缓存基础缓存装饰器与参数检查类似，重点是关注内部状态不会影响输出的函数。 缓存装饰器可以将输出与计算他所需要的参数放在一起，并且在后续的调用中直接返回它。这种行为成为memoizing。import time
import hashlib
import pickle
cache = {}
def is_obsolete(entry,duration):
return time.time(
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2024-10-16 10:09:39
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# 保存图像的流程
为了实现在Python中保存图像，你需要按照以下步骤进行操作。下面是一个展示整个流程的表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 处理图像（可选） |
| 4 | 保存图像 |
接下来，我将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 步骤 1：导入必要的库
在Python
原创
2023-08-02 07:23:33
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# Python及OpenCV：图像遍历的探索之旅
在计算机视觉（Computer Vision）领域，图像处理是一个非常重要的部分。Python与OpenCV结合，成为了图像处理领域的一个强大工具。在本文中，我们将探讨如何在Python中使用OpenCV遍历图像中的像素，并通过一些示例代码来展示其应用。我们还将提供一个简单的旅行图，帮助你更好地理解这个过程。
## 什么是图像遍历？
图像遍
原创
2024-09-17 05:11:13
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# Python CV 图像匹配指南
近年来，计算机视觉（CV）技术得到了广泛应用，其中图像匹配是非常基本而重要的一部分。在本指南中，我将教你如何使用 Python 实现图像匹配。整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------
原创
2024-08-05 05:10:26
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# Python 图像锐化指南
图像处理是一项重要的技能，尤其是在计算机视觉和图像分析的领域。图像锐化能够提高图像的细节和清晰度，让重要的特征更加突出。今天，我们将学习如何使用Python和OpenCV实现图像锐化。接下来的内容将分成多个步骤，逐步引导你完成这一任务。
## 整体流程
在开始之前，我们可以先看看整个流程图。以下是实现图像锐化的步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何实现Python CV图像细化
## 1. 流程
首先，让我们来看一下实现Python CV图像细化的整个流程。下面是一个简单的表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 将图像转换为灰度图 |
| 3 | 使用Canny算子边缘检测 |
| 4 | 细化边缘 |
接下来，我们将详细说明每一步需要做什么，以及使用
原创
2024-03-17 03:35:55
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1.灰度变换： 灰度图像中，R=G=B，常用方法是R=G=B=(R前+G前+B前)/3,即等于灰度变换前RGB的平均值（opencv中的imread方法是以BGR的格式读入图像的，但opencv的imshow无需进行反转）。import cv2 as cv
image = cv.imread("source_one.jpg")
# 将RGB图像转为灰度图
gray = cv.cvtColor(
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2023-07-26 23:39:07
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# Python深度拷贝图像及其应用
在计算机视觉和图像处理领域，图像是数据的重要形式，而图像的操作包括拷贝、修改、显示等。特别是在Python中，使用OpenCV（Open Source Computer Vision Library）进行图像处理非常普遍。在操作图像时，理解深度拷贝与浅拷贝的区别是至关重要的。
## 深度拷贝与浅拷贝
在Python中，拷贝对象时主要有两种方式：浅拷贝和深
原创
2024-09-09 05:34:11
32阅读
# Python中使用OpenCV获取图像尺寸
在进行图像处理和计算机视觉任务时，通常需要获取图像的尺寸信息。Python的OpenCV库提供了一种简单的方法来获取图像的尺寸，使得我们可以在程序中轻松地获取并使用这些信息。
## 获取图像尺寸的方法
使用OpenCV获取图像的尺寸非常简单，我们只需加载图像并使用`shape`属性即可获取其尺寸信息。
```python
import cv2
原创
2024-02-23 07:48:04
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# 使用Python和OpenCV创建图像：基础教程
Python是一个功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习和图像处理等领域。其中，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一个开源计算机视觉库，提供了大量的图像处理功能，能够帮助开发者轻松创建和操作图像。在本文中，我们将探讨如何使用Python和OpenCV来创建一个简单的图像，并绘制
# Python图像提取文字cv
## 1. 前言
在图像处理及计算机视觉领域，文字提取是一个重要的任务。它可以用于自动化文档处理、图像识别和文本分析等方面。Python作为一门强大的编程语言，提供了许多图像处理库和工具，如OpenCV和Tesseract等，可以帮助我们实现图像中文字的提取。
本文将介绍如何使用Python进行图像文字提取，并使用CV和Tesseract库来实现这一目标。我
原创
2024-02-12 06:41:55
