目标 在本节中, 我们将学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度. 理论 考虑这样一个图像,它的像素值仅局限于某个特定的值范围.例如,较亮的图像将把所有像素限制在高值上.但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素.因此,您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示,来自wikipedia),这就是直方图均衡化的作用(简单来说).这通常会提高图像的对比度. 我建议您阅读直方图均衡化上的Wikipedia页面,以获取有关它的更多详细信息.它很好地解释了示例,使您在阅读完之后几乎可以理解所有内容…
sys.argv,是获取到运行python文件的时候传入的参数 可以在pycharm中点击 if len(sys.argv)>1: if sys.argv[1]=='--help': quit('这个python是用来测试的,运行的时候需要使用 python a.py port') else: port = sys.argv[1]else: port = 7878 import flaskserver = flask.Flask(__name__) @server.route('/')def i…
简介 上一篇我们批量执行完用例后,生成的测试报告是文本形式的,不够直观,而且报告一般都是发给leader的,所以最好是直观一目了然,为了更好的展示测试报告,最好是生成 HTML 格式的.unittest 里面是不能生成 html 格式报告的,需 要导入一个第三方的模块:HTMLTestRunner. 导入 HTMLTestRunner 1..这 个 模 块 下 载 不 能 通 过 pip 安装了,只能下载后手动导入,下载地址:http://tungwaiyip.info/software/HTM…
线程是程序里面的最小执行单元. 进程是资源的集合. 线程是包含在一个进程里面,一个进程可以有多个线程,一个进程里面默认有一个主线程.由主线程去启动子线程. 1.多线程 import threading,time def run(): time.sleep() #干活需要3s print('哈哈哈') ######################################### ): #串行 run() ######################################### ):…
列表生成式:[exp for iter_var in iterable] 同样也会有字典生成式,集合生成式,没有元组生成式,元组生成式的语法被占用了 字典生成式,集合生成式,就是外面那个括号换成{}  字典里面一个个是键值对,集合可以与之区分 生成器:有两种写法: 一种就是写一个生成式放到()里面,这就是一个生成器, #将列表生成式中的[]替换成() ge = (x for x in range(1,6)) print(ge,type(ge)) #生成器需要通过next()方法获取数据,调用一次…
转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc…
python接口自动化测试二十七:密码MD5加密   ''' MD5加密 '''# 由于MD5模块在python3中被移除# 在python3中使用hashlib模块进行md5操作import hashlib # 待加密信息str = 'asdas89799,.//plrmf'# 创建md5对象hl = hashlib.md5()# Tips# 此处必须声明encode# 若写法为hl.update(str) 报错为: Unicode-objects must be encoded before…
本文记录了Ubuntu 14.04下使用源码手动安装OpenCV 3.0的过程.此外记录了在Python中安装及载入OpenCV的方法. 1.安装OpenCV所需的库(编译器.必须库.可选库) GCC 4.4.x or later CMake 2.6 or higher Git GTK+2.x or higher, including headers (libgtk2.0-dev) pkg-config Python 2.6 or later and Numpy 1.5 or later wit…
Python之路[第十七篇]:Django[进阶篇 ]   Model 到目前为止,当我们的程序涉及到数据库相关操作时,我们一般都会这么搞: 创建数据库,设计表结构和字段 使用 MySQLdb 来连接数据库,并编写数据访问层代码 业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操作 import MySQLdb def GetList(sql): db = MySQLdb.connect(user='root', db='wupeiqidb', passwd='1234', host='localhost'…
Python之路[第十七篇]:Django[进阶篇 ]   Model 到目前为止,当我们的程序涉及到数据库相关操作时,我们一般都会这么搞: 创建数据库,设计表结构和字段 使用 MySQLdb 来连接数据库,并编写数据访问层代码 业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操作 import MySQLdb def GetList(sql): db = MySQLdb.connect(user='root', db='wupeiqidb', passwd='1234', host='localhost'…
Python之路[第十七篇]:Django[进阶篇 ]   Model 到目前为止,当我们的程序涉及到数据库相关操作时,我们一般都会这么搞: 创建数据库,设计表结构和字段 使用 MySQLdb 来连接数据库,并编写数据访问层代码 业务逻辑层去调用数据访问层执行数据库操作 import MySQLdb def GetList(sql): db = MySQLdb.connect(user='root', db='wupeiqidb', passwd='1234', host='localhost'…
第三百二十七节,web爬虫讲解2—urllib库爬虫 利用python系统自带的urllib库写简单爬虫 urlopen()获取一个URL的html源码read()读出html源码内容decode("utf-8")将字节转化成字符串 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import urllib.request html = urllib.request.urlopen('http://edu.51cto.com/course/83…
利用opencv+python实现以下功能: 1)获取实时视频,分解帧频: 2)将视频做二值化处理: 3) 将视频做滤波处理(去除噪点,获取准确轮廓个数): 4)识别图像轮廓: 5)计算质心: 6)描绘质心动态变化曲线: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Apr 24 12:10:23 2018 @author: irene """ import numpy as np import matpl…
剑指Offer(二十七):字符串的排列 搜索微信公众号:'AI-ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多算法.机器学习干货 csdn:https://blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https://github.com/aimi-cn/AILearners 一.引子 这个系列是我在牛客网上刷<剑指Offer>的刷题笔记,旨在提升下自己的算法能力. 查看完整的剑指Offer算法题解析请点击CSDN和github链接: 剑指Offer完整习题…
安装配置Ubuntu14.04+Caffe (+OpenCV+Python+CPU-only) 记录 [作者:Wu Ping.时间:20180428.] 本人已经安装很多次的Caffe了:从开始的初探到出现问题的重新安装,或者电脑系统重装后的再次安装,或者因为不同的电脑版本.不同的Ubuntu版本.软件的不同安装方式等等原因,每一次安装都会有不同的“不顺利经历”,顺次解决问题即可.虽然遇到的问题不尽相同,但是总体流程基本相同. “安装过程,因为平台不同.设备不同.操作者不同,会遇到各种奇怪的问题…
引言 在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生.但是其原理真的可以信手拈来吗? 本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看: 分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制 在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制 直方图均衡化 直方图的反向投影 图像直方图分析以及opencv函数实现 (一)直方图的介绍 直方图到底可以干什么呢?我觉得最明显的作用就是有利于很直观的对图像进行分析了,直方图就像我们常用的统计图,直方图可以用来描述各种…
语义分割:基于openCV和深度学习(二) Semantic segmentation in images with OpenCV 开始吧-打开segment.py归档并插入以下代码: Semantic segmentation with OpenCV and deep learning # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2…
Python 应用计算思维 零.序言 第一部分:计算思维导论 一.计算机科学基础 二.计算思维要素 三.理解算法和算法思维 四.理解逻辑推理 五.探究性问题分析 六.设计解决方案和解决流程 七.识别解决方案中的挑战 第二部分:应用 Python 和计算思维 八.Python 简介 九.理解输入和输出,设计求解算法 十.控制流程 十一.在简单挑战中使用计算思维和 Python 第三部分:将计算思维和 Python 用于数据处理.分析和应用 十二.在实验和数据分析问题中使用 Python 十三.使用…
title: Python的单元测试(二) date: 2015-03-04 19:08:20 categories: Python tags: [Python,单元测试] --- 在Python的单元测试(一)中,我们讲了单元测试的概念以及一个简单的单元测试例子. 在这个例子中,只有三个函数,于是可以把每个函数的输出结果打印到屏幕上,再用肉眼去看结果是否符合预期.然而假设有一个程序,有二十个类,每个类又有几十个函数,有些函数的输出结果还多达几十行,在这种情况下,肉眼如何看得出? 当然你可以使用…
Bootstrap 中的多媒体对象(Media Object).这些抽象的对象样式用于创建各种类型的组件(比如:博客评论),我们可以在组件中使用图文混排,图像可以左对齐或者右对齐.媒体对象可以用更少的代码来实现媒体对象与文字的混排. 媒体对象轻量标记.易于扩展的特性是通过向简单的标记应用 class 来实现的.你可以在 HTML 标签中添加以下两种形式来设置媒体对象: .media:该 class 允许将媒体对象里的多媒体(图像.视频.音频)浮动到内容区块的左边或者右边. .media-list…
<Web 前端开发精华文章推荐>2014年第6期(总第27期)和大家见面了.梦想天空博客关注 前端开发 技术,分享各类能够提升网站用户体验的优秀 jQuery 插件,展示前沿的 HTML5 和 CSS3 技术应用,推荐优秀的 网页设计 案例,共享精美的设计素材和优秀的 Web 开发工具,希望这些精心整理的前端技术文章能够帮助到您. HTML5 & CSS3 创意无限!一组网页边栏过渡动画[附源码下载] 你见过吗?9款超炫的复选框(Checkbox)效果 有助于提高你的 Web 开发技能…
Citrix 服务器虚拟化之二十七  XenApp6.5发布服务器桌面 XenApp可发布以下类型的资源向用户提供信息访问,这些资源可在服务器或桌面上虚拟化: 1)  服务器桌面:发布场中服务器的整个Windows 桌面,插件连接到服务器之后,用户会看到可用来启动该服务器上安装的任何应用程序的桌面界面.选择了此应用程序类型后,必须指定要发布的服务器.要发布桌面,计算机上必须正在运行 XenApp.如果您在没有运行 XenApp 的计算机上运行 Citrix AppCenter,则无法发布本地桌面…
opencv 手写选择题阅卷 (二)字符识别 选择题基本上只需要识别ABCD和空五个内容,理论上应该识别率比较高的,识别代码参考了网上搜索的代码,因为参考的网址比较多,现在也弄不清是参考何处的代码了,在这里就不一一感谢了. 基本步骤: 一,识别函数接受一般64X64的灰度图像; 二,二值化并反色为黑底白字; 三,找出字符的最小包围矩形,并大小归一化为32X32; 四,计算图像的HOG特征; 五,用SVM分类器对HOG特征进行识别,从而确定当前图像属于ABCD还是空白; 整个识别代码还是比较简单的…
机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持…
转:http://blog.csdn.net/liujun13579/article/details/7756729 二十七.Java图形化界面设计——容器(JFrame) 程序是为了方便用户使用的,因此实现图形化界面的程序编写是所有编程语言发展的必然趋势,在命令提示符下运行的程序可以让我们了解java程序的基本知识体系结构,现在就进入java图形化界面编程. 一.Java基本类(JFC) Java基本类(“Java FoundationClasses”,JFC),由一些软件包组成.这些软件包主…
我使用的编辑器是IDLE,版本为Python2.7.11,Windows平台. 本文是博主原创随笔,转载时请注明出处Maple2cat|Python爬虫学习:二.爬虫的初步尝试 1.尝试抓取指定网页 #encoding:utf-8 import urllib2 url = "http://www.cnblogs.com/" data = urllib2.urlopen(url).read() print data 我使用urllib2这个库,有关这个库的详细解释请看Python 标准库…
摘自http://blog.csdn.net/liujun13579/article/details/7756729 二十七.Java图形化界面设计--容器(JFrame) 程序是为了方便用户使用的,因此实现图形化界面的程序编写是所有编程语言发展的必然趋势,在命令提示符下运行的程序可以让我们了解java程序的基本知识体系结构,现在就进入java图形化界面编程. 一.Java基本类(JFC) Java基本类("JavaFoundationClasses",JFC),由一些软件包组成.这些…
本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们将一起学习Ope…
原文:WCF技术剖析之二十七: 如何将一个服务发布成WSDL[基于HTTP-GET的实现](提供模拟程序) 基于HTTP-GET的元数据发布方式与基于WS-MEX原理类似,但是ServiceMetadataBehavior需要做的更多额外的工作.原因很简单,由于在WS-MEX模式下,我们为寄宿的服务添加了相应的MEX终结点,那么当服务被成功寄宿后,WCF已经为元数据的消息交换建立了如图1所示的分发体系,我们需要做的仅仅是对MEX终结点的DispatchRuntime进行相应的定制而已.  图1…
原文:WCF技术剖析之二十七: 如何将一个服务发布成WSDL[基于WS-MEX的实现](提供模拟程序) 通过<如何将一个服务发布成WSDL[编程篇]>的介绍我们知道了如何可以通过编程或者配置的方式将ServiceMetadataBehavior这样一个服务形式应用到相应的服务上面,从而实现基于HTTP-GET或者WS-MEX的元数据发布机制.那么在WCF内部具体的实现原理又是怎样的呢?相信很多人对此都心存好奇,本篇文章的内容将围绕着这个主题展开. 一. 从WCF分发体系谈起 如果读者想对WCF…