随笔分类 - 编程-python
摘要：1、opencv读取图像转化QPixmap和QImage： 类的方法： def cvimg_to_pixmap(self,cvimg):#少了个self,报错Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409) height, width,
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摘要：import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #若是画图像plt是RGB的与cv2不同 img=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/eye.jpg')#把图片读取成
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摘要：-逐个比较像素点之间差异 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/minions-s.jpg',0)#把图片读取成灰度图 template=cv2.imread('C:/User
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摘要：边缘是零散的，轮廓是一个整体。 感觉用途不大，因为一般图像的轮廓多且每个轮廓都很小， import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/white_circle.png') gray=cv
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摘要：通过这些做法可以让数据更丰富一些。 高斯金字塔：缩小（与高斯核卷积后去除偶数行和列），变为原来一半； 放大（增加偶数行和列，后与原图相同内核（乘以4）与放大后图像卷积获得近似值） 拉普拉斯金字塔： import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('C:/Us
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摘要：(13条消息) 信号频谱、幅度、功率和能量_信号幅度是什么_jackghq的博客-CSDN博客 功率谱密度类似于频谱（Spectrum），但在使用上一定要注意区分，否则容易闹笑话。在了解PSD之前，首先回顾一下信号的分类。信号分为能量信号和功率信号。 一个信号不可能既是能量信号又是功率信号。能量信号
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摘要：canny 边缘检测流程 (11条消息) Canny边缘检测算法的流程_canny算法流程图__,_的博客-CSDN博客 常见噪声： (13条消息) 常见的噪声：高斯、泊松和椒盐噪声_噪声分布_哗啦呼啦嘿的博客-CSDN博客 import cv2 import numpy as np img=cv2
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摘要：sobel算子检测不同方向边缘信息 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/minions-s.jpg') #获取竖向轮廓 sobelx=cv2.Sobel(img,cv2.CV
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摘要：opencv 图像处理/滤波 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/minions-s.jpg')#读取文件 #
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摘要：边界填充 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as py img=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/minions-s.jpg')#读取文件 #边界填充 #指定填充
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摘要：图片处理 import cv2 # #截取图像某一部分ROI(region of interest) mini=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/minions-s.jpg') print(mini.shape) cut_mini=mini
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摘要：视频提取 import cv2 import matplotlib as plt import numpy as py #cv2.VideoCapture可捕获摄像头用数字控制不同设备，如0，1 #如果是视频文件直接指定路径即可。 vc=cv2.VideoCapture('C:/Users/5992
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摘要：我的解决方法： 我的程序一开始就已输入cv2.waitKey(0)和cv2.destroyAllWindows()。 函数但imshow不显示图像，在控制台输入IPHYTON魔法函数%matplotlib auto。此时运行图像可显示，但报错，发现是waitKey(0)和destroyAllWind
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摘要：前言： pycharm 安装遇到很多问题，1.5天。 网上找到的解决方法每个都一点点去尝试，但不是很多方案也不是适用于我。只能把适用于我的方法和我的理解汇总如下。 0、离线安装 因为公司网络很慢所以只能离线安装，安装下载地址网上可找，不重复了。 （一句话看起来很简单，想起当初为了寻找安装源，什么清华
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摘要：1、为什么要使用虚拟环境？ 版本不兼容安装多个包时候会使用到虚拟环境，虚拟环境相当python环境的副本，需要单独找个文件夹保存并领取一个名字。具体看连接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/108534526 https://blog.csdn.net/chengyq116/
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摘要：网络稳定才能切换源后创建虚拟环境。 网络不稳定是切换源的原因。对各种报错问题，网上给出各种安装方法。 我的安装发现我主要问题是网络不稳定，且切换源后网络也不行，用有线网也是时好时坏。 或许要在自己的电脑上安装试试。 创建虚拟环境spyder,我的尝试流程： 1、换源：anaconda | 镜像站使用
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posted @ 2023-05-12 18:14
Aneverforget
摘要：逻辑运算的输出： 2、逻辑运算的优先级： #在python中，空字符串和0都是假，非空字符串和非0数字都是真print( not 1 and 2 or 3)# 输出3 print( 2>1 and 2 or 3)# 输出3 print( 2>1 and 2 or 3)# 输出2 print( 2>1
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摘要：数独要求：在横、竖、3x3矩阵内0-9不可重复出现 重点思路实现方法是，填入一个数后下一步推算基于前面已经填好的数值的新矩阵。相当于在这一过程中不断更新初始值用于下一步计算。递归穷举，从第一个空开始填;再更新矩阵填下一个值，一直到最后一个空填完。 回溯： 查错花最多时间在：回溯没重置0导致错误。“递
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摘要：1 ''' 2 解包与压缩 3 *sequence,reduce 4 reduce快速字典重新整理，参考#3 5 ''' 6 from functools import reduce 7 primes = [1,2,3,4] 8 def product(*numbers): 9 p = reduce
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摘要：模拟主要考的是类的组织与实现。 #其中非传入参数可以不作为实例变量，有个问题就是在后面方法调用参数需要另外传入变量。 #如果一个方法作为类参数，在方法中使用需要用类名的方法引用。 如本体，若字典d放入类中，作为类变量，则引用时形式为sale.d 作为实例变量，引用时形式为self.d #模拟一个自动
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