def rgb2hsv(r, g, b):     r, g, b = r/255.0, g/255.0, b/255.0     mx = max(r, g, b)     mn = min(r, g, b)     m = mx-mn     if mx == mn:         h = 0     elif mx == r:         if g >= b:             h = ((g-b)/m)*60         else:             h = ((g

转自:http://outofmemory.cn/code-snippet/1002/Python-RGB-HSV-color-together-switch Python RGB 和HSV颜色相互转换 import math def hsv2rgb(h, s, v): h = float(h) s = float(s) v = float(v) h60 = h / 60.0 h60f = math.floor(h60) hi = int(h60f) % 6 f = h60 - h60f p =

applyColorMap 功能 转化为热力图,因为热力图我们看的变化更加细微,在很多地方都用到了热力图. 最近在看CAM,所以记一记这个函数. 感觉还是很有用的. 代码 >>> import cv2 as cv >>> import numpy as np >>> img = cv.imread("./res.jpg") >>> color_zero = np.zeros(shape = img.shape).a

在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助.至于为什么转换成HSV模型,因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的,实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出. 接下来是完整步骤: 1.打开一个终端,用vim编辑器新建并打开一个后缀为.py的文件 $ vim a.py 2.在打开的文件里按“a”进入编辑模式,然后输入以下代码 im

Tornado Tornado是使用Python编写的一个强大的.可扩展的Web服务器.它在处理严峻的网络流量时表现得足够强健,但却在创建和编写时有着足够的轻量级,并能够被用在大量的应用和工具中. 我们现在所知道的Tornado是基于Bret Taylor和其他人员为FriendFeed所开发的网络服务框架,当FriendFeed被Facebook收购后得以开源.不同于那些最多只能达到10,000个并发连接的传统网络服务器,Tornado在设计之初就考虑到了性能因素,旨在解决C10K问题,这样的

import sys import os import _io from collections import namedtuple from PIL import Image class Nude(object): Skin = namedtuple("Skin", "id skin region x y") def __init__(self, path_or_image): # 若 path_or_image 为 Image.Image 类型的实例,直接赋值

python一切都是对象: 列子:

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

首先,强烈推荐<<简明 Python 教程>> Swaroop, C. H. 著 沈洁元 译 其实,这本书里已经把python的最基本的用法,编码等等介绍的很好,这里把我用到的进行一下总结. 1. 字符串 连接 字符串数组 转义字符 Excellent Reference Link :http://www.w3cschool.cc/python/python-strings.html 字符串 ● 使用单引号(')你可以用单引号指示字符串,就如同'Quote me on this'这

这些相当于我的学习笔记,所以并没有很强的结构性和很全的介绍,请见谅. 1 读取.写入图像 下面是一个简短的载入图像.打印尺寸.转换格式及保存图像为.png的例子: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # 读入图像 im = cv2.imread('../data/empire.jpg') # 打印图像尺寸 h, w = im.shape[:2] print h, w # 保存原jpg格式的图像为png格式图像 cv2.imw

1.制作字库 1.截取需要的图片 2.这里截取了"火狐主页"四个字,接下来抓取文字的颜色 3.颜色由是由三个部分组成,即R G B其中的R是由00-FF(16进制) 即0-255个数值表示.同样的GB都是一样的道理.这样就出现一个偏差的问题,需要加偏差来涵盖偏差内的所有颜色. 4.加完偏差会发现字体变清晰,点击提取点阵,再定义文字名字,就可以添加到字库了 2.用python结合字库识别文字 1.加载dm.dll $regsvr32 dll文件路径 2.编写python脚本利用字库识别文

原文链接:Step by step approach to perform data analysis using Python译文链接:使用Python一步一步地来进行数据分析--By Michael翔 你已经决定来学习Python,但是你之前没有编程经验.因此,你常常对从哪儿着手而感到困惑,这么多Python的知识需要去学习.以下这些是那些开始使用Python数据分析的初学者的普遍遇到的问题: 需要多久来学习Python? 我需要学习Python到什么程度才能来进行数据分析呢? 学习Pyth

有限状态机(Finite-state machine, FSM),又称有限状态自动机,简称状态机,是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型.FSM是一种算法思想,简单而言,有限状态机由一组状态.一个初始状态.输入和根据输入及现有状态转换为下一个状态的转换函数组成.现实世界中存在大量具有有限个状态的系统:钟表系统.电梯系统.交通信号灯系统.通信协议系统.正则表达式.硬件电路系统设计.软件工程,编译器等,有限状态机的概念就是来自于现实世界中的这些有限系统. 一般可以用状态图来对

--2013年10月10日23:54:43 今天需要获取机场信息,发现一个网站有数据,用爬虫趴下来了所有数据: 目标网址:http://www.feeyo.com/airport_code.asp?page=1 代码: #!/usr/bin/python #coding:gbk import urllib2 import re def op(page): url = "http://www.feeyo.com/airport_code.asp?page=%d" % page re_qb

0 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818339Redis一点基础的东西目录 1.基础底层数据结构 2.windows下环境搭建 3.java里连接redis数据库 4.关于认证 5.redis高级功能总结1.基础底层数据结构1.1.简单动态字符串SDS定义: ...47分钟前1 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818

下面的项目是<Learn PYTHON the hard way>里面的,以后可能会补充: 1.Django,创建web程序的框架:https://www.djangoproject.com/ 2.Scipy,是一款方便.易于使用.专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等:http://www.scipy.org/  同时可结合Dexy(非常灵活的一款文档工具)使用:http://www.dexy.it/ 3

作者:造数科技链接:https://www.zhihu.com/question/21395276/answer/219747752 使用Python绘图 我们先来看看,能画出哪样的图 更强大的是,每张图片下都有提供源代码,可以直接拿来用,修改参数即可. """ =============== Basic pie chart =============== Demo of a basic pie chart plus a few additional features. In

Python使用引用计数和垃圾回收来做内存管理,前面也写过一遍文章<Python内存优化>,介绍了在python中,如何profile内存使用情况,并做出相应的优化.本文介绍两个更致命的问题:内存泄露与循环引用.内存泄露是让所有程序员都闻风丧胆的问题,轻则导致程序运行速度减慢,重则导致程序崩溃:而循环引用是使用了引用计数的数据结构.编程语言都需要解决的问题.本文揭晓这两个问题在python语言中是如何存在的,然后试图利用gc模块和objgraph来解决这两个问题. 注意:本文的目标是Cpyth

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写