Python是近几年比较火的编程语言之一，因为人工智能的火爆，让很多人都想从事python开发。很多零基础学员在学习python的时候都会走一些弯路，下面小编就为大家分享python学习路线图，帮助零基础学员在学习的时候少走弯路。 1、python语言基础 (1)Python3入门，数据类型，字符串 (2)判断/循环语句，函数，命名空间，作用域 (3)类与对象，继承，多态 (4)tkin
python os 模块讲解
Python的标准库中的os模块包含普遍的操作系统功能。如果你希望你的程序能够与平台无关的话，这个模块是尤为重要的。即它允许一个程序在编写后不需要任何改动，也不会发生任何问题，就可以在Linux和Windows下运行。
下面列出了一些在os模块中比较有用的部分。它们中的大多数都简单明了。
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一个JAVA程序员都知道,JAVA的反射功能让框架程序可以变得很强大,可以在运行期间根据一个类名,动态地创建该类的一个对象. 一个C++程序员都知道,C++本身是不具备反射能力的.但是,JAVA的反射说白了,就是对内存的玩弄而已. 在程序运行前或者在程序运行中(个人认为,JAVA的class.forname()是在程序运行中通过类加载器加载该类的.class,从而得到了该类的实例化函
由于最近正在放暑假，所以就自己开始学习python中有关爬虫的技术，因为发现其中需要安装许多库与软件所以就在这里记录一下以避免大家在安装时遇到一些不必要的坑。一. 相关软件的安装：1. homebrew:homebrew 是mac os系统下的包管理器由于功能齐全所以在这里比较推荐大家安装，安装及使用教程在我的另一篇博客中，在此附上链接 homebrew的安装。
2.anaconda：anacon
本篇内容参考 朱伟 主编 OpenCV图像处理编程实例图像的掩码操作是指通过掩码核算子重新计算图像中各个像素的值，掩码核子刻画邻域像素点对新像素值的影响程度，同时根据掩码算子中权重因子对原像素点进行加权平均。图像掩码操作常常用于图像的平滑，边缘检测和特征分析等不同的领域。在OpenCV中常用的计算图像掩码的操作有下面两种。1.基于像素邻域遍历对于原图像数据f(x,y)，卷积核算子为3x3,计算原图
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2023-08-30 15:54:45
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文章目录掩码数组常用命令一、掩码数组1.创建掩码数组2.生成带掩码的数组3.对数组中的无效值做掩码处理二、访问数组掩码1.函数应用2.修改掩码 掩码数组常用命令命令功能masked_invalid()对掩码数组中的无效值做掩码处理masked_equal(x,value)将数组x中等于value值的元素设为掩码masked_greater(x,value)将数组x中大于value值的元素设为掩码
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2023-08-11 19:09:37
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Python+OpenCV教程9：图像混合
学习图片间的数学运算，图像混合。图片等可到源码处下载。目标图片间的数学运算，如相加、按位运算等OpenCV函数：cv2.add(), cv2.addWeighted(), cv2.bitwise_and()教程首先，恭喜你已经完成了入门篇的学习噢，接下来我们学习一些OpenCV的基础内容，加油(ง •_•)ง图片相加要叠加两张图片，可以用cv2.
