[python刷题模板] 二维凸包(Andrew 一、 算法&数据结构1. 描述2. 复杂度分析3. 常见应用4. 常用优化二、 模板代码1. 二维凸包模板题。2. 先筛选秃壳上的点再后续计算三、其他四、更多例题五、参考链接 一、 算法&数据结构1. 描述凸多边形是指所有内角大小都在 [0,π] 范围内的 简单多边形。
在平面上能包含所有给定点的最小凸多边形叫做凸包。
实际上可以
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2024-01-08 16:43:41
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# Python固定距离打印的实现方法
在 Python 编程中，你可能会需要将某些信息按固定的格式打印到控制台。比如，做一个表格，或者将数据在一行内对齐。在这篇文章中，我们将逐步教你如何实现 Python 的“固定距离打印”。
## 流程概述
首先，我们需要明确实施的步骤。下面是我们将要进行的步骤列表：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-08-10 04:40:52
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# 如何实现 Python 鼠标拖动固定距离
## 摘要
本文将介绍如何使用 Python 实现鼠标拖动固定距离的功能。作为一名经验丰富的开发者，我将通过详细的步骤和代码示例来教会刚入行的小白如何实现这一功能。
### 流程图
```mermaid
pie
title 实现鼠标拖动固定距离功能
"准备工作" : 1
"获取鼠标当前位置" : 2
"移动鼠标到目标
原创
2024-04-12 06:40:42
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Python动态调节参数-滑动条-pygame和cv2 文章目录Python动态调节参数-滑动条-pygame和cv2前言：OpenCV的垃圾实现：pygame 动态调参：封装成class！！！窗口置顶 前言：强烈案例这个脚本！！！多个参数的调整，连续量的排列组合，一个个的试简直是噩梦。 所以是不是该有一个动态调参的脚本？ 它来了！！！ 目前还没搜到好调用的脚本(手动斜眼笑)最近在整动态调参，然后
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2024-07-29 12:01:27
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图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程，与图像腐蚀相似，图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后，将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处，如果原图像中某个元素被结构元素覆盖，但是该像素的像素值不与结构元素中心点对应的像素点的像素值相同，那么将原图像中的该像素的像素值修改为结构元素中
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2023-08-21 11:11:18
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[1] python实现膨胀与腐蚀[2] 图像腐蚀与图像膨胀（Python篇）[3] OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀【推荐】膨胀cv2.dilate(img, kernel, 1)腐蚀cv2.erode(img, kernel, iterations=1)开运算开运算：先腐蚀，再膨胀cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel,
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2023-08-04 12:21:23
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# 使用 Python Network 固定图形的指南
在数据可视化和网络分析领域，Python 是一种极受欢迎的编程语言，其强大的库（如 NetworkX 和 Matplotlib）使得绘制和固定图形变得相对简单。本篇文章将探讨如何使用 Python Network 固定图形的概念，并举例说明其在实际中的应用。
## 1. 什么是 Python Network？
Python Networ
原创
2024-11-01 04:23:28
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# Python凹缺陷检测入门指南
在制造和质量控制领域，凹缺陷检测是一个重要环节。我们将使用Python来实现这一过程。这篇文章将为你介绍凹缺陷检测的基本流程、所需的每一步，以及相应的代码示例。
## 流程概述
整个凹缺陷检测的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------------ | ----
1、【for instance】例如，比如，拿...来说 2、【inflate】美[ɪnˈflet]vt.& vi.使充气（于轮胎、气球等）; 膨胀（使）; 通货膨胀（使）; 物价上涨;【inflation】n.通货膨胀; 膨胀; 夸张; 自命不凡; 3、【adjust】美[əˈdʒʌst]t.& vi. 适应，调整，校正（改变…以）; 调准（望远镜等），对准，
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2023-10-30 19:34:30
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这个是一个凹圆弧的通用宏程序，右旋螺纹带多头功能，分粗车精车，对于圆弧螺纹的牙深小于等于圆弧半径的任意螺纹都适用，这个程序没有空刀，刀具左右两侧间隔进刀，刀具刀刃磨损情况大体一致，节省刀具（以前的圆弧螺纹都是单刃进刀，刀具磨损快，费刀）源程序有两个：源程序（一）应用范围最广，但是要求编程者逻辑性较强
源程序（二）比较好理解，程序本身的逻辑性强
源程序（一）详解
O0001
T105（刀
# Python中的膨胀算法
在计算机科学与图像处理领域，膨胀（Dilation）是一种基本的图像处理操作。它通常用于二值图像的形态学处理，通过扩大对象的边界来增强图像的某些特征。在本篇文章中，我们将探索膨胀的概念，展现怎样用Python实现这一过程，并通过代码示例来帮助大家理解。
## 1. 什么是膨胀？
膨胀是形态学操作的一部分，主要用于处理二值图像。它的基本思想是用结构元素“扩展”图像
