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OpenCV图像处理核心技术（插值、边缘填充、透视、掩膜、ROI切割、水印和噪点消除）
2025-07-24 19:44:35
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原创 图像预处理（仿射、灰度、二值化）
同样划分图像为子区域，不过计算子区域阈值时，不是简单取均值，而是对区域内像素灰度值进行加权计算（比如根据像素位置距离区域中心的远近等赋予不同权重 ），得到加权后的结果作为该子区域阈值，再基于此阈值对区域内像素做二值化（灰度值与阈值比较后赋值为 255 或 0 等 ），进一步精细地适配图像局部特征，让二值化更贴合图像实际情况，尤其是对一些有特殊纹理、细节分布的图像区域处理更灵活。与阈值法逻辑相反，遍历像素时，若像素灰度值 g(x,y)≥T，将像素赋值为 0；当像素值大于等于阈值时，将像素值设置为 0；
2025-07-23 19:51:08
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原创 OpenCV基础
OpenCV（开放源代码计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列 C++ 类和函数构成，用于图像处理、计算机视觉领域的算法实现。
2025-07-22 19:53:07
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原创 Python 模块化编程详解：模块、包、导入与模块管理
Python模块化编程摘要：本文介绍了Python模块化的核心概念，包括模块(.py文件)和包(带__init__.py的文件夹)的创建与使用，详细说明了多种导入方式及适用场景。文章列举了常用标准库模块(math、os等)和第三方模块管理工具pip的基本用法，强调模块化编程在代码复用、维护协作方面的优势。通过清晰的代码示例，展示了如何通过模块化构建高质量Python程序结构。掌握这些知识对提高代码组织性和开发效率具有重要意义。
2025-07-18 19:55:14
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原创 迭代器与生成器
Python中的迭代器与生成器是处理序列数据的核心工具。迭代器是手动实现的迭代"引擎"，需定义__iter__()和__next__()方法，具有状态保存、一次性消耗和惰性计算的特点。生成器则是更简洁的"语法糖"，通过yield关键字自动实现迭代协议，支持暂停与恢复功能，能更高效地处理大数据或流数据。两者都支持惰性计算，但生成器代码更简洁，而迭代器更适合需要深度自定义迭代逻辑的场景。实际应用中，能用生成器解决的问题优先使用生成器，需要定制容器迭代时则选择迭代器。
2025-07-17 19:05:17
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原创 类和对象核心知识梳理
本文系统介绍了Python面向对象编程中的类与对象概念。类作为抽象模板，通过属性和方法定义一类事物的共性；对象则是类的具体实例，拥有独立的实例属性和方法。详细讲解了实例属性、类属性、实例方法、类方法和静态方法的区别与应用场景，并阐述了构造方法(new)和初始化方法(init)的作用。此外，还介绍了魔术方法的特殊用途，如__str__、__add__等用于自定义对象行为的方法。掌握这些核心概念能够帮助开发者构建更加清晰、高效的面向对象程序结构，提升代码的可读性和可维护性。
2025-07-16 18:53:06
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原创 递归函数和装饰器函数
递归函数在解决子问题时，会调用自身，但传入的参数是子问题的规模（通常比原问题小）。：前两项固定（常见为 F(1)=1,F(2)=1 ，或包含 F(0)=0 的定义），作为递推的 “起点”，没有这两个初始值，后续项无法通过递推生成。是「优化计算的策略」，核心是利用子问题的解（存储 + 复用），仅适用于有重叠子问题和最优子结构的场景，目标是提升效率。它的核心是将复杂问题拆解为与原问题结构相似的子问题，通过解决子问题逐步推导出原问题的解。（原问题的最优解包含子问题的最优解）的场景。
2025-07-15 19:18:36
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原创 Python 函数传参：位置、关键词、可变与解包
摘要：本文详解Python函数传参机制，涵盖位置传参(按顺序匹配)、关键词传参(精准指定参数)、可变参数(args/**kwargs处理不确定输入)以及解包操作(/**简化复杂参数传递)。通过实例解析每种传参方式的用法、注意事项和组合应用，帮助开发者灵活运用参数传递技巧，构建高效代码。重点说明了混合使用规则(位置传参需在前)和可变参数的数据结构特点(args打包为元组，kwargs打包为字典)，为Python函数设计提供实用参考。
2025-07-14 18:43:16
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原创 Python 常见内置函数详解
Python 的内置函数是语言的核心组成部分，无需额外导入即可直接使用。Python 内置函数提供了丰富的基础功能，从简单的数据类型转换到复杂的迭代器处理，几乎覆盖了日常编程的各个方面。这类函数用于将数据从一种类型转换为另一种类型，是编程中最常用的工具之一。：返回索引 - 值对的迭代器，常用于循环。：返回对象的唯一标识符（内存地址）。：将多个可迭代对象的元素打包成元组。：对可迭代对象的每个元素应用函数。：过滤可迭代对象中符合条件的元素。：返回排序后的新列表，原列表不变。：返回对象的长度或元素个数。
2025-07-11 17:19:29
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原创 Python 常用语句详解
本文系统介绍了Python编程中的基础语句，包括赋值语句（支持基本赋值、多变量赋值、解包赋值和链式赋值）、条件语句（if-elif-else结构）、循环语句（for和while循环）、循环控制语句（break、continue和else子句）、函数定义语句（def）以及异常处理语句（try-except-finally、raise和assert）。
2025-07-11 17:03:18
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原创 Python 推导式详解及实例
Python推导式是一种高效简洁的语法结构，可以快速生成列表、字典和集合等可迭代对象。文章介绍了三种常见推导式：列表推导式（[表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件]）用于数值计算和筛选；字典推导式（{键:值 for 变量 in 可迭代对象}）用于创建和转换字典；集合推导式（{表达式 for 变量 in 可迭代对象}）具有自动去重特性。通过多个实例展示了各类推导式的应用场景，说明合理使用推导式能显著提升代码的可读性和编写效率。
2025-07-11 15:16:08
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原创 python复合数据类型（列表、元组、字典和集合）
本文系统介绍了Python四种核心数据结构：列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）和集合（set）。列表是可变有序序列，支持增删改查及多种运算；元组是不可变有序序列，适合存储固定数据；字典以键值对形式存储数据，提供高效查找；集合用于去重和成员关系判断，支持集合运算。每种类型各有特点：列表和字典可变灵活，元组和集合不可变安全。掌握这些数据结构的特点和操作方法，能有效提升Python编程效率，应对不同数据处理需求。
2025-07-10 19:40:09
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原创 零基础学 Python：注释、输入输出与基础变量类型全解析
Python是一种由吉多・范罗苏姆于1989年创建的高级编程语言，以其简洁易读的语法和丰富功能著称。本文介绍了Python的基础知识，包括单行/多行注释写法、输入输出函数(print/input)的使用、变量声明与命名规则等核心概念。重点讲解了字符串类型(索引访问、切片、格式化、常见方法)和数字类型(整数、浮点数、布尔值、复数及其转换)的详细操作。这些内容涵盖了Python编程的基础要素，为初学者提供了系统性的入门指导，同时也展示了Python在数据处理方面的强大能力。
2025-07-09 16:27:43
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空空如也
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