18位的公民身份号码是特征组合码，前17位是数字本体码，最后1位是校验码。其中，前17位数字本体码从左到右可分为三段：
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2023-05-22 22:58:30
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1、利用ipaddress库去转换IP网段import ipaddress
import threading
import re
#引入正则表达式模块
import os
import sys
#性能卡爆版
def cal_ip(ip_net):
try:
print(ip_net)
net = ipaddress.ip_network(ip_net, s
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2024-07-24 12:45:02
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掩码操作 根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值(包括该像素自身的值)对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对像素邻域内的值做了个加权平均。图像的掩码操作是指通过掩码核算子重新计算图像中各个像素的值，掩码核算子刻画领域像素点对新像素值得影响程度，同时根据掩码算子中权重因子对像素点进行加权平均。图像掩码操作常用于图像平滑、边缘检测、特征分
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2023-12-16 15:13:43
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使用opencv通过掩码去扣取图像中感兴趣的区域步骤：1、读取一张图片2、转换颜色格式为hsv3、设置要扣取区域颜色的上下门限4、从原始图像中获取感兴趣区域的掩码5、使用掩码和原始图像做云运算得到最后感兴趣区域的图像测试代码如下：#-*- coding:utf-8 -*-
# opencv中图像掩膜操作
import cv2
import numpy
#读取一张图片
img = cv2
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2023-06-05 14:49:01
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文章目录1. 创建掩码数组1.1 由列表生成掩码数组1.2 由数组生成掩码数组1.3 对数组中的无效值做掩码处理1.4 对数组中的给定值做掩码处理1.5 对数组中的给定值做掩码处理1.6 用一个数组的条件筛选结果对另一个数组做掩码处理2. 访问掩码数组2.1 索引和切片2.2 函数应用2.3 掩码数组转为普通数组2.4 修改掩码 在科研活动和实际工作中，我们获得的数据集往往是有缺失或被污染的，如
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2024-01-25 20:24:30
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进入正文
一、掩码数组
掩码数组
什么是掩码数组
1.1
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2024-07-15 06:24:36
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文章目录前言一、openCV安装二、尝试使用cv2中库函数1.读取图片2.图片显示3.延时/暂停4.保存图片5.清楚所有窗口三、Canny边缘检测1.高斯滤波2.图片转换3.边缘检测四、ROI and mask五、霍夫变换六、离群值过滤七、最小二乘法拟合八、车道线标注九、视频读写1.打开视频2.按帧读取视频3.视频编码格式设置4.写视频参数设置十、其他总结附视频检测完整程序 前言本文使用pyth
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2023-11-20 15:40:21
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原始数据行政区划：粤港澳大湾区道路数据：来自于osm的2018年道路数据 环境准备这里的准备包括以下几项：数据框坐标系其坐标系默认与第一个导入的数据的坐标系保持一致数据坐标系如果需要计算面积、长度的话尽量采用投影坐标系来计算，因为地理坐标系是球面坐标，计算起来误差有点大横轴墨卡托投影带计算方法：X = [ L a t /6 ] + 31 X 为 U T M 投 影 带 号 ，
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2023-08-03 14:25:23
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# Python道路识别开发指南
在本篇文章中，我们将共同学习如何使用Python实现道路识别。这是计算机视觉领域的一个热门应用，涉及到图像处理和机器学习。对于刚入行的小白，我们将通过明确的步骤和代码示例来帮助你理解整个实现过程。
## 1. 项目流程概述
在开始之前，我们先看一下整个项目的流程。下表简要概述了实现道路识别的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
ArcGIS 路网密度制作前言路网密度概念所需数据目标ArcGIS操作步骤 前言路网密度概念路网密度等于某一计算区域内所有的道路的总长度与区域总面积之比，单位为千米每平方千米.所需数据某地区道路数据（线矢量图层）目标制作道路密度格网数据/栅格数据，本次研究区域以苏州市为例ArcGIS操作步骤本次研究区域为苏州市，加载苏州市地图、道路网络，因为后续要计算几何（长度、面积等），因此，这里对
# 使用 Python 索引掩码的入门指南
在 Python 中，索引掩码（indexing mask）是一个强大的工具，可以用来筛选和操作数组或列表中的数据。它常用于数据分析和科学计算，尤其是在 NumPy 和 Pandas 中。特别适合处理大数据集时，可以有效提高代码的效率。本文将通过简单的步骤教会你如何实现 Python 的索引掩码。
## 流程概述
以下是实现 Python 索引掩码
原创
2024-08-17 05:28:57
57阅读
# Python子掩码实现指南
## 1. 简介
在Python中，子掩码（Subnet Mask）用于确定一个IP地址所属的子网。子网掩码是一个32位的二进制数，用于将IP地址分成网络部分和主机部分。对于一个IP地址，子网掩码中的网络部分的位数决定了该IP地址所在的子网的规模。
在本指南中，我们将学习如何使用Python来实现子掩码功能。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 解析IP地址和
原创
2023-09-03 13:45:49
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preface因为linux系统信息采集的需要，需要把数字类型的掩码转换为255.255.0.0这样的格式，尽管python官网提供了IPy这样的模块可以处理这样的事情，，但是本人懒得安装了，所以自己写了 一个算法来做，有兴趣的同学可以参考下。目前还未测试出bug，Python版本def calc_netmask(netmask):
'''
计算子网掩码，由数字类型转为xx.xxx
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2023-08-02 21:30:25
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