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RSS订阅原创 OpenCV图像预处理
阈值法就是通过设置一个阈值，将灰度图中的每一个像素值与该阈值进行比较，小于等于阈值的像素就被设置为0（通常代表背景），大于阈值的像素就被设置为maxval（通常代表前景）。与二值化算法相比，自适应二值化更加适合用在明暗分布不均的图片，因为图片的明暗不均，导致图片上的每一小部分都要使用不同的阈值进行二值化处理，这时候传统的二值化算法就无法满足我们的需求了，于是就出现了自适应二值化。对于彩色图像的每个像素，它会按照一定的权重去乘以每个通道的像素值，并将其相加，得到最后的值就是灰度图像中对应位置的像素值。
2025-07-23 20:03:39
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原创 OpenCV图像基础
在OpenCV中，图像本质上是一个多维数组（矩阵），其中每个元素对应一个像素点1。图像分辨率由像素数量决定，例如640×480表示图像有640列（宽度）和480行（高度），总计307,200个像素1。如果为True，第二项则是当前帧的图像数据。：默认，窗口会根据加载的图像自动调整到合适的大小，并且用户不能拖动窗口边缘来调整窗口大小。：窗口大小是可调整的，用户可以通过鼠标拖动窗口边缘来自由改变窗口大小。winname：显示图像的窗口名，以字符串类型表示。img：输入图像，通常是二维或三位NumPy数组。
2025-07-22 19:16:02
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原创 类和对象的基本概念及属性和方法的常见分类和使用场景
魔术方法是一种特殊的方法，用双下划线包裹，例如`__init__`，`__str__`，`__add__`等。类是具有相同特征(属性)和行为(方法)的对象的抽象描述，它是创建对象的模板。从技术角度看，类是自定义的数据类型，封装了数据和操作数据的方法。对象是类的具体实现，是基于类创建的实体。每个对象都有自己独立的属性值，但共享类中定义的方法。类方法是用于描述类的行为的方法，类方法属于类，不属于该类创建的对象。: 定义对象的索引操作，使对象可被像列表或字典一样索引。例如，您可以返回一个字符串，描述对象的属性。
2025-07-16 19:49:48
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原创 递归函数及装饰器函数
递归的核心思想是将一个大问题分解为规模更小的相似子问题，直到达到基本情况可以直接求解。decorator是真正的装饰器，它接受一个函数 func作为参数。函数在其内部调用自身，传递简化或减少的参数，以解决更小的子问题。repeat是一个接受参数的装饰器工厂函数，它返回一个装饰器。日志记录：可以使用装饰器来记录函数的输入、输出或执行时间。参数验证：可以使用装饰器来验证函数的输入参数是否符合预期。代码注入：装饰器可以在函数的执行前后注入额外的代码。缓存：装饰器可以缓存函数的结果，从而提高执行效率。
2025-07-15 19:21:45
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原创 位置参数、关键字参数与解包操作
定义函数时可为某些参数指定默认值，如果不传参则使用默认值。默认值参数必须位于无默认值参数的后面。在函数调用时，可以混合使用位置参数和关键词参数，但位置参数必须放在关键词参数前面。不可变类型包括：int、float、str、tuple、frozenset$等。可变类型包括：list、dict、set 等。这些类型的对象可以在原地修改。可以接受任意数量的关键字参数。可以接受任意数量的位置参数。收集所有关键字参数为字典。顺序错误会导致逻辑错误。收集所有位置参数为元组。
2025-07-14 19:33:51
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原创 数据结构
栈（Stack）是一种遵循**后进先出（LIFO）**原则的线性数据结构。链表是由一系列节点组成的线性数据结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。队列（Queue）是一种遵循**先进先出（FIFO）**原则的线性数据结构。print(q.get()) # 输出: (1, 'item1')print(q.get()) # 输出: (2, 'item2')print(q.get()) # 输出: (3, 'item3')二叉树通常使用链表存储，每个节点包含数据、左子节点和右子节点的引用。
2025-02-11 19:06:54
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原创 Pandas
Pandas 是一个开源的 Python 数据分析库，基于 NumPy 构建，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。它广泛应用于学术、金融、统计学等领域，是 Python 数据分析的必备工具。
2025-02-07 16:52:51
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原创 Matplotlib
Matplotlib 是一款用于数据可视化的 Python 软件包，支持跨平台运行。它能够根据 NumPy 的 ndarray 数组来绘制 2D 图像，使用简单、代码清晰易懂。
2025-02-06 16:41:21
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原创 NumPy
NumPy 的全称是“Numeric Python”，它是 Python 的第三方扩展包，主要用于计算、处理一维或多维数组。NumPy 提供了大量的数学函数，底层主要用 C 语言编写，因此能够高速地执行数值计算。NumPy 还提供了多种数据结构，这些数据结构能够非常契合地应用于数组和矩阵的运算上。
2025-02-05 10:19:18
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