打开pycharm的terminal终端时，会默认进入base虚拟环境中，无法切换到目前使用的虚拟环境中来，现在终于知道解决方法了。
在了解Python语言的历史和介绍之后，要想开始学习Python语言，还需要在计算机中安装Python编译环境，本期就来聊聊怎么在计算机中安装Python环境。
习的是Python语言的执行过程，了解执行方式。
Python环境安装之后，接下来就是选择编写Python程序的编辑器了，这里就给大家推荐几种Python编辑器，我们简称这些编辑器为IDE。好的编程IDE可以提高编写代码效率，那咱话不多说，直接开始推荐！IDLE首先，第一款Python IDE当属IDLE了，我们第一次接触Python，安装Python环境时，肯定也会安装IDLE，自然而然肯定会接触到IDLE，他是最简单、简洁、普通的Python
Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它的语法结构更加简洁高效。
今天在cmd命令行中输入jupyter notebook想要打开jupyter时，出现了以
本题以画函数f(x) = xsin(10pi*x) + 2.0图像为例。import numpy as np# 1000是设置-1到2之间的数据量x = np.linspace(-1, 2, 1000)y = x*np.sin(10*np.pi*x) + 2.0import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(x, y, color='blue')plt.title('Function f(x) = x*sin(10*pi*x) + 2.0')plt.sh
有三种方法见如下代码：# -*- coding: UTF-8 -*-"""Author: LGDFileName: testDateTime: 2020/12/13 20:28 SoftWare: PyCharm"""# #############python控制小数位位数############### 1、使用round()函数# 所有例子以3.1415926x = 3.1415926prin
最近由于任务需要，需要将一个根目录下的所有目录下的所有文件移动到一个新的目录下，并对这些文件重新命名。话不多说，直接摆上pytho
最近由于项目的需要，经常需要使用opencv读视频操作，会经常遇到一个问题，就是视频读完之后会出现报错的情况，虽然不影响代码结果，但是
遍历并修改图像像素值在使用opencv处理图像时，有时需要对图像的每个像素点进行处理，比如取反、修改值等操作，就需要通过h和w遍历像素。依然以下图为例：具体代码：import cv2 as cvimport numpy as npdef image_pixel(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) cv.imshow('input', img) h, w, c = img.sh
使用cv2.createTrackerbar()动态改变图像亮度在使用opencv读取图像时，我们有时需要动态的改变图像的亮度，这就需要用到opencv自带的滚动滑块函数cv2.createTrackerbar()。通过官方文档可知该函数有5个参数：trackbarName：滚动滑块的名称；windowName：添加滚动滑块窗口的名称；value：滑块的初始位置；count：滑块可以移动的最大值；onChange：指向每次滑块更改位置时要调用的函数的指针，有默认值0。此函数的原型应为void
图像颜色空间转换在使用OpenCV读去图像文件时，我们得到的图像通道顺序是BGR，每个通道的数值是0~255之间。由于对图像操作的需要，我们会将图像进行颜色空间转换处理，通常是将图像从RGB颜色空间转换到其他颜色空间，比如HSV颜色空间。这个过程需要用到两个opencv函数。图像读取函数cv2.imread()这个函数有两个参数，第一个是图像文件名，即输入图像的文件所在路径和名称；第二个参数是flag，指定读取图像文件的类型，常见的三种读取图像类型的标志为:(1) cv2.IMREAD_COLO
在使用opencv显示图像时，有时候需要显示多张图像，就会出现多个窗口，显得冗余，用户不好操作。这时候就想着能不能将这些图像在一个窗口中显示。方法1：创建画布，将所有图像复制到画布中，最后显示画布 # 方法1：创建一个画布，将所有图像复制到画布中，最后显示画布 h, w, _ = img.shape img_list = [img, invert, gaussianBlur, flip] # 图像列表 four_view = np.zeros((h * 2 + 10, w
给图像添加颜色在使用OpenCV操作图像时，有时候需要给图像添加不同的颜色，以达到不同的风格效果。这里介绍的主要是opencv中的cv.applyColorMap()函数。给图像应用颜色函数cv.applyColorMap(src, colormap, dst=None)src：表示传入的原图；colormap：颜色图类型(17种)。可以单独使用，也可以以一个列表的形式批量使用。以下图举例实现：直接上代码：# -*-coding:utf-8-*-"""File Name: color
