1.先上图 原图:test1.png mask图:test-mask.png 结果图:mask.png 2.代码部分 import cv2 from PIL import Image import numpy as np yuantu = "test1.png" masktu = "test1-mask.png" #使用opencv叠加图片 img1 = cv2.imread(yuantu) img2 = cv2.imread(masktu) alpha = 0.5

python运用turtle 画出汉诺塔搬运过程 1.打开 IDLE 点击File-New File 新建立一个py文件 2.向py文件中输入如下代码 import turtle class Stack: #面向对象,定义一个类 def __init__(self): self.items = [] def isEmpty(self): return len(self.items) == 0 def push(self, item): self.items.append(item) def po

抠图之前仔细分析是必不可少的.要了解清楚需要抠取部分的构成,然后选择最快捷的方法.教程素材图片人物头发色调比较单一,背景色也比较单一,用通道抠图是非常快捷的. 最终效果1 最终效果2 原图 一.复制图层1后,进入通道,观察红绿蓝三个通道,发现红通道的黑白对比效果最明显,越明显越容易抠出,就选它了. 二.将红通道拖放到下面的“创建新通道”(带折角)图标上或直接点右键选择“复制通道”,产生红通道副本. 三.选择图像-计算命令. 四.弹出计算面板,在混合模式里选择“叠加”或“强光”模式,可以使黑色区域

Python是一种广泛使用的解释型.高级编程.通用型编程语言,由吉多·范罗苏姆创造,第一版发布于1991年.可以视之为一种改良(加入一些其他编程语言的优点,如面向对象)的LISP.Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进划分代码块,而非使用大括号或者关键词).相比于C++或Java,Python让开发者能够用更少的代码表达想法.不管是小型还是大型程序,该语言都试图让程序的结构清晰明了. Java是一种广泛使用的计算机编程语言,拥有跨平台.面向对象.泛型编程的特性,广

这篇文章主要介绍了Python tkinter模块弹出窗口及传值回到主窗口操作,结合实例形式分析了Python使用tkinter模块实现的弹出窗口及参数传递相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了Python tkinter模块弹出窗口及传值回到主窗口操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 有些时候,我们需要使用弹出窗口,对程序的运行参数进行设置.有两种选择 一.标准窗口 如果只对一个参数进行设置(或者说从弹出窗口取回一个值),那么可以使用simpledialog,导入方法: from

工具:Photoshop CC2017 原图:(目的是将大树从图片中抠出) 操作: 1.打开要抠图的图片,然后执行:[图层]---->[新建调整图层]---->[反相]---->[在弹出的对话框中点击确定] 得到的效果如下: 2.点击PS CC2017右下角的[创建新的填充或调整图层,图标是:]------->然后选择[通道混合器]在弹出的属性对话框中调节,尽量使要抠的图成为白色,其他图变成黑色. 效果如下: 3.载入高光区,快捷键[crtl+alt+2目的是选择抠图主体]----

本文出自"Python为什么"系列,请查看全部文章 不久前,Python猫 给大家推荐了一本书<流畅的Python>(点击可跳转阅读),那篇文章有比较多的"溢美之词",显得比较空泛-- 但是,<流畅的Python>一书值得反复回看,可以温故知新.最近我偶然翻到书中一个有点诡异的知识点,因此准备来聊一聊这个话题--子类化内置类型可能会出问题?! 1.内置类型有哪些? 在正式开始之前,我们首先要科普一下:哪些是 Python 的内置类型? 根据官

本篇文章将通过图片对比的方法检查视频中的动态物体,并将其中会动的物体定位用cv2矩形框圈出来.本次项目可用于树莓派或者单片机追踪做一些思路参考.寻找动态物体也可以用来监控是否有人进入房间等等场所的监控.不仅如此,通过对物体的像素值判断分类,达到判断动态物体总体颜色的效果. ​ 引言 物体检测,是一种基于目的几何学和统计资料特点的影像拆分,它将目的的拆分和辨识,其准确度和实时性是整个该系统的一项最重要战斗能力.特别是在是在简单桥段中的,必须对多个目的展开实时处理时,目的系统会萃取和辨识就变得尤其最

千万注意opencv的轮廓检测和边缘检测是两码事 本文链接:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82945328 1 获取轮廓 OpenCV2获取轮廓主要是用 cv2.findContours() import cv2 img = cv2.imread('wujiaoxing.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv2.threshol

