qq_44341598的博客

1-R

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import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(“E:/python1tu/wm1.jpg”, 0) #cv2.imshow(“original”, img)#显示原图 edges = cv2.Canny(img, 20, 40) #越小越精确 cv2.imwrite(“canny.jpg”, edges) cv2.imshow(“canny.jpg”, edges)#显示边缘化后的图 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

1.x是原始的数组。假设是一个2行3列的矩阵 N是其中第一维的长度。那么N=3 2.x_row是将它变成有N行的新的矩阵。这个矩阵就是3行2列了。 假设原来是 [[1,2,3],[4,5,6]] 那么现在就是 [[1,2],[3,4].[5,6]] 即行列对调。 ...

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(“E:\wm1.jpg”, 0) cv2.imwrite(“canny.jpg”, cv2.Canny(img, 20, 40)) #越小越精确 #cv2.imshow(“original”, img)#显示原图 cv2.imshow(“canny”, cv2.imread(“canny.jpg”))#显示边缘化后的图 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() ...

第一次更新，以后还会持续更新的… 显示图片的两种方法，Python from IPython.display import Image Image(filename='8-1539653589.jpg',width=100,height=100) ima = ima.convert(‘8-1539653589.jpg’) 或者 from IPython.display import Image i = Image(filename='E:\\8-1539653589.jpg') i ...