上一篇文章介绍了霍夫直线检测和霍夫圆检测的原理,这篇文章主要是python实现霍夫直线检测、霍夫圆检测。霍夫直线检测代码实现使用HoughLines和HoughLinesP两种函数实现霍夫直线检测。import cv2 as cv import numpy as np def line_detection(image): # 直线检测 gray = cv.cvtColor(image
转载 2023-12-07 12:10:47
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背景介绍在工作中,我们常常会遇到需要进行网络连通性测试,比如:网络割接后,需要ping大量的IP地址,并记录ping的结果。为了避免这种机械的工作,用python写了一个可以自动进行ping测试,并记录下ping结果的脚本。功能说明在excel表格中的第一列有需要进行ping测试的IP地址或域名,需要每个IP地址或域名进行ping测试,如果能ping通则在对应第二列的单位格中记录下pass,如果不
电脑windows键+r  输入cmd在python命令模式下pip list  --可以查看已安装的插件情况或者用 pip freeze 也可以卸载插件:pip uninstall ***安装插件:pip install *** 
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Python程序执行过程中发生的异常可以通过try语句来检测,可以把需要检测的语句放置在try块里面,try块里面的语句发生的异常都会被try语句检测到,并抛出异常给Python解释器,Python解释器会寻找能处理这一异常的代码,并把当前异常交给其处理。这一过程称为捕获异常。如果Python解释器找不到处理该异常的代码,Python解释器会终止该程序的执行。try语句有两种形式:一种是try—
转载 2020-06-23 11:13:00
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自学Python3第5天,今天突发奇想,想用Python识别图片里的文字。没想到Python实现图片文字识别这么简单,只需要一行代码就能搞定from PIL import Image import pytesseract #上面都是导包,只需要下面这一行就能实现图片文字识别 text=pytesseract.image_to_string(Image.open('denggao.jpeg'),la
转载 2023-07-03 11:04:51
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>>>import chardet >>>chardet.detect(“e:\\a.txt”) {‘encoding’: ‘gb2312’, confidence:0.99}
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介绍利用 pylint 和 pytest,分别作为 python 代码规范检查和单元测试工具,并通过 与jenkins 实现 python 持续集成pylint 介绍pylint 是一个 Python 代码分析工具,它分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准(Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8,具体信息,请参阅参考资料)和有潜在问题的代码。pylint 是一个 Pyth
注意:梯度计算总是由右边减去左边 目录一、边缘检测原理二、Sobel算子(基于搜索)三、Laplacian算子(基于零穿越)四、Canny边缘检测算法1.消除噪声2. 计算图像的亮度梯度值3.减除虚假边缘(非极大值抑制NMS)4. 双阈值筛选边界 一、边缘检测原理边缘检测是图像处理和计算机视觉当中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点,用于确定图片中物体的边界(边缘)或者区域,
提醒:作者实现的python的文本检测基于OpenCV的官方C ++示例 ; 在将其转换为Python时遇到了一些麻烦。首先, Python 中没有 Point2f   和 RotatedRect函数,因此,无法100%模仿 C ++实现。C ++实现可以生成旋转的边界框,但不幸的是,我今天与你分享的那个不能
Python来编写脚本简化日常的运维工作是Python的一个重要用途。在Linux下,有许多系统命令可以让我们时刻监控系统运行的状态,如ps,top,free等等。要获取这些系统信息,Python可以通过subprocess模块调用并获取结果。但这样做显得很麻烦,尤其是要写很多解析代码。在Python中获取系统信息的另一个好办法是使用psutil这个第三方模块。顾名思义,psutil = pro
