直方图%matplotlib inline
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def calcGrayHist(image):
#灰度图像矩阵的高和宽
rows,cols = image.shape
#存储灰度直方图
grayHist = np.zeros([256],np.u
# 使用Python OpenCV增强图像对比度
在图像处理和计算机视觉领域，增强图像的对比度是一个非常重要的步骤。图像对比度的提高可以使图像的细节更加明显，提升图像的视觉效果。从医学影像到卫星图像分析，对比度增强都有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来增强图像对比度，并提供代码示例。
## 什么是图像对比度？
图像对比度指的是图像中最亮和最暗部分之间的差异。高对比
软对比是Vegas中比较常用的一个视频特效，通过这一特效可以让视频画面更加柔和。而对于新手用户来说，软对比显得有些陌生，不知道该如何使用。本集主要为大家介绍：sony vegas的软对比。在视频制作软件中，软对比就是轻微的对比度调节，或者是添加了羽化效果的对比度调节，能让画面看起来.更柔和一些这个特效是新版Vegas 所增加的一个调色特效，它是饱和度调整特效的升级版，功能比较强大，调节也比较细微。
可以使用 Python 的 PIL 库来对比两张图片的相似度。首先，需要使用 PIL 库打开两张图片，然后将它们转换为相同的模式(例如 RGB 或 L)。接下来，可以使用 PIL 库的“difference”方法来计算两张图片的差异值，然后使用 Python 的内置函数“sum”来计算差异值的总和。最后，可以使用这个总和来计算两张图片的相似度。以下是一个示例代码：from PIL import I
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2023-07-07 22:07:40
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集合对象任何一门语言的集合对象都是重中之重,一般包括固定数组,可变数组,字典(hashtable),还有其他一些特殊集合,.net里System.Collection以System.Collection.Specialize下的类,Java中Java.util.Collections包中的类就是与此相关.另外,这两种环境中的数组都为固定长度数组,但是也同时提供可变长度的列表类ArrayList(两
字典和集合是进行过性能高度优化的数据结构，特别是对于查找、添加和删除操作。本节将结合实例介绍它们在具体场景下的性能表现，以及与列表等其他数据结构的对比。例如，有一个存储产品信息(产品 ID、名称和价格)的列表，现在的需求是，借助某件产品的ID找出其价格。则实现代码如下：def find_product_price(products, product_id):
for id, price in pr
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2023-10-05 21:45:31
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import json as js
import difflib
f = open('F:/IMG1.json',encoding='UTF-8')
m = open('F:/IMG2.json',encoding='UTF-8')
x = js.load(f)
y = js.load(m)
for my_key in x.keys():
value_eval = x[str(my
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2023-06-11 18:55:43
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最近在做一个数据库异构复制的项目,客户表示需要一个数据比对的工具,我就自己写了一个异构数据库的比对python脚本.这个比对脚本只能比对数量,不能比对具体的记录.使用的sql语句也是最基础的select count(*) 这种,没有开并发所以对大表可能比对时间稍长.基本原理是将需要比对的数据写到一张表里,先读取那个表里的数据,取出需要比对的表.然后创建多进程,同时在原端和目标端count.然后将c
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2023-08-03 00:00:11
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前提前阵子报了个班，学了一些android UI自动化相关的东西，于是想到第一家单位在做android手机自动化的时候，有用到图片对比，来确定是否点到指定的页面，遂想在appium+python做UI自动化时，也能够图片对比来判定是否到了指定页面，也算是另一种断言方式。说干就干，上网一搜果然有一个第三方库可以处理图片 传送门 ，这篇文章算是一个学习小结，先了解一些基本的语法，后面准备用到andro
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2023-08-23 17:25:35
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在写测试框架的时候，需要用到图片对比的方法来判断用例执行的情况，问了一下度娘，原来可以用PIL模块处理： from PIL import Image # 先安装Pillow, \>pip install Pillow, or \>easy_install Pillow ，参考：http://pillow.readthedocs.io/en/latest/installation.ht
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2023-07-01 11:07:26
