很多朋友分享自己拍摄的视频，由于视频中一些比较细节的操作一闪而过，而让观众忽略掉很多亮点，为了突出视频画面中的某些细节，可以先将拍摄的视频进行后期处理。有一种很巧的突出视频某细节画面的效果就是定格。将视频中间的某个重点画面定格几秒钟，让观众看清楚画面内容。如果单纯定格画面还无法突出重点的话，还可以用放大的效果，将定格的画面进行局部放大，让观众朋友们直观的看到画面重点。那么先将视频中间某画面定格再设
PIL图像缩放不按比例缩放按比例缩放 不按比例缩放from PIL import Image, ImageOps
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('./Homework/homework2/1.jpg')
#注意cv2读取图片数据是 bgr格式，若要变为rgb格式需要使
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2023-06-30 11:08:42
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本篇是从实战中学前端的第一篇，先来用css实现一些按钮。大概样式如图： 按钮初体验html表示中作为按钮的标签有button和input<!-- type="button"可省，省略时表示type="submit" -->
<button type="button">按钮</button>
<!-- 也可为type="submit" 此时主要用在表单
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2024-10-21 08:11:12
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# Python 图片快速缩放算法实现指南
## 1. 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现一种快速缩放图片的算法。这个算法可以通过改变图片的尺寸，快速地调整图片的大小，而不会丢失太多的图像质量。无论你是一个刚入行的小白，还是一个有经验的开发者，希望本文对你都有所帮助。
## 2. 算法流程
下面是实现该算法的整个流程的表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-12-19 04:06:33
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# 使用 Python 实现局部加高光算法
局部加高光算法通常用于图像处理，能够增强图像中某些区域的亮度使其更加醒目。本文将介绍如何使用 Python 实现这一算法，并提供详细的代码解释以及步骤说明。
## 实现流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 具体操作 |
| ---
# Python 局部加权平均算法科普
## 引言
在数据分析和机器学习领域，有一种被称为局部加权平均（Locally Weighted Averaging，简称LWA）的算法，它是一种非参数回归方法，用于拟合数据点之间的关系。LWA算法的核心思想是对于每个数据点，根据其附近数据点的权重进行加权平均，从而得到更加准确的估计值。
在本文中，我们将介绍LWA算法的原理和实现，并通过Python代
原创
2024-04-02 05:10:29
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不懂优化的人希望能有通用的方法来解决他手头的问题，但不幸的事没有这种方法存在，快速的方法都需要某些条件，比如常见的有强凸，线性，可分解啥的。目前研究的比较成熟的就是强凸光源可分解 非凸没有特别有效的方法来解，如果是强凸的，何必用那么复杂的方法求最优解？正是因为不是强凸的，才用到优化方法。就算是凸的，也分好几种不同的情况，只用一阶梯度，达到牛顿梯度法的收敛速度，在convex问题中，还有n
电机局部放电前言局部放电是绝缘劣化和最终导致绝缘失效的主要驱动因素之一。局部放电测试是检测电气设备绝缘性能的常用方法。随着新能源汽车的兴起，局部放电测试也成为评价车用电机绝缘性能的重要手段。什么是局部放电？局部放电指在绝缘介质中部分区域发生放电，而未形成贯穿性电通道的现象。对电机而言，局部放电可能发生在电机叠片与绕组之间，或是绕组导线之间。Pic1靠近叠片的导线局部放电Pic2绕组导线之间局部放电
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2024-09-09 20:24:17
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想在流媒体领域走的更远一点，但是发现自己这方面的专业知识欠缺厉害，特别是图形图像专业知识，于是买了本《数字图像处理》补补。这本书纯理论，什么积分、微分、什么滤波器，傅立叶变换，搞得一头雾水，还是写几行代码来得踏实。
言归正题，图像缩放顾名思义，就是把原图像按照目标尺寸放大或者缩小，是图像处理的一种。自然，图像缩放的核心也就是怎么样根据已知图像计算目标图像的各点像素值。最简单的是最临近插值算法，这种
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2023-10-05 10:53:30
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图像缩放算法及速度优化——(一)最近邻插值
图像缩放算法及速度优化——(二)双线性插值
————————————————————以下为原文——————————————————
第0节 简介
图像缩放算法是数字图像处理算法中经常遇到的问题。我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像，如放大或者缩小图像。OpenCV中的Resize() 函数非常方便而且效率非常高。下面是
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2024-05-21 11:36:18
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生物序列局部比对之Blast算法 算法基本原理： Blast算法是1990年由Altschul等人提出的两序列局部比对算法，采用了一种短片段匹配算法和一种有效的统计模型来找出目的序列和数据库之间的最佳局部比对效果。Blast算法是一种基于局部序列比对的序列比对算法。广泛被使用在蛋白质DNA序列的分析问题中，在其他序列相似性比对中也有应用。传统的基于动态规划的局部性比对性算法采用的是精确的序列比对
