*args和**kwargs

本文解释了Python中*args和**kwargs的用途,包括如何使用它们来接收不定数量的位置参数和关键字参数。同时介绍了这两种参数在函数定义及format函数中的具体应用。

新的Python程序员都需要花上大量时间理解清楚*args和**kwargs这两个魔法变量。那么它们到底是什么?

先让我告诉你, 其实并不是必须写成*args 和**kwargs。只有变量前的*(星号)才是必须的. 你也可以写成*var和**vars. 或者写成*args和**kwargs只是个通俗的命名约定。

那就让我们先看下*args吧。

*args和**kwargs主要用于函数定义。你可以将不定数量的参数传递给某个函数。

这里的不定的意思是:预先并不知道,函数使用者会传递多少个参数给你, 所以在这个场景下使用这两个关键字。

*args是用来发送一个非键值对的可变数量的参数列表给一个函数.

这里有个例子帮你理解这个概念:

输入如下:

**kwargs 的用法:

**kwargs 允许你将不定长度的键值对作为参数传递给一个函数。如果你想要在一个函数里处理带名字的参数,

你应该使用**kwargs。

 

这里有个让你上手的例子: 

以上就是基本用法,下面还有种用法:

用在format函数中:

>>> '{2}, {1}, {0}'.format(*'abc')      # unpacking argument sequence  

'c, b, a' 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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