对import的认识

本文详细介绍了Python中如何导入并使用math库中的数学函数,包括直接使用math.函数和从math导入特定函数的方法,并强调了避免导入冲突的注意事项。

格式:import 模块

            模块.函数

例:

import math
math.sqrt(4)


如果感觉上面的函数调用有些麻烦,可用  

格式:from 模块 import 函数 

例:

from math import sqrt
sqrt(4)

from 模块 import *  是导入模块内的所有函数

注:这种调用的前提是:确定没有导入其它同名函数(其它模块中的),否则会引起调用的冲突。所以还是尽量使用import 模块的方式

 



### 计算机视觉学科的基本概念 计算机视觉是一种致力于让计算机具备“看懂”并自动分析数字图像和视频的能力的科学技术[^1]。其核心目标是模仿甚至超越人类视觉系统的认知功能,从而使计算机能够完成自动化识别和决策的任务。 #### 学科范畴与研究领域 计算机视觉的研究范围广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是几个重要的研究领域: 1. **图像处理** 图像处理是指对输入的图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息的过程。这一步通常作为后续高级分析的基础[^3]。 2. **图像识别** 图象识别旨在通过一系列步骤(如信息获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计及分类决策),使计算机能区分不同的模式、目标和对象[^3]。这一过程依赖于模式识别技术的支持,而模式识别本身又是人工智能和信息科学的关键部分。 3. **图像分割** 这一技术用于将一幅图像划分为若干区域或者像素集合,以便更细致地理解和解析图像内容[^2]。 4. **三维重建** 三维重建是从二维图像恢复物体的空间几何形状及其位置关系的技术,在虚拟现实等领域有广泛应用[^2]。 5. **目标跟踪** 目标跟踪专注于连续帧间特定目标的位置变化监测,属于计算机视觉中较热的应用之一。 6. **深度学习与卷积神经网络** 深度学习特别是卷积神经网络(CNN),已成为推动现代计算机视觉发展的核心技术。这些方法允许模型自主学习复杂的特征层次结构,显著提高了许多任务上的性能表现[^4]。 7. **其他应用方向** 包括但不限于无损检测、缺陷检测等工业场景下的具体用途;同时也渗透至诸如智能家居、医疗诊断等行业解决方案之中。 ```python import cv2 from matplotlib import pyplot as plt # 加载一张图片 image = cv2.imread('example.jpg') # 转换颜色通道顺序便于显示 rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(rgb_image) plt.show() ``` 以上代码片段展示了如何加载并展示一张彩色图像的例子,这是计算机视觉项目中最常见的初始阶段——即数据准备的一部分。
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