转自:http://outofmemory.cn/code-snippet/1002/Python-RGB-HSV-color-together-switch Python RGB 和HSV颜色相互转换 import math def hsv2rgb(h, s, v): h = float(h) s = float(s) v = float(v) h60 = h / 60.0 h60f = math.floor(h60) hi = int(h60f) % 6 f = h60 - h60f p =

知识掌握 cv2.threshold()函数: 设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵,将灰度图像变换二值图像,或去除指定级别的噪声,或过滤掉过小或者过大的像素点. Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst 在其中: src:表示的是图片源 thresh:表示的是阈值(起始值) maxval:表示的是最大值 type:表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法,常用值为0(cv2.THRESH_BIN

使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 cv2.cvtColor(p1,p2) 是颜色空间转换函数,p1是需要转换的图片,p2是转换成何种格式. cv2.COLOR_BGR2

 python下编译py成pyc和pyo   其实很简单, 用 python -m py_compile file.py python -m py_compile /root/src/{file1,file2}.py 编译成pyc文件. 也可以写份脚本来做这事: Code: import py_compile py_compile.compile('path') //path是包括.py文件名的路径 用 python -O -m py_compile file.py 编译成pyo文件. 1.其中

#51147f  转换成RGB ,5*16+1 ,1*16+4,7*16+15 #A9A9A9 转换成RGB ,A*16+9 ,A*16+9,A*16+9

python把汉字转换成拼音实现程序 文章一个简洁干的汉字转拼音 程序,复制下载就可以直接使用,有需要的同学可以参考一下下. #coding:utf-8 #基于python2.6 table = 'a,-20319;ai,-20317;an,-20304;ang,-20295;ao,-20292;ba,-20283;bai,-20265;ban,-20257;bang,-20242;bao,-20230;bei,-20051;ben,-20036;beng,-20032;bi,-20026;bi

用Python将一个列表分割成小列表 2018年01月15日 11:09:25 幸福丶如此 阅读数:16842   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/m0_37886429/article/details/79062318 方法一 def list_of_groups(init_list, childern_list_len): ''' init_list为初始化的列表,childern_list_len初始化列表中的几个数据组成一

# python 日志的配置,python对日志封装成类,日志的调用 import logging # 使用logging模块: class CLog: # ---------------------------------------------------------------------------- def __init__(self): #日志文件的存放路径,根据自己的需要去修改 LOG_FILE_PATH = 'C:\\log\\wlb\\crawler\\cic.log' sel

hsv/hsb转rgb颜色 //h:[0,360],s:[0,100],v:[0,100] //return r:[0,256], g:[0,256],b:[0,256] function hsvtorgb(h, s, v) { s = s / 100; v = v / 100; var h1 = Math.floor(h / 60) % 6; var f = h / 60 - h1; var p = v * (1 - s); var q = v * (1 - f * s); var t = v

Python Windows 下打包成exe文件,使用PyInstaller 软件环境: 1.OS:Win10 64 位 2.Python 3.7 3.安装PyInstaller 先检查是否已安装PyInstaller,如未安装,则安装 pip3 Install PyInstaller 打包命令: pyinstaller -F -w XXXX.py 说明: 1.XXX.py是主程序 2.打包后在当前文件夹下生成两个文件夹:build和dist,需要的exe文件在dist文件夹下,把dist下的e

YUV转换成RGB void yuvtorgb ( double *rgb,unsigned char *yuv) { int i; rgb[] = ] + + ] - ); // r rgb[] = ] - ] - ) - ]-); // g rgb[] = ] + ]-) + ; // b ;i<;i++) { ) rgb[i] = ; ) rgb[i] = ; } } YUV422转换成RGB void yuv422convertrgb(unsigned char *yuv_ptr,uns

前言: 在最近的测试中遇到一个与PDF相关的测试需求,其中有一个过程是将PDF转换成图片,然后对图片进行测试. 粗略的试了好几种方式,其中语言尝试了Python和Java,总体而言所找到的Python方式相对比Java更快一些,更简单一些. 下面首先分享一下Python将PDF转换成图片,Java+PDFBox将PDF转成图片 需求: 我需要先将PDF转换成为PNG图片,并截取图片的一部分存储,然后作为测试目标进行测试. 详见文章: [PyMuPDF和pdf2image]Python将PDF转成

