知识掌握 cv2.threshold()函数: 设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵,将灰度图像变换二值图像,或去除指定级别的噪声,或过滤掉过小或者过大的像素点. Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst 在其中: src:表示的是图片源 thresh:表示的是阈值(起始值) maxval:表示的是最大值 type:表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法,常用值为0(cv2.THRESH_BIN

介绍:大三上做一个医学影像识别的项目,医生在原图上用红笔标记病灶点,通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形,但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题,有些外接矩形内有多个红色标记,在使用网上的opencv的fillPoly填充效果非常不理想,还有类似python计算任意多边形方法也不理想的情况下,自己探索出的一种效果还不错的计算多圈及不规则图形的面积的算法. 医生提供的病灶标记图和原图,大部分长这样 但也有一些多圈情况 很明显,这些图片都是非常需要计算面积占比的,对样本需要筛选

Python基于共现提取<釜山行>人物关系 一.课程介绍 1. 内容简介 <釜山行>是一部丧尸灾难片,其人物少.关系简单,非常适合我们学习文本处理.这个项目将介绍共现在关系中的提取,使用python编写代码实现对<釜山行>文本的人物关系提取,最终利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图. 2. 课程知识点 本课程项目完成过程中将学习: 共现网络的基本原理 Python代码对<釜山行>中人物关系提取的具体实现 jieba库的基本使用 Gephi软件的基

转自:［几何］计算不规则多边形的面积.中心.重心 最近项目用到:在不规则多边形的中心点加一个图标.(e.g: xx地区发生暴雪,暴雪区域是多边形,给多边形中心加一个暴雪的图标) 之前的设计是,计算不规则多边形范围矩形bounds的中心点.这个比较简单,对于一些圆,矩形,凸多边形都比较适合.但是遇到凹多边形就会出现问题,比如一个月牙型的不规则多边形,bounds的中心点,就落到月牙外了.就有点难以接受了. 经过讨论,决定将中心改为重心. 下面上代码, 计算不规则多边形的中心: public sta

​ArcGIS API for Python主要用于Web端的扩展和开发,提供简单易用.功能强大的Python库,以及大数据分析能力,可轻松实现实时数据.栅格数据.空间数据等多源数据的接入和GIS分析.可视化,同时提供对平台的空间数据管理和组织管理功能.本篇博客将和大家分享,使用ArcGIS API for Python进行城市区域提取的方法和流程. 数据准备:不同时期的landsat影像 一.关于栅格函数   在前面的博客"环境镶嵌数据集的渲染模板使用","环境镶嵌数据集栅

现有基于矢量图形的骨架线提取方法主要包括数据预处理.基于约束 Delauny 三角剖分的骨架线结点生成和骨架线的连接 3 个过程,上述过程都可利用现有 GIS 系统的数据处理.空间分析和建模功能实现.ZTMap 系统不仅提供基础的数据处理.分析和制图功能,而且提供脚本编程批处理.空间分析和建模功能,这些优势都为降低开发成本和实现难度提供了充分的技术条件.本文从 GIS 空间分析的视角,提出一种基于 GIS空间分析的复杂多边形骨架线提取方法.采用 Python 面向对象编程语言结合 ZTMap 系

参考博客:https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征.但是经过傅里叶变换后, 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起,但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征,是一种有效的纹理检测工具. 在图像处理

python 提取一段字符串中去数字 ss = “123ab45” 方法一:filter filter(str.isdigit, ss) 别处copy的filter的用法: # one>>> filter(str.isdigit, '123ab45')'12345' #twodef not_empty(s): return s and s.strip() filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']) # 结果: ['A', 'B',

使用python的moviepy库来提取视频中的图片,按照视频每帧一个图片的方式来保存. extract images from video, than save them to disk from moviepy.editor import VideoFileClip clip1 = VideoFileClip('./project_video.mp4') i = 1 for frame in clip1.iter_frames(): im = Image.fromarray(frame) i

XML文件??? xml即可扩展标记语言,它可以用来标记数据.定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言. 里面的标签都是可以随心所欲的按照他的命名规则来定义的,文件名为roi.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <readingSession> <roi> <xCoord id="1">312</xCoord> <

