翻译自 Contour in OpenCVContoursContours 可以简单的理解为一条连通连续点的曲线(沿着边缘)，有同样的颜色或者强度。在进行形状分析，目标检测和识别时很有用处。为了更好了精度，使用二值化的图像。在寻找轮廓之前，先对图像应用二值化阈值或者canny 边缘检测等技术。在OpenCV中，寻找轮廓是：在黑色背景上寻找白色物体，所以一定记住，被检测的对象应该是白色的，背景是黑色
一、背景：了解FastApi，一个从FastApi的readme文档入手（https://github.com/tiangolo/fastapi/blob/master/README.md），另一个是理解FastApi的作者tiangolo开发FastApi的缘由（https://fastapi.tiangolo.com/alternatives/ →
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2023-07-27 22:23:02
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import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as plt# 1.读取图像img = cv.imread("./1.jpg")# 2.Fast角点检测# 2.1创
原创
2022-06-01 17:41:44
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文章目录1 图像的特征（角点特征）2 角点检测（旋转不变性）2.1 Harris角点检测2.1.1 思想2.1.2 原理2.1.3 代码实现2.1.4 优缺点2.2 Shi-Tomasi角点检测2.2.1 原理2.2.2 实现3 角点检测（尺度不变性）3.1 SIFT角点检测3.1.1 算法原理3.1.2 基本流程3.1.2.1 尺度空间极值检测3.1.3 代码实现3.2 SURF角点检测3.2
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2024-10-18 21:24:02
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FastPy3.0 发布了，FastPy是python领域一个高性能的web框架，底层封装gevent协程模型，使得python原生库操作mysql或者http时自动变成异步模式，使用上又具有django、webpy的易用性特点。本次版本更新增加了gevent协程模式下数据库mysql连接池的使用例子，结合pymysql+gevent的特点，可以使得原本同步的mysql操作自动变为异步模式。对dj
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2023-08-18 17:08:06
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Harris角点检测如果某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么我们就把它称之为角点。 角点作为图像上的特征点，包含有重要的信息，在图像融合和目标跟踪及三维重建中有重要的应用价值。它们在图像中可以轻易地定位，同时，在人造物体场景，比如门、窗、桌等处也随处可见。因为角点位于两条边缘的交点处，代表了两个边缘变化的方向上的点，所以它们是可以精确定位的二维特征，甚至可以达到亚像素的精度。
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2024-03-27 15:50:22
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Opencv学习之角点检测角点检测在图像处理和计算机视觉领域，兴趣点（interest points），也被称作关键点（key points）、特征点（feture points）。它被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题，如果能检测到足够多特殊的点，同时它们的区分度很高，并且可以精确定位稳定的特征，那么这个方法就具有使用价值。 图像特征类型被分为以下三种：
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2024-03-22 13:58:07
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注意：ksize-Sobel的孔径参数(aperture parameter)，也就是Sobel核的半径，如1、3、5、7i31 Shi-Tomasi 角点检测 & 适合于跟踪的图像特征mportcv2importnumpy as np
img= cv2.imread(r'pictures\chessboard.png')
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.C
Harris特征点检测openCV的安装之前没有接触过openCV的小伙伴需要先在自己的环境下进行安装，因为笔者使用的是Mac系统和Anaconda环境，所以下面这个方案是面向Mac用户的。# Mac系统中Anaconda下安装opencv
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 检测是否安装
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2024-01-09 14:17:43
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# 快速深度优先搜索（Fast DFS）在Python中的应用
快速深度优先搜索（Fast DFS）是一种搜索算法，用于在图或树等数据结构中寻找特定节点或路径。在实际应用中，Fast DFS常用于解决图论、路径规划、网络分析等问题。
## 算法原理
Fast DFS是对经典深度优先搜索（DFS）算法的优化。它通过使用栈（Stack）数据结构来保存待访问的节点，避免了递归调用带来的性能开销，从
原创
2024-07-05 03:23:43
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# 用Python FastAPI构建API