引言测试代码的速度和效率是软件开发的一个重要方面。当代码占用太长时间或者消耗太多资源(如内存或 CPU)时,可能会很快遇到各种问题,例如:代码运行的机器可能变得不稳定,在某些情况下甚至会丢失数据。确保在出现明显的性能问题时进行检查是有帮助的,但是建立性能基准和概要也同样重要。在开发过程中,应该对代码从开始到结束的功能进行测试,但是对性能进行测试也很重要。在编写代码时养成测试代码的好习惯,比如速度和
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【数据类型检查】在实际接口自动化测试过程中,我们会发现接口的很多入参参数都标记了【string、int、float、array等等 】,这就迫使我们对入参得作下检查,不然运行完成后,出错了,代码少的还能快速找到问题,代码多了的话定位问题都要找半天。首先,第一种是这样的 “ def function_check(number: int):”,方法和函数的检查是一致的,这种方式的检查,是输入不符合
按下【Win+R】组合键打开“运行“,输入“CMD”打开系统命令窗口ping 127.0.0.1这个命令可以检测本地网络协议是否正常,有返回值表示网络正常ping 192.168.0.1这个命令可以检测电脑连接路由器的线路是否正常,时间值越高,表示你的网络越差(192.168.0.1这个是路由器的网关,可以根据你自己的路由器网关修改) ping baidu.comping一个网址,看下返
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import cv2 import numpy #Canny边缘检测 def edge_demo(image): #sigmaX:X方向方差,X方向方差,控制权重。y与x是一致的 blurred=cv2.GaussianBlur(image,(3,3),0) gray=cv2.cvtColor(blurred,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #x
转载 2023-06-26 11:07:25
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Python异常的处理和检测捕获异常在Python程序执行过程中发生的异常可以通过try语句来检测,可以把需要检测的语句放置在try块里面,try块里面的语句发生的异常都会被try语句检测到,并抛出异常给Python解释器,Python解释器会寻找能处理这一异常的代码,并把当前异常交给其处理。这一过程称为捕获异常。如果Python解释器找不到处理该异常的代码,Python解释器会终止该程序的执行。
边缘检测与圆心检测是计算机视觉领域中两个重要的任务,广泛应用于图像处理、人工智能等多个领域。在本篇博文中,将详细记录如何在Python环境中进行边缘检测和圆心检测的实现过程。 ## 协议背景 在图像处理的领域中,边缘检测和圆心检测在很多应用场景下都是基础而重要的操作。边缘检测能够帮助提取图像的结构信息,而圆心检测则常用于识别形状与图案。 我们可以将这一过程用四象限图的方式进行表示,展示边缘检
前言计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分之,传统的安防监控越来越智能化,不仅仅要求简单的移动侦测,还要求能检测人脸。目前实现人脸检测解决方案主要分为两种,一种是依靠大型服务器来实现,它的特点是计算能力强,同时依赖强大的人脸数据库可以运行相关算法将捕获到的人脸进行精准识别;另一种是依赖于嵌入式硬件运行在设备终端,比如海思Hi3559A之类的芯片,它的一个特点就是利用特定的硬件设计,将复杂的图像矩阵
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传统的玻璃质量检测主要采用人工检测的方法;人工检测不仅工作量大,而且容易受检测人员主观因素的影响,容易对玻璃表面缺陷造成漏检,尤其是变形较小、畸变不大的夹杂缺陷检测,极大降低了玻璃的表面质量,从而不能够保证检测的效率与精度。 目前,玻璃缺陷监测系统主要是利用激光检测和摩尔干涉原理的方法。激光检测容易受外界干扰,影响检测精度。摩尔干涉原理由于光栅内的莫尔条纹比较细,为保
众所周知, Python 是一门强类型、动态类型检查的语言。所谓动态类型,是指在定义变量时,我们无需指定变量的类型,Python 解释器会在运行时自动检查。与静态类型语言(如 C 语言)相比,这不仅仅是少写了几个类型声明字符:#include #include #define BUFF 100 char* greeting(char* name){ char* msg = (char *) m
python基础系列教程——Python的安装与测试:python解释器、PyDev编辑器、编译器 从头开启python的开发环境搭建。一. 如何安装Python在https://www.python.org/下载安装包。下载下来一个exe文件,直接双击运行。选择Install Now,立即安装。配置环境变量:右键开始——控
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