在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助.至于为什么转换成HSV模型,因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的,实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出. 接下来是完整步骤: 1.打开一个终端,用vim编辑器新建并打开一个后缀为.py的文件 $ vim a.py 2.在打开的文件里按“a”进入编辑模式,然后输入以下代码 im

Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.通过http传输图片常常将图片数据转换成base64之后再进行传输. Base64简介 Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.可查看RFC2045-RFC2049,上面有MIME的详细规范. Base64编码是从二进制到字符的过程,可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息.例如,在Java

编程测试题: 输入一个正整数将其分解成素数的乘积,输入格式连续输入m个数,然后将这m个数分别分解,如 输入: 2 10 20 输出: 2 5 2 2 5 Python code: def primes(n): primfac = [] d = 2 while d*d <= n: while (n % d) == 0: primfac.append(d) n //= d d += 1 if n > 1: primfac.append(n) return primfac s = int(raw_i

上一篇文章中已经介绍了简单的python爬网页下载文档,但下载后的文档多为doc或pdf,对于数据处理仍然有很多限制,所以将doc/pdf转换成txt显得尤为重要.查找了很多资料,在linux下要将doc转换成txt确实有难度,所以考虑先将pdf转换成txt. 师兄推荐使用PDFMiner来处理,尝试了一番,确实效果不错,在此和大家分享. PDFMiner 的简介:PDFMiner is a tool for extracting information from PDF documents.

Linux服务器有CentOS.Fedora等,都预先安装了Python,版本从2.4到2.5不等,而Windows类型的服务器也多数安装了Python,因此只要在本机写好一个脚本,上传到对应机器,在运行时修改参数即可. Python操作文件和文件夹使用的是os库,下面的代码中主要用到了几个函数: os.listdir:列出目录下的文件和文件夹 os.path.join:拼接得到一个文件/文件夹的全路径 os.path.isfile:判断是否是文件 os.path.splitext:从名称中取出

参考自别人的博文:http://blog.csdn.net/yatere/article/details/6667230 步骤如下: (1) 下载cxfreeze后安装(先得安装python 3.3),cxfreeze默认将安装在python3.3安装目录下的scripts文件夹中. (2) 新建一个txt文件,写下如下bat代码: @echo off @cd /d "%~dp0" c:/python33/scripts/cxfreeze %1 --install-dir=c:\pyp

前言 最近写了一个小小的检测程序,python写起来只需要短短一百行,可是打包起来就没有C那么容易了.下面记录一下我艰难的"打包"过程. 方法一:py2exe py2exe是一种经典的方法,为什么说他经典呢?因为这玩意取了个这么好听的名字,但是只支持到python3.4,你这让我们这种紧跟时代潮流的弄潮儿怎么打包? 好吧,放弃. 方法二:pyinstaller 这是一个看起来比较靠谱的方法,只需要用pip安装,然后在命令窗里面一通操作就可以了.在这里,我参考了另一位老哥的博客(http

Python目前可以生成的图的格式是:eps, jpeg, jpg, pdf, pgf, png, ps, raw, rgba, svg, svgz, tif, tiff 在写论文时候我一般生成png,结果发现打印成PDF文件的时候非常模糊,其他的格式也基本试了下(我真闲),发现效果有差不多,最后网上找教程发现svg转成矢量图emf打印成PDF效果会比较好. 转换过程中由于自己电脑没有装ps,所以格式转换很麻烦,最后找到INKSCAPE(点击即可下载)这个软件可以很好的转换成矢量图. 看看对比效

机器学习可以被用于时间序列预测. 在机器学习能使用之前,时间序列预测需要被重新转化成有监督学习.将一个序列组合成成对的输入输出序列. 在这篇教程中,你会发现如何通过使用机器学习算法将单变量和多变量的时间预测序列转化成有监督学习. 在看完这篇教程之后,你会知道: 1.如何写一个将时间序列的数据集转化成有监督学习的数据集的函数. 2.如何将机器学习用于一个单变量的时间序列. 3.如何将机器学习用于一个多变量的时间序列. 开始吧~ 时间序列vs有监督学习 开始之前,我们先来看看时间序列和有监督学习的数