本篇文章主要基于python语言和OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别和字符分割，开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍，可以自行安装配置！车牌号检测需要大致分为四个部分：1.车辆图像获取2.车牌定位、3.车牌字符分割4.车牌字符识别具体介绍车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.
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2023-12-19 21:16:18
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python：urllib.parse 用于解析 URLURL 解析解析ASCII编码字节结构化解析结果URL 转码 该模块定义了一个标准接口，用于将统一资源定位符（URL）字符串拆分为不同部分（协议、网络位置、路径等），或将各个部分组合回 URL 字符串，并将“相对 URL”转换为基于给定的“基准 URL”的绝对 URL。 该模块被设计为匹配针对相对统一资源定位符的因特网 RFC。 它支持下
话不多说，先看最后成果图（如果想要全部工程，文章最后我会把github链接放上）：可以看到最终的识别车牌号码是：苏G99999。其实前年冬天偶然想着用c++来做一个小项目，然后就用 c++ opencv 实现了车牌的提取和分割，然后找了一些博客自己跟着做，然后做出来了，但是效果并不是很好，用 c++ 的方法大概只能做到车牌提取和字符分割，但是最后的一步，切割出来的字符的识别，看了很多大佬的说法，都
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2024-04-21 08:59:00
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要求：给出一个.txt文本，现在要做的是按照'=============='把单个文件分成三部分，对于这三部分，我们还要根据A、B把分出来的每一部分再分成两部分。要进行文件操作，我们首先应该打开原文件：f=open('E://test.txt','r')即然说是被分成了三部分，并且以‘=====......’为分隔符，那么我们可以通过判断每一行是不是‘====='来判断是哪一部分。如果说当前行不是
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2023-06-10 18:55:17
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# 如何在Python中对List进行分割
在Python中，对List进行分割是一个常见的操作。在数据处理、数据分析和机器学习等各个领域，我们常常需要将一个大的List切割为几个小的子List。本文将详细介绍如何实现这个功能。
## 整体流程
在开始之前，我们先看一下整个分割过程的流程。
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-05 04:44:56
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本篇文章介绍RSPrompter: Learning to Prompt for Remote Sensing Instance Segmentation based on Visual Foundation Model （基于视觉基础模型的遥感实例分割提示学习），代
# 使用Python按回车进行分割
在Python中，我们经常需要处理字符串，其中一种常见的需求是将字符串按照特定的分隔符进行分割。一个常见的分隔符是回车符（\n），即换行符。在本文中，我们将介绍如何使用Python按回车进行分割字符串。
## 使用split方法进行分割
Python中的字符串类型提供了split方法，可以根据指定的分隔符对字符串进行分割。当我们需要按回车进行分割时，只需要
原创
2024-05-14 06:15:02
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# PYTHON对数组进行分割
数组（Array）是一种常见的数据结构，它由相同类型的元素组成，并按照一定的顺序排列。在Python中，我们可以使用列表（List）来表示数组。数组的分割是指将一个大的数组拆分成多个小的数组或子数组。这种操作在数据处理和算法中非常常见，可以提高代码的可读性和可维护性。
本文将介绍如何使用Python对数组进行分割，并提供相应的代码示例。
## 1. 切片操作
原创
2023-09-21 06:27:46
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前言 作者在第一部分向大家介绍了图像处理的基础知识，第二部分介绍了图像运算和图像增强，接下来第三部分我们将详细讲解图像分割及图像处理经典案例，该部分属于高阶图像处理知识，能进一步加深我们的理解和实践能力。图像分割是将图像分成若干具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程，它是图像处理和图像分析的关键步骤。主要分为基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法和基于特定理论的分割方法
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2023-08-04 14:40:20
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Python图片物体分割代码实现流程
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概述
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在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python实现图片物体分割的代码。图片物体分割是计算机视觉中的一个重要任务，它可以将一张图片中的物体从背景中分割出来。我们将使用Python中的一些常用库来实现这个功能。
流程
