小白python

这个就是我上个博客的函数再用下就行了，我直接上题了。希望能帮助到大家，代码均已经在noj完美运行的。

今天运动会开幕式结束！国旗班顺利收关！这一阵学习落下很多，以后得花很多时间在学习上了。但也很开心圆满完成国旗班任务。 今天的题目并不很难，主要想把二叉排序树实现下，也方便我以后复习使用。 二叉排序树

@TOC 凸包检测提取轮廓 原理 代码 测试： 轮廓检测 绘出矩形框 获取轮廓 OpenCV2获取轮廓主要是用 cv2.findContours() 绘出轮廓 代码 将图中的轮廓用圆和矩形绘制 （画这

角点 角点检测基本原理 OpenCV 中的 Harris 角点检测 测试代码： 效果如图，即将图片的角点检测出来： Shi-Tomasi 角点检测goodFeaturesToTrack() 测试代码：

今天让我们学学如何用opencv对图像进行缩放处理。 cv2.resize() 这里就直接上百度的图了，挺不错的， （这里就不截完了） pyrDown（） 代码： cv.pyrUp（）

边缘检测就是将图像的边缘提取并检测出来，有以下几种方法： 边缘检测算子类别 Canny() OpenCV-Python 中 Canny()已经封装好API，直接调用就已经很方便了，而且效果也是相当不错

感觉我学opencv就是单纯学API。。对原理还是单纯了解。。 霍夫变换 其实图已经说的很好了。。 就是在我们已经把边缘检测做完之后，进行进一步的检测。 直线检测 这里代码里的注释已经很明白了，就不再

知识回顾 在图像二值化之前，让我们先了解下图像的基本知识。 这也算是对我前面的一个小小的回顾叭，里面有摘抄大佬的精彩解释也有我自己的一点拙见。 图像二值化 （百度大法好） 图像二值化的实现 全局阈值

@[TOC](小白学python（opencv图像直方图(Histogram) 这些大部分都是跟着视频敲的，函数参数也是百度所得，实在看官方文档对我这个大一的有一定难度。其中主要是方便我自己回看复习，

边缘保留滤波 两种操作 高斯双边 差异越大，越会完整保留 若是高斯模糊，则整体都会模糊掉，实现滤镜效果。 用高斯模糊像是开滤镜，双边模糊像是加美颜。 函数即为： （我的霉霉加美颜还变丑了哼） （用这个

今天稍微学学模糊有关知识，发出来记录以一下。 模糊 均值模糊 中值模糊 自定义模糊 适用于图像增强，锐化 高斯模糊 opencv高斯模糊 《毛玻璃效果》 双边模糊 （百度真滴香）

人脸检测 做人脸识别，首先要检测出图片/视频中的人脸，这里主要用特征数据HAAR和LBP，我这也是感觉不是很熟练，HAAR和LBP都能实现对人脸特征的提取，一般都在github上下载，但那下载贼慢，我

createTrackbar() createTrackbar() 这个函数用于创建一个可以调整数值的滑动条，并将滑动条附加到指定的窗口上。 滑动条（Trackbar）是一种可以动态调节参数的工具，它

opencv的鼠标交互操作主要通过两个函数实现： 第一个是cv2.setMouseCallback(windowName, onMouse [, param]) 第二个是setMouseCallbac

图像腐蚀 图像形态学是计算机视觉的一个分支，对机器人识别有很重要的地位。 腐蚀：删除对象边界某些像素。就是原图中高亮部分被腐蚀。 腐蚀的作用 1，边缘检测。 2，噪声滤除。 3，形态骨架提取。

最近周末没啥事情，跟着bilbil大学里面的视频跟着敲，从爬虫到数据处理再到数据可视化，感觉把python前端的知识大概了解下吧（大佬勿喷）。现在头大不行，一堆东西都只是浅尝辄止，感觉这样不太行，毕竟

@TOC echarts Echart是百度研发团队开发的一款报表视图JS插件，功能十分强大，使用内容做简单记录； 网址：echarts 我这里找的模板是 就是一个饼状图，将我的爬虫爬取的数据显示即可

flask Flask是一个轻量级的基于Python的web框架。 使用Python语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便、安全且容易上手。 Flask的基本模式为在程序里将一个视图函数分配给一个U

xlwt xlwt模块是用来写入excel的第三方模块 即把数据保存到excel中 1.创建workbook对象(账本） 2.创建工作表（表格） 3.写入数据 4.保存数据表

色彩空间介绍 灰度色彩空间 单通道，取值范围[0,255] RGB色彩空间 RGB色彩空间还可以用一个三维的立方体来描述。当三基色分量都为0(最弱)时混合为黑色光；当三基色都为k(最大，值由存储空间决