形态学操作预备知识（卷积）膨胀和腐蚀的应用范围膨胀 dilate ()腐蚀 erode ()开运算 (Opening)闭运算(Closing)形态梯度(Morphological Gradient)顶帽(Top Hat)黑帽(Black Hat)示例（提取表格） 预备知识（卷积） 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×
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2023-11-30 17:04:03
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膨胀(dilation)可以看做是腐蚀的对偶运算，其定义是：把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba击中X，我们记下这个a点。所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B膨胀的结果。用公式表示为：D(X)={a | Ba↑X}=X B，如图1所示。图1中X是被处理的对象，B是结构元素，不难知道，对于任意一个在阴影部分的点a，Ba击中X，所以X被B膨胀的结
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2023-11-09 04:30:01
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形态学-梯度运算：图形学中的梯度概念实际上表示的是像素值变化迅速的地方，而图像中的边界恰恰是像素值变化迅速的地方。因此梯度运算就是求出图像中的边界。因为对图像进行膨胀操作会使得边界处的白色区域增多，对图像进行腐蚀操作会使得边界处的白色区域减少，因此使用膨胀后的图片减去腐蚀后的图片，就会得到图像的白色边界。 cv::Mat image = cv::imread("/home/cenm
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2023-11-30 15:47:48
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腐蚀与膨胀都是针对灰度图的形态学操作，比如下面的一副16*16的灰度图。它每个像素对应的值为(每个像素值范围都在0-255之间)为： 我们定义一个5*5的结构元素，该结构元素用5*5的矩阵表示，其中为1的单元，表示该单元在结构元素中有效，另外还定义一个锚点，坐标为(2,2)，在单元格中用蓝色表示。腐蚀/膨胀的操作就是用结构元素
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2023-11-14 10:21:28
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图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域.其中膨胀类似与 '领域扩张' ,将图像的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大.腐蚀类似 '领域被蚕食' ,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小.1. 图像膨胀膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下： 注释：0：黑色，1： 白
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2023-11-24 02:37:53
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一、GIL1、定义： GIL全局解释器锁,每个线程执行过程中必须先获得GIL，保证同一时刻只有一个线程在执行， GIL与python语言没关系，是CPython解释器才有的，在IO操作等可能会引起阻塞的system call之前,可以暂时释放GIL,但在执行完毕后,必须重新获取GIL Python 3.x使用计时器（执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL）或Python 2.x，tickets计数
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2023-10-26 12:05:55
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摘要：本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法。作者： eastmount 。本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法，基础性知识希望对您有所帮助。1.基础理论2.图像腐蚀代码实现3.图像膨胀代码实现一. 基础知识（注：该部分参考作者论文《一种改进的Sobel算子及区域择优的身份证智能识别方法》）图像的膨胀（Dilation）和腐蚀（
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2023-08-02 22:25:18
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文章目录17.python-opencv图像处理-腐蚀和膨胀前言完整代码部分代码说明腐蚀腐蚀原理：腐蚀代码腐蚀代码定义参数说明膨胀膨胀原理膨胀代码膨胀代码定义参数说明结果展示腐蚀结果膨胀结果 前言本篇博客主要介绍如何使用python-opencv对图像进行腐蚀和膨胀图像处理。完整代码import numpy as np
import cv2
if __name__ == '__main__':
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2023-10-20 13:52:38
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图像的膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）是两种基本的形态学运算，主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。其中膨胀类似于“领域扩张”，将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张，其运行结果图比原图的高亮区域更大；腐蚀类似于“领域被蚕食”，将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化，其运行结果图比原图的高亮区域更小。1.图像膨胀膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下：该公式表示用B来对图像A进行膨胀处
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2023-11-24 16:26:13
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