上次我们成功训练了手掌识别器http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8438747.html,可以成功得到识别的结果如图 接下来需要使用opencv来获取手掌,去除背景部分,这里就需要用到掩膜(mask).ROI等相关知识这里先讲解一下.从图中根据上次的程序画框部分提取手掌(当然自己截图再保存也可以-.-)如下 接下来讲解一下提取手掌的方法 将图片copy,并将图片转换为ycrcb模式,根据ycrcb中的肤色获取和手掌颜色相近的部分,生成黑白图片 使用黑白图片获

我想做到,按照voronoi多边形分割地图土地利用类型文件,统计每个多边形内不同地物的种类和数量.-----如图: 我的第一个想法是:首先用上层多边形将下层栅格图切割开来,然后就可以分别统计栅格内的地物总数了. 矢量分割栅格目前可能有三种方法: 方法1:data management ----raster----split raster 按多边形分割栅格数据--我的电脑并不能出结果,统一坐标系也不能,无解,,, 方法2:先用split将voronoi多边形矢量文件的多边形全部切分开成一个一个的多

0 前言 写报告的时候为了细致性,要把IP地址对应的地区给整理出来.500多条IP地址找出对应地区复制粘贴到报告里整了一个上午. 为了下次更好的完成这项重复性很高的工作,所以写了这个小的脚本. 1 使用库 1)requests 简介:Requests是一常用的http请求库,它使用python语言编写,可以方便地发送http请求,以及方便地处理响应结果. 安装方法:pip install requests 帮助手册:http://docs.python-requests.org/zh_CN/la

Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.通过http传输图片常常将图片数据转换成base64之后再进行传输. Base64简介 Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.可查看RFC2045-RFC2049,上面有MIME的详细规范. Base64编码是从二进制到字符的过程,可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息.例如,在Java

1,正则表达提取 (findall函数提取) import re a= "<div class='content'>你大爷</div>"x=re.findall("<div class='content'>(.*)</div>",a)    这样也可以: x=re.findall(" class='content'>(.*)</d",a)    其中" class='conte

一共这几个模块: class videoReader 读取视频 class videoFramesExtractor(videoReader):继承了读取视频,主要是用来限制读取视频中的哪些帧,并保存. read_excel_single(excel_path,event_instance): 处理Excel中的数组,找到事件的帧数范围: Excel内容是这样的,需要的只是第二列的帧范围,另外第二列中的这些值还有重复的所以需要去除重复: 每一个范围,例如:23450:23461之内的帧要存放在一

1. python使用索引运算符[]和切片运算符[:],来提取字符串. 第一个字符的索引是0,最有一个字符的索引是-1,切片运算符[x:y]表示提取从索引x到索引y-1的字符,不包含索引y. 示例: str = 'Hello' print str[0] print str[2:4] print str[2:] print str[-1] 运行结果: H ll llo o 2. 字符‘+’用于字符串连接运算. 示例: str2 = 'world!' print str + ' ' + str2 运

如果您要花时间浏览网页,您可能遇到的一项任务就是从HTML中删除可见的文本内容. 如果您使用的是Python,我们可以使用BeautifulSoup来完成此任务. 设置提取 首先,我们需要获取一些HTML.我将使用Troy Hunt最近关于"Collection#1"Data Breach的博客文章. 以下是您下载HTML的方法: import requests url = 'https: //www.troyhunt.com/the-773-million-record-collec

我们将现有的 提取方法(Extractive)(如LexRank,LSA,Luhn和Gensim现有的TextRank摘要模块)与含有51个文章摘要对的Opinosis数据集进行比较.我们还尝试使用Tensorflow的文本摘要算法进行抽象技术(Abstractive),但由于其极高的硬件需求(7000 GPU小时,$ 30k云信用额),因此无法获得良好的结果. 为什么要文字摘要? 随着推送通知和文章摘要获得越来越多的需求,为长文本生成智能和准确的摘要已经成为流行的研究和行业问题. 文本摘要有两

笔者保存了一些outlook邮箱中保存的一些msg格式的邮件文件,现需要将其中的附件提取出来, 当然直接在outlook中就可以另存附件,但outlook默认是不支持批量提取邮件中的附件的 思考过几种方案,其中之一就是使用python编程语言下的extract_msg模块,记录如下 1.安装extract_msg模块 pip install extract-msg ,笔者写此随笔时,最新版本为extract-msg 0.27.4 发布于Released: Sep 3, 2020,项目说明:htt