python图片处理(一)
摘要：
在matlab中有相应的图像进行二值化处理，并且标记连通区域 L = bwlabel(BW,n) 返回一个和BW大小相同的L矩阵，包含了标记连BW中每个连通区域的类别标签，标签的值是1、2、num(连通区域的个数)n的值是4或者8，和算法中的搜索相同表示连通的方向，表示方向，4表示只有上下左右四个方 阅读全文
posted @ 2018-01-07 23:36 `Elaine 阅读(739) 评论(0) 推荐(0)
python图片处理和matlab图片处理的区别
摘要：
作者：波布兰链接：https://www.zhihu.com/question/28218420/answer/39904627来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 Python的优势： Python相对于Matlab最大的优势：免费。但既然你已经能用上Ma 阅读全文
posted @ 2017-12-24 23:40 `Elaine 阅读(970) 评论(0) 推荐(0)
MapReduce原理与设计思想
摘要：
原文出处： codingwu 的博客 简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃？ MapReduce方法则是： 拆分 MapReduce合并了两种经典函数： 映射（Mapping）对集合里的每个目标应用同一个操作。 阅读全文
posted @ 2017-12-23 23:36 `Elaine 阅读(410) 评论(0) 推荐(0)
【转】Python验证码识别处理实例
摘要：
原文出处： 林炳文（@林炳文Evankaka） 一、准备工作与代码实例 1、PIL、pytesser、tesseract (1)安装PIL：下载地址：http://www.pythonware.com/products/pil/（CSDN下载） 下载后是一个exe，直接双击安装，它会自动安装到C:P 阅读全文
posted @ 2017-12-20 23:26 `Elaine 阅读(275) 评论(0) 推荐(0)
【转】Python OCR识别图片验证码
摘要：
转载自：博客 对于某些网站登录的时候，往往需要输入验证码才能实现登录。如果要爬虫这类网站，往往总会比这个验证码导致无法爬取数据。以下介绍一种比较折中的方法，也是比较可行的方法： 实现思想： 1、通过截图获取验证码图片，为什么要截图，有的人会说，可以通过验证码图片的链接爬取下来，再用OCR识别就可以了 阅读全文
posted @ 2017-12-19 22:46 `Elaine 阅读(593) 评论(0) 推荐(0)
CSS&&xpath
摘要：
1.元素选择器 直接选择文档元素div 2.类选择器 元素的class属性，类名就是wrap，.wrap就是选择所有类中有这个属性的元素。 div.wrap 3.ID选择器 #wrap就是选择id=wrap的元素 id一个文档只能出现一次 id选择器不能使用单词列表 与类选择器一样，都区分大小写 4 阅读全文
posted @ 2017-12-15 00:32 `Elaine 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)
杂记
摘要：
python中的容器： 1.list 2.tuple：只读数组 3.set：没有重复元素的数组 4.dict：字典(类似于哈希表) 5.数组切片 切片是复制 6.字符串与数组之间的关系 字符串不能直接去修改，修改字符串是要通过数组进行修改。 字符串也可和数组一样，进行分片 阅读全文
posted @ 2017-12-14 21:30 `Elaine 阅读(220) 评论(0) 推荐(0)
python抓取链家房源信息(三)
摘要：
之前写过一个链家网北京二手房的数据抓取，然后本来今天想着要把所有的东西弄完，但是临时有事出去了一趟，耽搁了一下，然后现在是想着把北京的二手房的信息都进行抓取，并且存储在mongodb中， 首先是通过'https://bj.lianjia.com'的url将按照区域划分和地铁路线图进行划分的所有的ur 阅读全文
posted @ 2017-12-13 23:44 `Elaine 阅读(1588) 评论(0) 推荐(1)
python和C语言的差别
摘要：
之前在公司一直做的是C语言的开发，然后做的都是业务方面的东西，做的是sdk，因为最近在找工作，然后今天面试的时候被问到C语言和Python的区别，自己只是简单的说了C是静态语言，在变量在使用前进行声明，而Python是动态语言，在使用的时候可以直接使用，不需要声明，C里面没有对象，而Python里面 阅读全文
posted @ 2017-12-12 22:32 `Elaine 阅读(38730) 评论(0) 推荐(0)
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