以下内容需要直方图均衡化.规定化知识 均衡化:https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79815870 规定化:https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79819263 直方图均衡化应用: 图像直方图均衡化能拉伸灰度图,让像素值均匀分布在0,255之间,使图像看起来不会太亮或太暗,常用于图像增强: 直方图规定化应用: 举个例子,当我们需要对多张图像进行拼接时,我们希望这些图片的亮度.饱和度

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.34直方图规定化  [函数名称] WriteableBitmap HistogramSpecificateProcess(WriteableBitmap src, WriteableBitmap dst) [算法说明] [函数代码] /// <summary> /// Histogram specification process. /// </summary> /// <param name="src&quo

Python的插件化开发概述 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.插件化开发 动态导入: 运行时,根据用户需求(提供字符串),找到模块的资源动态加载起来. 1>.内建函数“__import__() ” #!/usr/bin/env python #_*_conding:utf-8_*_ #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie class A: def showme(self):

目录 1.直方图均衡化 2.直方图规定化 @ 1.直方图均衡化 对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像元值,使一定灰度范围内像元值的数量大致相等就是直方图的均衡化.原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小,会产生粗略的分类的视觉效果. 在MATLAB中,histeq函数用于直方图的均衡化. 实现代码如下 clear close all clc I=imread('peppers.png'); subplot(

这篇文章记录了我试验将一个基于python的服务docker化并k8s部署的过程. 服务介绍Docker化设计业务代码改造创建docker镜像K8S部署设计yaml文件运行服务介绍这是一个用 python 实现的程序,tornado 作为 web 服务器,mongodb 作为存储,redis 作为缓存. Docker化设计为了方便,使用docker hub作为镜像仓库,而不是自己搭建私有库.业务代码直接打包进docker image,如果修改业务代码,需要重新生成docker image.业务代

3结构化数据 字典(查找表).集合.元组.列表 3.1字典 是有两列任意多行的表,第一列存储一个键,第二列存储一个值. 它存储键/值对,每个唯一的键有一个唯一与之关联的值.(类似于映射.表) 它不会维持插入时的顺序. Python的字典实现为一个大小可变的散列表,它针对大量特殊情况进行了充分的优化.因此,字典可以非常快速的完成查找. For循环可以用来迭代处理一个字典.每次迭代时,键会赋给循环变量,用来访问数据值. ''' 字典的存储结构: 各个键与相应的值用:连接: 每个值与下一个值之间用逗号

7.1 自己主动化測试用例 无论是功能測试.性能測试和自己主动化測试时都须要编写測试用例,測试用例的好坏能准确的体现了測试人员的经验.能力以及对项目的深度理解. 7.1.1 手工測试用例与自己主动化測试用例 手工測试用例是针对手工測试人员.自己主动化測试用例是针对自己主动化測试框架.前者是手工測试用例人员应用手工方式进行用例解析,后者是应用脚本技术进行用例解析. 前者具有较好的异常处理能力,并且可以基于測试用例,制造各种不同的逻辑推断,并且人工測试步步跟踪,可以仔细定位问题.后者全然依照測试用例

from PIL import Image from pylab import * from numpy import * def histeq(im,nbr_bins = 256): """对一幅灰度图像进行直方图均衡化""" #计算图像的直方图 #在numpy中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),第一个返回的是直方图的统计量,第二个为每个bins的中间值 imhist,bins = histogram(im.flatten(

一.前言 容器使用沙箱机制,互相隔离,优势在于让各个部署在容器的里的应用互不影响,独立运行,提供更高的安全性.本文主要介绍python应用(django)跑在docker容器里,编写dockerfile实现镜像构建自动化以及docker神器compose. 二.编写Dockerfile文件 官网下载的python镜像比较精简,web应用相关依赖还是需要自己安装的.编写Dockerfile,可以让你构建镜像的时候自动化.实例如下: FROM python:3.6.4 RUN mkdir /code

https://blog.csdn.net/zstack_org/article/details/53099919 如何选择 base image: https://blog.csdn.net/nklinsirui/article/details/80967677 如果使用python base image,以及如何给python base image 瘦身: https://blog.realkinetic.com/building-minimal-docker-containers-for-

本章概要 1.去重 2.缺失值处理 3.清洗字符型数据的空格 4.字段抽取 去重 把数据结构中,行相同的数据只保留一行 函数语法: drop_duplicates() #导入pandas包中的read_csv函数 from pandas import read_csv df=read_csv('路径') #找出行重复的位置 dIndex=df.duplicated() #也可根据某些列,找出重复的位置 dIndex=df.duplicated('age') dIndex=df.duplicate

1 直接空格加& python flask_server.py & 最简单的方式 这样还不行,不知道为什么flask server会自动退出. $ nohup python flask_server.py & > log.txt 2>&1 这样就行了.这是为什么,必须要这个重定向的log.txt.奇怪了 在virtualenv环境下,执行上面的命令也是可以的.不是virtualenv造成的.应该是flask服务没有写好导致的.

https://www.cnblogs.com/evablogs/p/6692947.html dict: 键-值(key-value)对集合{key:value},查找速度极快,但浪费内存. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 >>> dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'} >>> dict {'Age'

#encoding=utf-8 from threading import Thread from multiprocessing import Process import multiprocessing ''' Author liuyancong ''' class My_Job_With_Thread(Thread): def run(self): t_flag = True b = None try: b = self._Thread__target(*self._Thread__arg

import sys sys.path.append('/usr/local/lib/python2.7/site-packages') sys.path.append('/usr/lib/python2.7/dist-packages') import matplotlib.pyplot as plt import argparse import utils import cv2 import numpy as np def calcAndDrawHist(image, color): his

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np pop = np.random.randint(0,100,100) pop n,bins,patches = plt.hist(pop,bins=20) plt.show()

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

背景 不知不觉中,我们已经完成了所有的编程工作.接下来,我们需要把 Python 程序 做 容器化 (Docker)部署. 思考 考虑到项目的实际情况,“持久化天气”的功能将会是一个独立的功能模块发布(用户可选).因此,个人觉得没有必要放到项目总体的 docker-compose 里面去统一处理, 那么我们可以将它作为一个单独的 docker container 来部署:通过 docker run 的方式运行 docker container: 并启动 python 程序. Python 程序

学习DIP第39天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro