文章目录1、range() 函数的使用2、while 循环3、for-in4、break、continue 与 else 语句breakcontinueelse5、嵌套循环嵌套循环中的 break、continue 1、range() 函数的使用 range() 函数相当于产生一个数组。 程序：# range()的三种创建方式
'''第一种创建方式，只有一个参数'''
r1 = range(10
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2024-08-16 10:28:38
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图像轮廓import cv2
def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name,img)
while cv2.waitKey(100) != 27:# loop if not get ESC
if cv2.getWindowProperty(name,cv2.WND_PROP_VISIBLE) <= 0:
b
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2023-09-30 19:40:02
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今天学了一招，用PS勾勒出轮廓，简直腻害死掉掉。赶紧收藏下来。首先打开图片，ctrl+j复制图层。ctrl+shift+u去色。ctrl+j复制去色过的图层，然后ctrl+i反相。调整该层混合模式为颜色减淡，然后你会发现，图片变成了白色。滤镜-其他-最小值，调整数值到满意效果，数值一般不超过5
原创
2023-04-21 16:16:27
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Python对Excel操作详解文档摘要：本文档主要介绍如何通过python对office excel进行读写操作，使用了xlrd、xlwt和xlutils模块。另外还演示了如何通过Tcl tcom包对excel操作。关键字：Python、Excel、xlrd、xlwt、xlutils、TCl、tcom1 Python简介Python是一种面向对象、直译式电脑编程语言，具有近二十年的发展历史，成熟
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2024-10-28 10:34:20
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# Python出图如何在Visio中修改
Visio是一款常用的流程图和图表制作工具，而Python是一种流行的编程语言，可以用来绘制各种图形。在本文中，我们将介绍如何使用Python生成图形，并将其导入到Visio中进行修改。
## 1. 使用Python生成图形
Python有很多库可以用来生成图形，比如matplotlib和plotly。在本文中，我们将使用matplotlib库来生
原创
2023-09-18 17:58:34
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在使用聚类方法的过程中，常常涉及到如何选择合适的聚类数目、如何判断聚类效果等问题，本篇文章我们就来介绍几个聚类模型的评价指标，并展示相关指标在python中的实现方法。概述 评价指标分为外部指标和内部指标两种，外部指标指评价过程中需要借助数据真实情况进行对比分析的指标，内部指标指不需要其他数据就可进行评估的指标。下表中列出了几个常用评价指标的相关情况： 22Python实现轮廓系数(Sil
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2023-07-27 19:17:28
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题目：将车牌的每个汉字和字母框出本文涉及到的函数在我的上一篇文章Python opencv 加载、显示、保存、图像转换、轮廓检测均有提及。目录1、图像预处理，导入，灰度转换、二值化、反色处理：2、图像操作，腐蚀、膨胀，轮廓筛选去除无用信息（边框、螺丝口）轮廓筛选3、文字整体检测，画出方框汉字连接轮廓检测再筛选矩形绘制4、补充 1、图像预处理，导入，灰度转换、二值化、反色处理：得到待检测图
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2024-07-05 21:07:37
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文章目录前言一、图像轮廓是什么？二、使用步骤1.获取图像轮廓2.绘制图像轮廓3.实物轮廓检测总结 前言随着人工智能的不断发展，OpenCV这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习OpenCV，本文就介绍了OpenCV的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、图像轮廓是什么？轮廓是一系列相连的点组成的曲线，代表了物体的基本外形。 谈起轮廓不免想到边缘，它们确实很像。简单的说，轮
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2024-03-03 23:24:39
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目录一、轮廓1、什么是轮廓2、怎么绘制轮廓3、轮廓的近似方法二、轮廓特征1、矩2、轮廓面积3、轮廓的周长（弧长）4、轮廓近似5、凸包、凸性检测6、边界矩形7、最小外接圆8、椭圆拟合9、直线拟合 一、轮廓1、什么是轮廓轮廓可以简单认为是成为连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者是灰度。轮廓在形状分析和物体识别方面中很有用。为了准确，要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者C
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2024-03-14 06:33:45
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# 项目方案: 使用Python找到最大轮廓
## 项目背景
在计算机视觉和图像处理领域，轮廓检测是一个重要的应用。通过识别图像中的轮廓，我们可以提取出对象的边界，从而进行更进一步的分析。识别最大轮廓在很多场合上都是有用的，例如目标检测、物体计数等。因此，本项目旨在实现一个使用Python来找到图像中最大轮廓的方案。
## 需求分析
为了实现这个功能，我们需要完成以下几个步骤：
1. *
目录1 图像的矩 2 轮廓面积 3 轮廓周长 4 轮廓近似1 图像的矩图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。cv2.moments(array, binaryImage)array：输入数组或光栅图像，常用con
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2024-02-21 21:54:37
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# Python如何实现轮廓匹配
轮廓匹配是一种用于计算两个形状之间相似度的技术。在计算机视觉和图像处理领域中，轮廓是由一系列连续的点组成的边界。通过比较两个轮廓的形状和相似度，我们可以识别和匹配不同的物体。
本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现轮廓匹配。我们将从图像预处理开始，然后提取轮廓并计算它们之间的相似度。
## 图像预处理
在进行轮廓匹配之前，我们需要对图像进行预
原创
2023-09-18 06:15:54
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在做wordcloud时，有一个让人非常非常非常头疼的问题，就是想做那种带轮廓的wordcloud却找不到满意的轮廓图。本篇博客利用opencv中的前景提取函数grabCut()，来制作背景为白色的前景轮廓提取图。啥也不多说了，直接上代码和过程吧。方法一：# 利用矩形框来选中前景区，矩形外部为背景区域
import numpy as np
import cv2
from matplotlib im
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2023-07-26 12:01:07
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题目：有n个人围成一圈，顺序排号。从第一个人开始报数（从1到3报数），凡报到3的人退出圈子，问最后留下的是原来第几号的那位。 源码
原创
2021-06-04 19:14:21
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# 如何使用Python和OpenCV绘制各个图形的边界
在图像处理任务中，绘制图形的边界是一个常见问题。使用Python中的OpenCV库，我们可以轻松实现这一目标。本文将向你详细介绍如何用OpenCV绘制各种形状的边界，包括具体的代码示例和注释。
## 整体流程
为了帮助你更好地理解整个实现过程，我们将使用下表总结主要步骤：
| 步骤 | 描述
目录零之前言一.轮廓检测1.简述2.实现①参数②返回值二.绘制轮廓1.实现三.轮廓的特征1.矩2.图像的重心3.轮廓面积4.轮廓周长5.近似轮廓6.凸包7.边界矩形①正矩形②旋转矩形8.最小外接圆三.轮廓的性质1.极点2.轮廓匹配零之前言本节内容，书里的内容可能有些问题，需要额外的查询更多的博客，然后我又放出一位写的比较好的博客：一.轮廓检测1.简述轮廓检测主要是利用cv2.findContour
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2023-08-06 13:57:32
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轮廓分析(silhouette analysis)可用于研究聚类结果之间的分离距离。轮廓图是一个聚类中的每个点与相邻聚类中的点之间接近程度的度量指标，从而提供了一种直观地评估参数(如聚类的数量)的方法。此度量指标的范围为[-1,1]。 接近+1的(被称为)轮廓系数的值表示相邻聚类的样本距离很远；值为0表示样本在两个相邻聚类之间的决策边界上或非常接近决策边界；而负值表示这些样本可能已分配给错误的
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2023-07-29 20:06:12
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opencv for python的轮廓（1）一、：图像轮廓检测以及绘制轮廓1.轮廓简介：2.需用函数：3.代码实现如下：4.图像近似方法说明：二、：图像轮廓的矩、面积和周长1.图像的矩（image moments）2.图像的面积3.图像的周长4.代码实现 一、：图像轮廓检测以及绘制轮廓1.轮廓简介：轮廓是颜色或者灰度相同的边界点连成的边界曲线，轮廓在物体形状分析以及轮廓检测和识别中很有用。轮廓
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2023-08-11 08:47:20
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1.参数主要是上面这两个参数，比如说X可以是经过tsne降维的n_feature=2的二维矩阵，第一维表示样本数量，labels为真实的label，这样的话可以得出轮廓系数的结果。labels：是array类型的，需要是int型的label，通过LabelEncoder编码一下即可。2.计算方法轮廓系数（Silhouette Coefficient），是聚类效果好坏的一种评价方式。它结合内聚度和分
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2023-06-14 00:49:16
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轮廓系数（Silhouette Coefficient）是聚类分析中用来评估聚类效果的一个重要指标，能够帮助我们理解数据的分布特征。在 Python 中，计算和分析轮廓系数提供了丰富的工具和函数，使得数据分析师和机器学习工程师能够更有效地评估其算法性能和数据划分结果。
### 协议背景
轮廓系数的计算是基于数据点间距离的一个度量，其值范围在 -1 到 1 之间。数值越高，代表数据点被正确地聚类，
