importbisectdata=[13,3,9,7,5,11,1]#排序datadata.sort(reverse=True)print(data)#排序data，并按顺序插入2bisect.insort(data,2)print(data)#排序data，并从左侧按顺序插入2bisect.insort_left(data,4)print(data)#排序data，并从右侧按顺序插入2bisec
■环境Python3.6.0Pycharm2017.1.3■库、库的版本OpenCV3.4.1(cp36)■haarcascades下载https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades以下训练库之间的区别待调查。■目标图片■结果图片importcv2#引入人像识别训练库“haarcascade_frontalface_de
■环境Python3.6.0Pycharm2017.1.3■库、库的版本PIL1.1.7Pillow3.4.2■参考https://segmentfault.com/a/1190000004467183■逻辑1.打开图片。2.修改图片大小，12*12(图片越大，精度越高)。3.转成灰度图，使用Image的对象的方法convert('L')。4.获取图片指纹：遍历灰度图的所有像素，左边比右边大则+1
■环境Win7SP1(Win32)4GMemoryIntelCorei3-3120M2.5GHzPython3.6.0Pycharm2017.1.3PIL1.1.7Pillow3.4.2Numpy1.14.2(cp36)OpenCV3.4.1(cp36)■图片目录结果C:.│├─1│└─Car│BenZ-01.jpg│BenZ-02.jpg│BenZ-03.jpg│BMW-01.jpg│BMW-0
■环境Python3.6.0Pycharm2017.1.3■库、库的版本Numpy1.14.2(cp36)OpenCV3.4.1(cp36)下载https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/opencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win32.whlnumpy‑1.14.2+mkl‑cp36‑cp36m‑win32.whl安装pipins
■环境Python3.6.0Pycharm2017.1.3■库、库的版本PILversion:1.1.7Pillowversion:3.4.2■参考https://segmentfault.com/a/1190000004467183https://www.cnblogs.com/tomato0906/articles/5616692.html■逻辑平均哈希法(aHash)1.打开图片2.修改图片
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