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2024-01-26 08:15:29
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适用于那些关注解状态而不是路径代价的问题，如果到目标的路径是无关紧要的，我们可能考虑不同的算法，这类算法不关心路径。 局部搜索算法从单个当前结点(而不是多条路径)出发，通常只移动到它的邻近状态。一般情况下不保留搜索路径。局部搜索算法家族包括由统计物理学带来的模拟退火法(simulated annealing) 和进化生物学带来的遗传算法 (genetic algorithms)。
除了找到目标，局
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2023-06-24 22:24:06
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技法是死的，而人是活的，说的简单一点就是我们要学会开拓一下思维，调色的方法并不是只有【可选颜色】而已。在修片之前，我们先要学会分析，在拍摄这一组照片时我希望有一种夕阳的光穿透晒在脸庞的感觉，而左边的原图较暗，光线不算通透，所以我们可以利用后期来增加这样的光感，为画面“造光”。 第一步：使用【曲线】对整张照片进行提亮，拉低曲线暗部区域提高对比度，使画面更有层次（数据参考图1）&
# 车辆局部避障算法的介绍与实现
随着自动驾驶技术的快速发展，车辆在复杂环境中安全行驶的能力已成为研究的热点。局部避障算法就是用于保障车辆在动态环境中安全行驶的一种关键技术。本文将向您介绍局部避障算法的基本概念，并提供一个简单的Python代码示例，帮助您更好地理解这一技术。
## 什么是局部避障算法？
局部避障算法主要用于车辆在真实环境中动态避障的需求。其目标是使车辆能够根据传感器反馈的信
# Python实现局部比对算法
随着生物信息学的发展，越来越多的研究者开始关注DNA、RNA等生物序列的比对问题。局部比对算法是其中一种常用的比对方法，能够有效地找到两个序列之间的局部相似性，常用于寻找同源基因、蛋白质结构等方面。本文将介绍如何使用Python实现局部比对算法，并通过代码示例演示其运行过程。
## 局部比对算法简介
局部比对算法是一种用于比较两个序列的方法，主要关注序列之间
原创
2024-04-08 04:21:06
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局部加权回归局部加权回归原理：对于一般训练集： 参数系统为：线性模型为： 线性回归损失函数：J(θ) 局部加权回归的损失函数：在我们原始的线性回归中，对于输入变量，我们要预测，通常要做： 而对于局部加权线性回归来说，我们要做：局部加权回归是一种非参数学习方法， 它的主要思想就是只对预测样本附近的一些样本进行选择，根据这些样本得到回归方程，那么此时我们得到的回归方程就比较拟合样本数据，不会存在欠
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2023-11-23 19:27:59
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基本思想遗传算法(Genetic Algorithm, GA) 顾名思义是模仿生物的遗传学机理进行计算模拟最优解的过程。 将生物种群特征与问题进行对应 一个染色体代表问题的一个解（一个染色体含有多个基因） 一个基因代表问题的一个决策变量 多个个体构成一个种群，多组解构成解的种群。 我们使问题解的种群不断的优胜劣汰，像自然界的自然选择一般，直到最后剩下一个获胜的最优解，便结束了问题的求解。算法流程1
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2024-03-11 15:51:11
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迭代局部搜索（Iterated Local Search, ILS）00 目录局部搜索算法简单局部搜索迭代局部搜索01 局部搜索算法1.1 什么是局部搜索算法？局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。因为对于很多复杂的问题，求解最优解的时间可能是极其长的。因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解，局部搜索就是其中一种。它是一种近似算法（Approximate algorithms）。局部搜
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2024-01-09 16:10:49
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非局部均值（NL-means）是近年来提出的一项新型的去噪技术。该方法充分利用了图像中的冗余信息，在去噪的同时能最大程度地保持图像的细节特征。基本思想是：当前像素的估计值由图像中与它具有相似邻域结构的像素加权平均得到。 理论上，该算法需要在整个图像范围内判断像素间的相似度，也就是说，每处理一个像素点时，都要计算它与图像中所有像素点间的相似度。但是考虑到效率问题，实现的时候，会设定
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2023-10-26 15:44:12
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本节概要基础环境 ipython基础 前言这是18年的第一篇blog，因为boss对于我的工作上的一些期望，需要着手做一些数据分析的工作，所以开始撰写这个系列的blog。分类的内的主要内容基本都是楼主鉴于阅读《利用python进行数据分析》一书所写的基本要点。 首先大环境就不需要多说了，为什么要用python做这些事，为什么要选择numpy跟pandas来进行数据
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2023-11-16 11:19:05
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