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下面是实现图片物体分割的整个流程，我们将使用以下步骤来完成任务：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-02-05 10:21:23
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# 由质心点进行分割的Python应用
在计算机科学和数据分析领域，数据分割是一项重要的任务。质心点分割（Centroid-based Segmentation）是一种常见的方法，它通过计算数据点的质心（即中心点）来将数据划分为不同的组。本文将探讨这一方法在Python中的实现，并提供相关的代码示例。
## 什么是质心点分割？
质心点分割是一种无监督学习的方法，常用于聚类分析。它的基本思想是
# 使用Otsu进行图像分割的流程
## 1. 简介
在本文中，我将教你如何使用Python中的Otsu算法对图像进行分割。Otsu算法是一种基于全局阈值的图像分割方法，通过自动确定一个合适的阈值将图像分为前景和背景。
## 2. Otsu算法的原理
Otsu算法的核心思想是找到一个阈值，使得该阈值将图像分割为两个部分，使得分割后的两个部分间的类内方差最小，而类间方差最大。通过最大化类间方差，
原创
2023-10-03 13:33:12
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数据及具体讲解来源：基于PyTorch搭建CNN实现视频动作分类任务import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as T
import scipy.io
from torch.utils.data import DataLoader,Dataset
import os
from PIL import Image
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2024-10-10 08:47:32
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最近一直在做lncRNA的分析，其中的lncRNA的差异表达分析中，需要对reads count 进行归一化，之前没有考虑很多，就用的通常的流程：hisat2→stringtie→prepDE.py/featureCount→DESeq2其中的DESeq2 的归一化部分，也是我们通常称的标准化，是我们关注的重点，DESeq2主要原理：通过计算一个归一化因子，并进行变换，进而提高中等表达基因的地位。
在这篇博文中，我将以“python车牌号”作为主题，记录如何解决这一问题的过程。车牌号在许多实际应用中都扮演着重要的角色，比如交通监控、车辆管理以及停车收费等功能。为了实现这一目标，我将详细阐述整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和版本管理。
## 环境预检
在开始之前，我们需要准备一些硬件和软件环境。
首先，我绘制了一张思维导图，以帮助我梳理思路。思维导图主要涵盖
切片操作：MATLAB VS Python一.MATLAB 矩阵的拆分1.冒号表达式： t = e1:e2:e3e1表示初始值，e2为步长，e3为终止值（包括e3），产生一个从e1到e3，步长为e2的行向量 eg: t = 0:1:5 t = 0,1,2,3,4,52.矩阵元素按列编号，先第一列，再第二列3.reshape(A,m,n)将原矩阵A重新排列成m行n列的新矩阵，注意矩阵元素按列存储，仅
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2023-10-08 22:05:05
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这两天入手了python，将自己的一些学习笔记记录下来。1.python中_init()函数的作用：python中类的实例可以自由的绑定属性，，由于类这个概念还是必须有一些共有属性的。因此可用_init()函数定义一些必须有的属性，在创建实例的时候调用这个函数。2.限制实例的属性：Class Student(object):slots_ = ('name','age')用元组定义允许绑定的属性名称
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2023-08-07 14:48:38
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什么是网页抓取？从网站提取数据的方法称为网络抓取。也称为网络数据提取或网络收集。这项技术的使用时间不超过3年。为什么要进行网页爬取？Web抓取的目的是从任何网站获取数据，从而节省了收集数据/信息的大量体力劳动。例如，您可以从IMDB网站收集电影的所有评论。之后，您可以执行文本分析，以从收集到的大量评论中获得有关电影的见解。抓取开始的第一页如果我们更改地址空间上的页码，您将能够看到
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2024-08-26 10:57:03
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当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作（如裁剪、翻转、旋转等），图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别等。 Python之成为图像处理任务的最佳选择，是因为这一科学编程语言日益普及，并且其自身免
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2024-09-15 18:38:54
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n库：切割、连接、标题插入、视频合成、非线性编辑，视频处理和定制效果的创建。Github:https://github.com/Zulko/moviepy实现首先你需要安装moviepy打开cmd输入:pip install moviepy...
原创
2023-05-16 21:00:21
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