1、迭代器协议是指：对象必须提供一个__next__()方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个StopIteration异常，以终止迭代（只能往后走不能往前退）2、可迭代对象：实现了迭代器协议的对象（如何实现：对象内部定义了一个__iter__()方法）3、协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议，p...

一、文件操作二、打开文件的模式三、操作文件的方法四、文件内光标移动五、文件的修改计算机系统分为：计算机硬件，操作系统，应用程序三部分。我们用python或其他语言编写的应用程序若想要把数据永久保存下来，必须要保存于硬盘中，这就涉及到应用程序要操作硬件，众所周知，应用程序是无法直接操作硬件的，这就用到了操作系统。操作系统...

 图像直方图使用到：python-opencv、matplotlib、numpydefplot_demo(image):print(len(image.ravel()))#统计image3通道的像素个数#numpy的ravel函数功能是将多维数组降为一维数组image.ravel()=高像素320*宽像素24...

【微语】世上有很多不可能，不过不要在你未尽全力之前下结论特征检测：找到图像特征的技术特征描述：描述图像特征 参考： https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_features_harris/py_feature...

直方图目录：22.1　　直方图的计算，绘制与分析　　　　　　22.1.1　统计直方图　　　　　　22.1.2　绘制直方图　　　　　　22.1.3　使用掩膜（遮罩）22.2　　直方图均衡化　　　　　　22.2.1　OpenCV中的直方图均衡化　　　　　　22.2.2　Clahe有限对比适应性直方图22.3　　2D直方图　...

字符串格式化Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式、format方式百分号的方式相对来说比较老，而format方式则是比较先进的方式，企图替换古老的方式，目前两者并存。1、百分号方式%[(name)][flags][width].[precision]typecode(name) &nb...

【微语】“你以后向成为什么样的人？”  “什么意思，难道我以后就不能成为我自己吗？”  ----《阿甘正传》 补充知识点：如何理解图像的低频是轮廓，高频是噪声和细节图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的...

【微语】立志要如山，行道要如水。不如山，不能坚定，不如水，不能曲达 1importcv2ascv2importnumpyasnp3frommatplotlibimportpyplotasplt45img=cv.imread(r'picturesgradient.png')6h,w,ch=img.shape78...

 """几何变换-缩放"""img=cv.imread(r'picturesfamily.jpg')"""resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy[,interpolation]]]])->dstdsize是变换后图像尺寸，此处后面设定了fxfy缩放比例，故为dsize为None方式一...

形态学操作其实就是改变物体的形状，比如腐蚀就是"变瘦"，膨胀就是"变胖"，看下图就明白了：形态学操作一般作用于二值化图（也可直接作用于原图），来连接相邻的元素或分离成独立的元素。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分！腐蚀腐蚀的效果是把图片"变瘦"，其原理是在原图的小区域内取局部最小值。因为是二值化图，只有0和255，所以小...

 opencv中轮廓特征包括： 如面积，周长，质心，边界框等*弧长与面积测量*多边形拟合*获取轮廓的多边形拟合结果python-opencvAPI提供方法：cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶)，cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩,同时配合函数cv2.con...

python+opencv---轮廓发现轮廓发现---是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所有边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果。介绍两种API使用：-cv.findContours发现轮廓-cv.drawContours绘制轮廓 *利用梯度避免阈值烦恼效果图：使用边缘Canny()提取边缘高...

 Python+OpenCV图像处理——直线检测 1.霍夫变换(HoughTransform)霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像...

Canny边缘提取的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：好的检测-算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。好的定位-标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应-图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。算法步骤：代码运行效果： 源码分析：&nbs...

效果图：*一阶导数与Soble算子*二阶导数与拉普拉斯算子定义：把图片想象成连续函数，因为边缘部分的像素值是与旁边像素明显有区别的，所以对图片局部求极值，就可以得到整幅图片的边缘信息了。不过图片是二维的离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。Sobel算子是普通一阶差分，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶...