本文Python实现了插入排序.基数排序.希尔排序.冒泡排序.高速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序的后面四种. 上篇:Python学习(三) 八大排序算法的实现(上) 1.高速排序 描写叙述 通过一趟排序将要排序的数据切割成独立的两部分,当中一部分的全部数据都比另外一部分的全部数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行高速排序,整个排序过程能够递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 1．先从数列中取出一个数作为基准数. 2．分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全…

如下图为进行测试的q和h,分别验证基于BFmatcher.FlannBasedMatcher等的SIFT算法 代码如下: import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt imgname1 = 'G:/q.jpg' imgname2 = 'G:/h.jpg' sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create() img1 = cv2.imread(imgname1) gray1 = cv2.cvt…

Python配置opencv 原理 Python调用opencv的原理是:opencv编译出共享库文件,python把这个共享库文件作为一个模块加载并使用. 通俗点就是,编译opencv的时候开启python接口选项,编译好了会产生cv2.so(linux下)或者cv2.pyd(windows下)这个共享库文件,python代码中import这个cv2就可以用了.为了能正确import它,往往需要把cv2.so放在python找包能找到的路径下,或者修改PYTHONPATH环境变量让它包含cv2…

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py…

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OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 普通操作 1. 读取像素 读取像素可以通过行坐标和列坐标来进行访问,灰度图像直接返回灰度值,彩色图像则返回B.G.R三个分量. 需要注意的是, OpenCV 读取图像是 BGR 存储显示. 灰度图片读取操作: import cv2 as cv # 灰度图像读取 gray_img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE) print(gray_img[20, 30])…

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