-
python opencv 图像尺寸变换方法
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：100
利用Python OpenCV中的 cv.Resize(源，目标，变换方法)就可以实现变换为想要的尺寸了 源文件： 就不用说了 目标： 你可以对图像进行倍数的放大和缩小 也可以直接的输入尺寸大小 变换的方法： CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省[详细]
-
python opencv设置摄像头分辨率以及各个参数的方法
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：83
1，为了获取视频,你应该创建一个 VideoCapture 对象。 他的参数可以是设备的索引号,或者是一个视频文件。设备索引号就是在指定要使用的摄像头。一般的笔记本电脑都有内置摄像头。所以参数就是 0。你可以通过设置成 1 或者其他的来选择别的摄像头。之后,你就[详细]
-
opencv改变imshow窗口大小,窗口位置的方法
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：94
如下所示： cv2.HoughLinesP cv2.namedWindow("enhanced",0);cv2.resizeWindow("enhanced",640,480);cv2.imshow("enhanced",lines)cv2.waitKey(0) 创建窗口时候改变下参数就可以鼠标随意拖动窗口改变大小啦 cv::namedWindow("camera",CV_WINDOW_NORMAL);//CV[详细]
-
Python-OpenCV基本操作方法详解
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：61
基本属性 cv2.imread(文件名，属性) 读入图像 属性：指定图像用哪种方式读取文件 cv2.IMREAD_COLOR：读入彩色图像，默认参数，Opencv 读取彩色图像为BGR模式 ！！！注意 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图像。 cv2.imshow(窗口名，图像文件) 显示图像 可以创[详细]
-
在python3.5中使用OpenCV的实例讲解
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：114
最近在OpenCV的官方文档上看到一个人脸识别的示例代码，想要实现。由于我之前下好的OpenCV3.1中并不自带相关的函数，即opencv2/contrib/contrib.hpp这个文件找不到。需要下载一个contrib的扩展包，然后再用cmake进行编译，最终才能使用。 于是，就去官网上下[详细]
-
通过Python 接口使用OpenCV的方法
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：157
一、在 Anaconda2 中配置 OpenCV 解压 opencv，添加系统环境变量，计算机--右键属性--高级系统设置--环境变量--系统变量--编辑path--添加 F:Program Files (x86)opencv-3.2.0-vc14buildx64vc14bin 拷贝 opencv/build/python/2.7/x64/cv2.pyd 到 Anacon[详细]
-
Python通过调用mysql存储过程实现更新数据功能示例
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：57
本篇章节讲解Python通过调用mysql存储过程实现更新数据功能。供大家参考研究具体如下： 一、需求分析 由于管理费率配置错误，生成订单的还本付息表和订单表的各种金额，管理费之间的计算都有错误，需要进行数据订正。为此，为了造个轮子，以后省很[详细]
-
Python实现的HMacMD5加密算法示例
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：111
本篇章节讲解Python实现的HMacMD5加密算法。供大家参考研究具体如下： 什么是 HMAC-MD5？ 1、比如你和对方共享了一个密钥K，现在你要发消息给对方，既要保证消息没有被篡改，又要能证明信息确实是你本人发的，那么就把原信息和使用K计算的HMAC的值[详细]
-
图解Python变量与赋值
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：86
Python是一门独特的语言，与C语言有很大区别，初学Python很多萌新表示对变量与赋值不理解，学过C的都知道，给变量赋值时，需要先指定数据类型，同时会开辟一块内存区域，用于存储值，例如： int a = 1; a 就是内存空间中的一小块区域，就像是一个大房间里面[详细]
-
Python中的并发处理之asyncio包使用的详解
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：78
导语：本文章记录了本人在学习Python基础之控制流程篇的重点知识及个人心得，打算入门Python的朋友们可以来一起学习并交流。 本文重点： 1、了解asyncio包的功能和使用方法； 2、了解如何避免阻塞型调用； 3、学会使用协程避免回调地狱。 一、使用asyncio包[详细]
-
Python获取二维矩阵每列最大值的方法
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：61
因为做项目中间有一个很小的环节需要这个功能，所以就写了一个简单的小函数，下面是具体实现： #!usr/bin/env python#encoding:utf-8'''__Author__:沂水寒城'''def get_max_value(martix): ''' 得到矩阵中每一列最大的值 ''' res_list=[] for j in range(len[详细]
-
numpy找出array中的最大值,最小值实例
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：199
在python中利用numpy创建一个array， 然后我们想获取array的最大值，最小值。可以使用一下方法： 一、创建数组 这样就可以获得一个array的最大值和最小值了。 并且可以利用np.where(np.max(a))来获得最大值，最小值的行和列数。 二、python下对文件的操作 1[详细]
-
Python变量赋值的秘密分享
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：191
在Python中，我们令一个变量等于另外一个变量时，并不是把值传递给它，而是直接把指向的地址更改了。我们想要查看一个变量在内存中的地址，可以通过id(变量) 来查看。我们通过一个小例子来看看这个有趣的过程。 x = 12 y= 13 id(x) id(y) x = y id(x) id(y)[详细]
