCnt&=MAX_CNTR_NUM)
{analyzeNum=keepCntrC}
else {analyzeNum=MAX_CNTR_NUM;}
// Initialize mask
IplImage *maskT
cvZero(pFrImgcopy);
maskTemp=cvCloneImage(pFrImgcopy);
double M00,M01,M10;
// initialize contour center array, color array
if (analyzeNum&0)
centers = new CvPoint[analyzeNum];
AvgColors = new CvScalar[analyzeNum];
// scan the contour list, get AvgColors, centers
int id = 0;
for (id=0,temp1=temp1!=NULL;temp1=temp1-&h_next,id++)
//draw current contour solely
cvDrawContours(maskTemp,temp1,CVX_WHITE,CVX_WHITE,-1,CV_FILLED,8);
// draw filled contours to mask, one by one in each iteration
cvDrawContours(pFrImgcopy,temp1,CVX_WHITE,CVX_WHITE,-1,CV_FILLED,8);
//find center of each contour
cvMoments(maskTemp,&moments,1);
M00=cvGetSpatialMoment(&moments,0,0);
M10=cvGetSpatialMoment(&moments,1,0);
M01=cvGetSpatialMoment(&moments,0,1);
centers[id].x=(int)(M10/M00);
centers[id].y=(int)(M01/M00);
// get colors of each contour
AvgColors[id]=cvAvg(pFrameColor,maskTemp);
// reset maskTemp, prepare to draw next contour solely
cout&&&Contour &&&id&&&
Center(&&&centers[id].x&&&,&&&centers[id].y&&&)
Color(&&&AvgColors[id].val[0]&&&,&&&AvgColors[id].val[1]&&&,&&&AvgColors[id].val[2]&&&)&&&
cvZero(maskTemp);
// scan avgColors and centers array, find contours will be merged
double diff1=0,diff2=0,diff3=0;
double distance1=0,distance2=0;
temp1= temp2=
int id1=0,id2=0;
double area1=0,area2=0;
double radius1=0, radius2=0;
for (id1=0,temp1=temp1!=NULL,id1&analyzeNtemp1=temp1-&h_next,id1++)
for (id2=id1+1,temp2=temp1-&h_temp2!=NULL,id2&analyzeNtemp2=temp2-&h_next,id2++)
if (id2!=id1)
area1 = cvContourArea(temp1); //contour temp1's area
area2 = cvContourArea(temp2); //contour temp2's area
radius1 = sqrt(area1/3.14);
radius2 = sqrt(area2/3.14);
double DISTANCE_THRESH = radius1 + radius2 + 30;
// compute color difference
diff1=abs(AvgColors[id1].val[0]-AvgColors[id2].val[0]);
diff2=abs(AvgColors[id1].val[1]-AvgColors[id2].val[1]);
diff3=abs(AvgColors[id1].val[2]-AvgColors[id2].val[2]);
// if all colors' difference lower than max
if( (diff1&=MAX_COLOR_DIFF)&&(diff2&=MAX_COLOR_DIFF)&&(diff3&=MAX_COLOR_DIFF))
//compute distance
distance1=(double)((centers[id1].x-centers[id2].x)*(centers[id1].x-centers[id2].x)
+(centers[id1].y-centers[id2].y)*(centers[id1].y-centers[id2].y));
distance2=sqrt(distance1);
//if (distance2&=MAX_CENTER_DISTANCE3)
if (distance2&=DISTANCE_THRESH)
{// if distance smaller than max distance
// will merge the two area, draw a line between two centers
// WHEN THE CENTER IS NOT IN THE AREA, THIS METHOD IS PROBELMATIC!!!!!!
// When THE LINE RUN CROSS OTHER COMPONENT(S). THIS METHOD IS PROBELMATIC!!!
cvLine(pFrImgcopy,centers[id1],centers[id2],CVX_WHITE,1,CV_AA,0);
cout&&id1&&& &&&id2&&& &&&&Color&&&diff1&&& &&&diff2&&& &&&diff3&&& &&&&Distance&&&distance1&&& &&&distance2&&
参考知识库
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