Python中OpenCV库(二)
文章目录 OpenCV库(二) 五、 图像直方图 1、 基本概念 2、 统计函数 3、绘制直方图 3.1 matplotlib 3.2 OpenCV 4、 使用掩膜的直方图 六、 视频采集 1、 打开视频 2、 读取数据 3、 视频属性 4、 视频录制 5、 控制鼠标 七、 特征检测 1、 基本概念 2、 Harris角点检测 3、 SIFT 关键点检测 4、 Shi-Tomasi角点检测 5、 …
文章目录 OpenCV库(二) 五、 图像直方图 1、 基本概念 2、 统计函数 3、绘制直方图 3.1 matplotlib 3.2 OpenCV 4、 使用掩膜的直方图 六、 视频采集 1、 打开视频 2、 读取数据 3、 视频属性 4、 视频录制 5、 控制鼠标 七、 特征检测 1、 基本概念 2、 Harris角点检测 3、 SIFT 关键点检测 4、 Shi-Tomasi角点检测 5、 …
给你一个字符串 S ,找出所有长度为 K 且不含重复字符的子串,请你返回全部满足要求的子串的 数目 。 示例 1: 输入:S = "havefunonleetcode", K = 5 输出:6 解释: 这里有 6 个满足题意的子串,分别是:'havef','avefu','vefun','efuno','etcod','tcode'。 示例 2: 输入:S = "home", K = 5 输出:0…
Python from同级目录/文件夹 import时报错 问题描述: 使用Pycharm打开Python工程,工程中有多个文件夹,打开其中一个.py文件,代码中: from .py文件的同级目录 import 类/函数/全局变量 如下图所示,其中network和dataset文件夹都与.py脚本在同级目录,想要import里面的两个函数,报红 原因分析: Pycharm不会将当前文件目录自动加入…
参考资料: Python中Nan||None||NaT||Null 背景: python中有许多表示空值的方式,本文对不同的空值表达方式从类型、等值性、语法方面进行归纳总结 1. None 介绍 None是python中独有的特殊数据类型,它不同于空列表、空字符串、空Series等,它是一个特殊的存在,表示什么都没有。 类型 NoneType 2. NaN和np.nan 介绍 NaN(not a …
2.最小公倍数/最大公约数 Type one: 2个数 """ 最大公约数 Author:Anderson Time:2020-11-4 """ def gcd(a,b): if a<b: a,b=b,a if a%b==0: return b else: return gcd(b,a%b) 思路分析:求两个数的最大公约数,可以用欧几里得算法(辗转相除法。)其基于的定理是:两个数的最大公约数…
今日学习目标 逐步掌握csrf相关装饰器、基于中间件思想编写项目、auth认证模块知识点 文章目录 今日学习目标 学习内容 一、 csrf相关装饰器 二、基于中间件思想编写项目 三、auth认证模块 Auth模块是什么 auth模块方法大全 学习内容 csrf相关装饰器 基于中间件思想编写项目 auth认证模块 一、 csrf相关装饰器 在平时场景中,并不一定所有的接口验证都需要进行csrf验证,…
首先说明,此方案是一个不可行的方案。 与导入Mysql数据库不同,Hive数据库不支持记录级数据插入;即使一些版本支持,插入速度也是奇慢。Hive主要优势在于处理批量数据,数据量越大越能体现出性能优势;数据量小,如记录级数据插入,则没有可用性。所以,对于使用python将json数据解析出来再一条条插入的方法肯定是行不通的。方案记录在此,为通过python连接操作Hive数据库等提供一些参考。 一…
这篇文章主要介绍了Python中正则表达式对单个字符,多个字符和匹配边界等使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 Regular Expression,正则表达式,又称正规表示式、正规表示法、正则表达式、规则表达式、常规表示法(英语:Regular Expression,在代码中常简写为regex、regexp或R…
人生苦短,我用python python 安装包+资料: 点击此处跳转文末名片获取 __call__ 可以使得方法变成可被调用对象; (PS:python中的方法和普通函数有点区别: 方法的第一个参数是类实例) 允许一个类的实例像函数一样被调用。 实质上说, 这意味着 x() 与 x.__call__() 是相同的。 注意 __call__ 参数可变。 这意味着你可以定义 __call__ 为其他…
摘要: 还在为数据集大小发愁吗?试试数据增强方法吧。 在图像分类任务中,图像数据增强一般是大多数人会采用的方法之一,这是由于深度学习对数据集的大小有一定的要求,若原始的数据集比较小,无法很好地满足网络模型的训练,从而影响模型的性能,而图像增强是对原始图像进行一定的处理以扩充数据集,能够在一定程度上提升模型的性能。本文是我目前正在研究一项内容,总结图像数据增强的一些方法及其有效性。本研究的目的是学习…