图像像素均值、方差计算数组元素的均值和方差函数cv.meanStdDev()。传入数组数据，返回数组数据的均值和方差。在图像数组中，可以计算出图像数组的像素均值和方差。使用np.min和np.max可以计算数组元素的最小值和最大值。在图像数组中，可以计算每个通道像素最小值和最大值。以下面图像为例，计算该图像的像素均值和方差，以及每个通道的像素最小值和最大值。# -*-coding:utf-8-*-"""File Name: image_shape_painting.pyProgram IDE
鼠标绘制矩形框之前有说到使用opencv绘制几何图形，但那些都是固定地给出坐标绘制固定位置的形状。有时需要鼠标在任何位置绘制几何形状，下面就来看看如何使用鼠标响应函数在图像的不同位置绘制几何形状。首先需要了解的是鼠标响应函数cv.setMouseCallback(windowName, onMouse, param=None)windowName: 窗口的名字；onMouse: 鼠标响应函数，回调函数；param: 传给回调函数的参数。最重要的是第2个参数，所有操作都是鼠标回调函数完成，例如
图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。图像是由像素构成，那么反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。直方图的显示方式是左暗又亮，左边用于描述图像的暗度，像素值比较小；右边用于描述图像的亮度，像素值比较大。按照维数去分类可以分为一维直方图和二维直方图。一维直方图python中绘制图像像素一维直方图（也成为单通道像素直方图）有两种方式，一种是opencv中的
在进行图像处理的时候，有时需要将图像中的物体抠图出来，传统的做法可以使用PS、Excel等方法做。今天我们使用opencv代码的方式实现图像抠图。用到的函数主要有：cv.inRange(src, lowerb, upperb)，cv.bitwise_not()，cv.bitwise_and()。cv.inRange(src, lowerb, upperb)：函数的功能是根据像素的范围进行过滤，把符合像素范围的保留，赋值0，黑色；不符合的赋值255，白色。src：需要处理的图像lowerb：最小像数
其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作，在 opencv 中也可以进行，或者说是类似操作。那么它是什么操作呢？它就是图像的模糊（滤波）处理。均值滤波使用 opencv 中的cv2.blur(src, ksize)函数。其参数说明是：src: 原图像ksize: 模糊核大小原理：它只取内核区域下所有像素的平均值并替换中心元素。3x3 标准化的盒式过滤器如下所示：特征：核中区域贡献率相同。作用：对于椒盐噪声的滤除效果比较好。# -*-coding:utf-8-*-"""File N
本文是对前面有关OpenCV-Python实战小工具的总结，汇总所有实战小项目，便于后期系统学习和回顾。1、图像的创建和颜色空间转换2、图像的加减乘除运算3、动态调整图像亮度和对比度4、图像添加颜色、与或非和通道运算5、一个窗口显示多张图像6、绿幕图像抠图7、图像几何形状绘制8、多边形绘制和随机颜色生成9、鼠标绘制矩形框10、图像的缩放、翻转、旋转11、图像像素直方图和均衡化12、图像模糊处理13、人脸检测关于所有小项目的完整代码，请关
opencv中也可以实现深度学习中的人脸识别算法了。是怎么一回事呢？就是opencv中的DNN库，更新了好多深度学习的模块或者说是库函数，这样就让我们摆脱了安装庞大繁琐的深度学习框架。我们只需下载相应的权重文件，就可以实现复杂的人脸识别和人脸检测功能了。人脸检测1、下载权重文件和配置文件2、话不多说，直接上代码# -*-coding:utf-8-*-"""File Name: face_detection.pyProgram IDE: PyCharmDate: 2021/10/17Cre
绘制多边形在使用 opencv 绘制几何图像时，除了大多数情况下绘制的简单形状，有时也需要绘制复杂的多边形形状。下面就来一起尝试如何绘制多边形形状。首先需要了解几个 opencv 库函数。cv.polylines()多边形绘制需要传入画布、轮廓点、是否闭合、绘制颜色、线条粗细、线条类型、顶点坐标小数位。cv.fillPoly()多边形填充需要传入画布、轮廓点、填充颜色、线条类型、顶点坐标小数位。drawContours()既可以填充也可以绘制多边形需要传入画布（三通道画布才能显示
图像的缩放opencv中对图像进行放缩有两种方式可以实现，一种是使用指定尺寸放缩；一种是使用缩放比例放缩。指定尺寸cv2.resize(image, (1920, 1080)，直接指定放缩后的尺寸大小。缩放比例cv2.resize(image, (0,0), fx=2.0, fy=2.0，使用放缩比例放缩图片。此外，根据resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None)函数的参数可知，还可以选择插值函数
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