-
python中字符串变二维数组的实例讲解
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：103
有一道算法题题目的意思是在二维数组里找到一个峰值。要求复杂度为n。 解题思路是找田字（四边和中间横竖两行）中最大值，用分治法递归下一个象限的田字。 在用python定义一个二维数组时可以有list和numpy.array两种方式，看了几篇python中二维数组的建立的[详细]
-
python分治法求二维数组局部峰值方法
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：122
题目的意思大致是在一个n*m的二维数组中，找到一个局部峰值。峰值要求大于相邻的四个元素（数组边界以外视为负无穷），比如最后我们找到峰值A[j][i]，则有A[j][i] A[j+1][i] A[j][i] A[j-1][i] A[j][i] A[j][i+1] A[j][i] A[j][i-1]。返回该峰值的坐标和值。[详细]
-
Python中max函数用于二维列表的实例
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：98
最近写一个和二维列表有关的算法时候发现的 当用max求二维列表中最大值时，输出的结果是子列表首元素最大的那个列表 测试如下 c=[[1,2,-1],[0,5,6]] a=[[0,3,[1,4,6]] print(max(c),max(a)) 结果是这样的 [1,-1] [1,6] 以上这篇Python中max函数用于二维列表[详细]
-
基于python 二维数组及画图的实例详解
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：108
1、二维数组取值 注：不管是二维数组，还是一维数组，数组里的数据类型要一模一样，即若是数值型，全为数值型 #二维数组import numpy as nplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]list3=[1.73,1.78]list4=[54.4,68.7]list5=np.array[详细]
-
Python实现二维数组输出为图片
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：88
对于二维数组，img_mask [[ 0 0 0 ...,7 7 7] [ 0 0 0 ...,7 7 7] ...,[266 266 266 ...,253 253 253] [266 266 266 ...,253 253 253]] 显示为图片的代码为： import matplotlib.pyplot as pyplot pyplot.imshow(im_mask) 以上这篇Python实现二维数组输出为[详细]
-
分享Pycharm中一些不为人知的技巧
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：172
工欲善其事必先利其器，Pycharm 是最受欢迎的Python开发工具，它提供的功能非常强大，是构建大型项目的理想工具之一，如果能挖掘出里面实用技巧，能带来事半功倍的效果。 以下操作都是基于 Windows 平台下的默认KeyMap设置，在 Mac 也是类似的。 1、 快速查[详细]
-
pyhton列表转换为数组的实例
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：75
实例如下： import numpy as npX=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,11,12]]'列表转换为数组'Y=np.array(X)print(Y)#输出结果# [[ 1 2 3 4]# [ 5 6 7 8]# [ 9 0 11 12]] 以上这篇pyhton列表转换为数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也[详细]
-
python实现list由于numpy array的转换
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：193
实例如下所示： u = array([[1,2],[3,4]])m = u.tolist()#转换为listm.remove(m[0])#移除m[0]m = np.array(m)#转换为arra 以上这篇python实现list由于numpy array的转换就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程小技巧[详细]
-
基于Python中numpy数组的合并实例讲解
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：93
Python中numpy数组的合并有很多方法，如 - np.append() - np.concatenate() - np.stack() - np.hstack() - np.vstack() - np.dstack() 其中最泛用的是第一个和第二个。第一个可读性好，比较灵活，但是占内存大。第二个则没有内存占用大的问题。 方法一――ap[详细]
-
Python遍历numpy数组的实例
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：175
在用python进行图像处理时，有时需要遍历numpy数组， 下面是遍历数组的方法： [rows,cols] = num.shape for i in range(rows - 1): for j in range(cols-1): print(num[j,i]) 以上这篇Python遍历numpy数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大[详细]
-
使用pandas中的DataFrame数据绘制柱状图的方法
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：102
折线图是数据分析的一种手段，但是有时候我们也需要柱状图进行不同数据的可视化量化对比。使用pandas的DataFrame方法进行柱状图的绘制也是比较方便的。 把之前的折线图绘制代码修改一下如下： from pandas import Series,DataFramefrom numpy.random import[详细]
-
详解CentOS升级Python2.6到Python2.7并安装pip
所属栏目：[Python] 日期：2020-12-16 热度：121
现在大多数Centos6.x版本的系统python都是2.x，现因开发需求需要安装前端代码的构建工具glue，故必须要做python版本的升级 升级python 系统默认安装的python是2.6.6的，我们需要升级到Python2.7 wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.12/Python-2.7.1[详细]