技术背景 对于各行各业的研究人员来说,经常会面临这样的一个问题:有一篇不错的文章里面有很好的数据,但是这个数据在文章中仅以图片的形式出现.而假如我们希望可以从该图片中提取出数据,这样就可以用我们自己的形式重新来展现这些数据,还可以额外再附上自己优化后的数据.因此从论文图片中提取数据,是一个非常实际的需求.这里以前面写的量子退火的博客为例,博客中有这样的一张图片: 在这篇文章中,我们将介绍如何使用python从图片上把数据抠取出来. plotdigitizer的安装 这里我们使用pip来安装pyt

在使用Python做爬虫的过程中,经常遇到字符编码出问题的情况. UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\u6211' in position 0: ordinal not in range(128) 针对这种情况,网上已经有很多原理性的分析了,我在此就不一一列举.然而,我相信很多人,即便看完原理以后也不知道怎么解决. 我自己琢磨出一种快速解决的方法: def get_page_sourse(url): req =

目标: 1.编写菜单,提示用户操作选项(push,pop,view,quit) 2.规则:定义列表,先入栈,后出栈,后入栈,先出栈 1.模拟入栈.出栈操作 >>> list1 = [] >>> list1.append('a') >>> list1 ['a'] >>> list1.append('b') >>> list1 ['a', 'b'] >>> list1.pop() 'b' >>

1 问题,给定一个字符串,求字符串中包含的最大回文子串,要求O复杂度小于n的平方. 首先需要解决奇数偶数的问题,办法是:插入’#‘,aba变成#a#b#a#,变成奇数个,aa变成#a#a#,变成奇数个. 其次要解决指导思想问题,这个方法的切入点是奇数的回文字符串具有对称性,就像圆形一样,所以我们就可以迭代圆心,把具有对称性的点到圆心的距离想象成半径.所以需要两个迭代,一个迭代字符串中的点,另一个从半径为1开始,到超出字符串范围为止迭代字符串的半径. #!/usr/binp/python #!co

网站被入侵,担心被挂马,因此就想自己写个脚本来查找那些被挂马的文件 思路 需要实现准备一份未受感染的源代码和一份可能受感染的源代码,然后运行以下脚本,就能找出到底哪些文件被挂马了. 其中,主要是根据比对2份文件的md5值来过滤可能被挂马的文件(确切的说应该是被修改过的文件) Python脚本 __author__ = 'Flying' #coding:utf-8 #Date:2014.6.5 #检测修改过的文件 import os,sys,hashlib,datetime global_DirO

目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛,比如自动驾驶.视频监控.工业质检.医疗诊断等场景. 目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来,目标的识别可以基于颜色.纹理.形状.其中颜色属性运用十分广泛,也比较容易实现.下面就向大家分享一个我做的小实验---通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪. 下面就是我们完整的代码实现(已调试运行): i

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 机器学习与统计学 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection

问题 <Python Cookbook>中有这么一个问题,给定一个序列,找出该序列出现次数最多的元素.例如: words = [ 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around', 'the', 'eyes', "don't", 'look', 'around', 'the', 'ey

前言: 最近在某个测试群看到有人抛出了一个面试题.为了提升自己的编程能力,我也尝试的用python去写了一下. 语言:python,数据库:sqlite  .菜鸟来袭,只是基本实现功能,可能没有考虑太多的其他因素,各位大神莫见笑! 主要学习渠道(基础入门): https://www.runoob.com/sqlite/sqlite-create-table.html https://www.runoob.com/python3/python3-basic-syntax.html 题目:设计一个简

异常抛出机制 : 常见的Python异常:

1.一行代码启动一个Web服务 python -m SimpleHTTPServer 8080  # python2 python3 -m http.server 8080  # python3 2.一行代码实现变量值互换 a, b = 1, 2; a, b = b, a 3.一行代码解决FizzBuzz问题 FizzBuzz问题:打印数字1到100, 3的倍数打印“Fizz”, 5的倍数打印“Buzz”, 既是3又是5的倍数的打印“FizzBuzz” print(' '.join(["fizz

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 我被狗咬了 在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段.但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库. 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬.plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以: pip install plot