圖像可能在生成、傳輸或者采集過程中夾帶了噪聲，去噪聲是圖像處理中常用的手法。通常去噪聲用濾波的方法，比如中值濾波、均值濾波。但是那樣的算法不適合用在處理字符這樣目標(biāo)狹長(zhǎng)的圖像中，因?yàn)樵跒V波的過程中很有可能會(huì)去掉字符本身的像素。一個(gè)采用的是去除雜點(diǎn)的方法來(lái)進(jìn)行去噪聲處理的。具體算法如下：掃描整個(gè)圖像，當(dāng)發(fā)現(xiàn)一個(gè)黑色點(diǎn)的時(shí)候，就考察和該黑色點(diǎn)間接或者直接相連接的黑色點(diǎn)的個(gè)數(shù)有多少，如果大于一定的值，那就說明該點(diǎn)不是離散點(diǎn)，否則就是離散點(diǎn)，把它去掉。在考察相連的
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:42 1878
#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#問題：給出一個(gè)字符串，分別輸出該字符串中小寫字母，大寫字母，數(shù)字，以及其他字符串的個(gè)數(shù)chuan="aasdhauADSGFTHFTdbhi1224324漢字"len_lower=0len_upper=0len_digit=0foriinchuan:ifi.islower():len_lower+=1ifi.isupper():len_upper+=1ifi.isdigit()
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:34 1878
面向?qū)ο蠡A(chǔ)面向?qū)ο缶幊蹋喊岩唤M數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和處理它們的方法組成對(duì)象（object），把相同行為的對(duì)象歸納為類（class），通過類的封裝（encapsulation）隱藏內(nèi)部細(xì)節(jié)，通過繼承（inheritance）實(shí)現(xiàn)類的特化（specialization）和泛化（generalization），通過多態(tài)（polymorphism）實(shí)現(xiàn)基于對(duì)象類型的動(dòng)態(tài)分派。簡(jiǎn)單地說，類是對(duì)象的藍(lán)圖和模板，對(duì)象是類的實(shí)例。python中可以使用class關(guān)鍵字定義類，在類中
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:01 1878
1.安裝matplotlibpipinstallmatplotlib2.繪制簡(jiǎn)單圖形importmatplotlib.pyplotasplt#圖形輸入值input_values=[1,2,3,4,5]#圖形輸出值squares=[1,4,9,16,25]#plot根據(jù)列表繪制出有意義的圖形，linewidth是圖形線寬，可省略plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)#設(shè)置圖標(biāo)標(biāo)題plt.title("Square
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:03 1878
匯總整理一套Python網(wǎng)頁(yè)爬蟲，文本處理，科學(xué)計(jì)算，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的兵器譜。1.Python網(wǎng)頁(yè)爬蟲工具集一個(gè)真實(shí)的項(xiàng)目，一定是從獲取數(shù)據(jù)開始的。無(wú)論文本處理，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，都需要數(shù)據(jù)，除了通過一些渠道購(gòu)買或者下載的專業(yè)數(shù)據(jù)外，常常需要大家自己動(dòng)手爬數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候，爬蟲就顯得格外重要了，幸好，Python提供了一批很不錯(cuò)的網(wǎng)頁(yè)爬蟲工具框架，既能爬取數(shù)據(jù)，也能獲取和清洗數(shù)據(jù)，也就從這里開始了：1.1Scrapy鼎鼎大名的Scrapy，相信不少同學(xué)
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:22 1878
原文鏈接：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017318207388128注：本篇博客是學(xué)習(xí)廖雪峰老師網(wǎng)站的摘抄，是為了方便以后的學(xué)習(xí)。如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系刪除！聯(lián)系郵箱：1103540209@qq.com文章目錄1.切片2.迭代3.列表生成式4.生成器5.迭代器小結(jié)參考掌握了Python的數(shù)據(jù)類型、語(yǔ)句和函數(shù)，基本上就可以編寫出很多有用的程序了。比如構(gòu)造一個(gè)1,3,5,7,...,99的列表
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:28 1878
簡(jiǎn)介這篇博文和分類看似沒有多大關(guān)系，但是也是從上一篇衍生出來(lái)的產(chǎn)物，因?yàn)樯婕暗紽Q工具Lantern，就算是給關(guān)注和支持的小伙伴們拓展一下眼界和知識(shí)面。而且好多人都閱讀了上一篇沒發(fā)現(xiàn)那個(gè)參考博客點(diǎn)不開嗎？那是因?yàn)檫€沒來(lái)的急，整理和編寫，今天再試一下就可以。一個(gè)軟件可能占用多個(gè)端口擁有多個(gè)目標(biāo)IP，下面以FQ工具Lantern為例，說明端口查看方法：1.借助第三方軟件查看如果你電腦上安裝了360等優(yōu)化工具，可能會(huì)自帶查看網(wǎng)絡(luò)狀況的插件如下圖：2.命令行窗口查
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:27 1878
著作權(quán)歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系作者獲得授權(quán)，非商業(yè)轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。Repetitionisthemotherofalllearning.重復(fù)是學(xué)習(xí)之母。看、看、看、看、看，看視頻，看書，看公眾號(hào)…倘若學(xué)習(xí)編程只要看看書、看看視頻、聽聽講就能夠?qū)W會(huì)，那編程本身也失去魅力了。現(xiàn)在大家圖方便，搜集大堆大堆的視頻教程去看，看的時(shí)候感覺都懂了。看完什么都忘了。要?jiǎng)邮职。∧銓W(xué)編程，無(wú)論是工作，還是做自己的項(xiàng)目，都是要一行代碼一行代碼地去敲出來(lái)的。這個(gè)過程才是真正學(xué)習(xí)
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:10 1878
圖像的輪廓檢測(cè)，如計(jì)算多邊形外界、形狀畢竟、計(jì)算感興趣區(qū)域等。Contours:GettingStarted輪廓簡(jiǎn)單地解釋為連接所有連續(xù)點(diǎn)（沿著邊界）的曲線，具有相同的顏色或強(qiáng)度.輪廓是形狀分析和物體檢測(cè)和識(shí)別的有用工具NOTE為獲得更好的準(zhǔn)確性，請(qǐng)使用二值圖，在找到輪廓之前，應(yīng)用閾值法或canny邊緣檢測(cè)從OpenCV3.2開始，findContours（）不再修改源圖像，而是將修改后的圖像作為三個(gè)返回參數(shù)中的第一個(gè)返回在OpenCV中，查找輪廓是從黑色
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:07 1878
conda測(cè)試指南在開始這個(gè)conda測(cè)試之前，你應(yīng)該已經(jīng)下載并安裝好了Anaconda或者M(jìn)iniconda注意：在安裝之后，你應(yīng)該關(guān)閉并重新打開windows命令行。一、Conda測(cè)試過程：使用conda。首先我們將要確認(rèn)你已經(jīng)安裝好了conda配置環(huán)境。下一步我們將通過創(chuàng)建幾個(gè)環(huán)境來(lái)展示conda的環(huán)境管理功能。使你更加輕松的了解關(guān)于環(huán)境的一切。我們將學(xué)習(xí)如何確認(rèn)你在哪個(gè)環(huán)境中，以及如何做復(fù)制一個(gè)環(huán)境作為備份。測(cè)試python。然后我們將檢查哪一個(gè)版
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:14 1878