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# Python CV 图像下采样的探讨
随着数字图像处理技术的快速发展，越来越多的应用领域需要对图像进行操作和分析。其中，图像下采样是一个常用的技术，它可以帮助我们在处理图像时降低计算复杂度，同时也适用于某些特定应用场景，比如减少存储空间。在本文中，我们将讨论图像下采样的原理、方法及其在 Python 中的实现，特别是使用 OpenCV 库进行下采样。
## 1. 什么是图像下采样？
下采
原创
2024-10-28 04:17:10
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加载图片并进行缩放缩放的参数选择如下：import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
pic = cv2.imread('flower-631765_1280.jpg')
pic1 = cv2.resize(pic, (400, 100), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow('picture',pic)
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2023-07-11 07:23:33
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图像的阈值处理图像的阈值分割：图像的二值化（Binarization）阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。一、简单阈值选取一个全局阈值，然后把图像分成非黑即白的二值图像。cv2.threshold()【源图像矩阵，进行分类的阈值，高于（低于）阈值时赋予的新值，方法选择参数】返回两个值：阈值，阈值处理后的图像
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2023-09-18 08:56:13
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1.Python3+OpenCV中的shape命令获取图片的高度、宽度、深度import cv2
fn="1.jpg"
img = cv2.imread(fn)
[height,width,pixels] = img.shape
print(height,width,pixels)2.Python3+OpenCV中的 cv2.resize(源文件，目标，变换方法)将图片变换为想要的尺寸#如：要将
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2023-06-20 10:18:34
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通过使用不同方法对图像进行锐化处理，更改参数对比图像显示，代码如下：# （6）、随机读取一幅图像，对其进行锐化，
#导入库
import cv2
import skimage.filters as af
import skimage.filters
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from PIL import Im
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2023-06-30 11:30:11
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python 图像锐化图像锐化可以使图像的边缘更加清晰，增强图像的细节。常见的图像锐化算法有拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等。下面是使用拉普拉斯算子实现图像锐化的Python代码：import cv2
import numpy as np
def laplacian_sharpen(img, ksize=3):
# 创建拉普拉斯算子核
kernel = np.a
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2023-08-16 15:56:08
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简介 : 在图像处理的过程中, 经常需要从图像中将前景对象作为目标图像提取出来。例如无人驾驶技术, 我们关心的是周围的交通工具, 其他障碍物等, 而对于背景本身并不关注, 故而, 我们需要将这些东西从图片(视频)中提取出来, 而忽略那些只有背景的图像。1 分水岭算法实现图像的分割与提取该算法将图像形象的比喻为地理学上的地形平面(等高线地形图), 从而实现图像的分割1.1 算法原理对于一幅灰度图像,
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2023-08-30 18:21:45
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1 图像仿射变换 原理：仿射变换就是图像的旋转、平移和缩放操作的统称，一个仿射变换可以表示为线性变换和平移变换的叠加。仿射变换的数学表示是先乘以一个线性变换矩阵再加上一个平移向量。 应用：图像的旋转操作。2 图像的透视变换 原理：透视变换是指按照物体成像投影规律对图像进行变换。 应用： 见博文：3 图像金字塔 原理：图像金字塔是通过多个分辨率表示图像的一种有效且简单的结构。一个图像金字塔是一系列以
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2024-07-12 08:50:54
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图像识别CNN0.各种卷积操作 参考：1.Alexnet 1.1 论文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 1.2 过程输入Input的图像规格： 224X224X3（RGB图像）,实际上会经过预处理变为：227X227X396个大小规格为11X11X3的卷积核(步
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2024-03-21 22:53:08
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