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opencv4.5.4在objdetect模块中添加了基于深度学习的人脸检测与识别功能，该项目由OpenCv China于仕琪团队、邓伟洪团队贡献。 文章目录1、介绍1.1、检测1.2、识别2、人脸识别（1:N）解决方案2.1、FaceSolution.hpp2.3、FaceSolution.cpp3、人脸识别测试 FaceDetector人脸检测、识别 DNN模型 demo。 1、介绍基于深度
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2024-04-22 14:29:47
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1模糊建模 (1)素点P原始的R,G,B的颜色（原始的清晰图像） 像素点P观察到的R,G,B的颜色（模糊图像） 全球大气光 t(p) ϵ[0
谈及软件性能，大家首先想到的是什么？目前，对软件性能最普遍的理解就是软件处理的及时性。但其实，从不同的系统类型，以及不同的视角去讨论软件性能，都会有所区别。对于不同类型的系统，软件性能的关注点各不相同，比如：Web 类应用和手机端应用，一般以终端用户感受到的端到端的响应时间来描述系统的性能；非交互式的应用，比如典型的电信和银行后台处理系统，响应时间关注更多的是事件处理的速度，以及单位时间的事件吞吐
Beyond Compare是一款专业的文件对比工具，我们常常会在一些有名的编程前辈或者软件开发高手的口中听到它的大名。使用它可以很方便地对比出两个文件夹或文件之间的不同之处，它会把有差异的每一个行或每一个字均用颜色标注出来，不仅可以直观地查看、定位全部差异点，还能非常方便地修改它们，并合并文件，生成完整的报告信息。如果你也想要体验一下Beyond Compare软件的神奇之处，首先你需要先获取这
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2023-09-06 18:50:24
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Python-字符串的比较与数据结构之间的转换
一、字符串的比较1、==：比较的是两个对象的内容和类型，如下图所示：在Python中检查是否相等时区分大小写。例如，两个大小写不同的值被视为不相等：2、in:一个对象被包含在另外一个对象里面，如下图所示：3、is：比较的是两内存地址id（），如下图所示：4、assert:是Python原生的断言方式，断言是用于比较两个对象的，如下图所
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2023-05-31 17:18:34
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Python 图像处理：对比两张图片的差异引言在图像处理领域，对比两张图片的差异是一项常见的任务。Python 提供了许多强大的工具和库，使我们能够轻松地实现这一目标。本文将介绍如何使用 Python 对比两张图片，检测和可视化它们之间的差异。图像差异的定义在开始之前，我们首先需要定义图像差异。图像差异可以被理解为两张图片在像素级别上的差异程度。通常，我们会计算两张图片中每个像素的差异，并生成一个
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2023-07-27 21:52:27
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Python 里有个小彩蛋：在 Python Shell 里输入 import this 这段话被称作“Python 之禅”（The Zen of Python），它列举了一些 Python 所推崇的理念，比如：优美胜于丑陋 明确胜于隐晦 简单胜于复杂 … 可读性很重要 不要忽略错误 面对不确定时， 拒绝猜测 现在做好过不做，但盲目动手不如不做 如
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2024-08-25 22:00:19
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我们在对字典进行操作时，比如要比较大小或者排序这些操作，对于字典的键是可以的，但无法对值进行直接操作，比如下面的字典，price={
'apple':20.59,
'BERKSHIRE':280000,
'amazon':296,
'alibaba':365
}假设某个字典中存储了一些股票的价格，我们要筛选出价格最高的或者最低的股票，我们可以找出最低的价格，比如用m
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2023-08-05 01:02:44
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本文示例程序的功能是将来自两个系统的每台设备的多个相同指标进行比对，筛出不一致的项。使用python编写自动化比对程序、经过几个版本的完善优化、评估应该可以在后续稳定执行后，再通过tkinter配置图形化操作界面：选择输入文件、维护参数、指定结果输出路径，点击执行等待执行成功即可，类似一个小工具、方便交接给其他非技术背景的同事。仅做个人积累记录使用（mac OS系统，其他文章如未特意说明，则均默认
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2023-09-08 10:19:25
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掩膜操作 提高图像对比度1.获取图像像素指针 CV_Assert(src.depth() == CV_8U); Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针，i表示第几行，从0开始计数。 获得当前行指针const uchar* current=src.ptr(row);2.像素范围处理 saturate_cast 这个函数的功能是确保RGB值的范围在0~255之间3.图像的掩膜操作掩膜操作