## 简介
欢迎来到本篇教程，今天我们将学习如何使用Python FastAPI构建API。FastAPI是一种快速（高性能）的Web框架，可用于构建现代API，其特点包括自动交互式API文档生成、速度快、易于编写、基于标准的Python类型注解等。
## 整体流程
下面是构建Python FastAPI的整体流程，我们将逐一分步骤介绍每一部分：
原创
2024-04-24 12:22:38
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# 利用Python实现快速的Newman算法
在图论和网络分析领域，Newman算法是一个用于社区发现的算法，它通过模块度（modularity）来衡量社区结构的质量。本文将介绍如何使用Python实现一个快速的Newman算法，并展示如何使用状态图和饼状图来可视化结果。
## Newman算法简介
Newman算法的核心思想是最大化模块度Q，它定义为：
\[ Q = \frac{1}{
原创
2024-07-30 07:36:27
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今天学习角点检测的一个Fast算法，顾名思义，很快！FAST 算法1: 在图像中选择一个像素点角点，N一般是12，记住哈，是
原创
2022-12-14 16:24:35
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1)相关概念 1兴趣点 在图像处理和计算机视觉领域，兴趣点也被称为 关键点或者特征点被大量用于解决物体识别，图像识别，图像匹配，视觉追踪，三维重建，等一系列问题，我们不再观察整幅图，而是选择某些特殊的点，然后对他们进行分析，如果能检测到足够的这种点，同时他们的区分度很高，并且可以精准定位稳定的特征，这个方法就具有实用价值，图像特征类型被分为如下三种: *边缘 *角点(感兴趣关键点) *斑
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2024-01-02 17:21:01
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一、引言：关于兴趣点（interest points） 在图像处理和与计算机视觉领域，兴趣点（interest points），或称作关键点（keypoints）、特征点（feature points） 被大量用于解决物体识别，图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列的问题。我们不再观察整幅图，而是选择某些特殊的点，然后对他们进行局部有的放矢的分析。如果能检测到足够多的这种点，同时他们的区
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2023-07-06 15:14:49
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文章目录前言
一、FAST算法原理二、基于Opencv的简单实现三、结果总结 前言今天主要复习了角点检测算法FAST(Feature from Accelerated Segment Test)，该算法原理比较简单，检测出的特征点比较多。该算法的缺点也很明显：1. 不具备尺度不变性2. 不具备旋转不变性ORB特征点检测中专门针对这两个缺点做了改进。个人认为该算法
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2024-04-07 20:56:11
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# 如何实现“fast grpc Python框架”
## 一、整体流程
为了帮助你快速实现“fast grpc Python框架”，我将整个过程分为以下步骤，并使用表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|------|---------------------|
| 1 | 安装Python和pip |
| 2 | 安装grpcio
原创
2024-02-18 05:55:02
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# Python Fast算法keypoint实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python快速算法库来实现"Python Fast算法keypoint"。这是一个适合初学者的入门级项目，通过这个项目你将学习如何使用Python来处理算法相关的问题。
## 整体流程
下面是完成"Python Fast算法keypoint"的整体流程。我们可以使用一个表格来展示每个步骤。
| 步
原创
2023-08-21 11:24:10
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简介 在局部特征点检测快速发展的时候，人们对于特征的认识也越来越深入，近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法，在众多的特征提取算法中，不乏涌现出佼佼者。SIFT、SUSAN、GLOH、SURF算法，可以说特征提取算法层出不穷。各种改进算法PCA-SIFT、ICA-SIFT、P-ASURF、R-ASURF、Radon
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2024-02-04 22:21:18
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fasta文件格式在生物信息学中，FASTA格式（又称为Pearson格式）是一种基于文本的、用于表示核苷酸序列或氨基酸序列的格式。FASTA文件以序列标识和序列作为一个基本单元，每个基本单元分为两部分：序列标记和序列本身。第一行以‘>’开头，后面紧跟序列标记；从第二行开始，直到下一个标记行(‘>’开头行)出现，或文件末尾，这部分为序列本身。 值得注意的是，序列中的换行符应该被忽略。例
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2023-07-11 14:40:04
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