11 2021 档案
摘要：测试代码 测试函数 核实一系列输入是否能得到预期的输出 name_function.py def get_formatted_name(first, last): """Generate a neatly formatted full name.""" full_name = first + ' '
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摘要：文件和异常 从文件中读取数据 要使用文本文件中的信息，首先需要将信息读取到内存中 读取整个文件 pi_digits.txt 3.1415926535 8979323846 2643383279 file_reader.py with open('pi_digits.txt') as file_obj
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摘要：类 创建和使用类 创建Dog类 在Python中，首字母大写的名称指的是类 class Dog(): """一次模拟小狗的简单尝试""" def __init__(self, name, age): """初始化属性name和age""" self.name = name self.age = ag
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摘要：函数 函数是带名字的代码块，用于完成具体工作。 定义函数 def greet_user(): #函数定义，指出函数名，括号必不可少，以冒号结尾 """显示简单的问候语""" #文档字符串，用来生成有关程序中函数的文档 print("Hello") #函数体 greet_user() #函数调用 向函
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摘要：用户输入和while循环 函数input()的工作原理 函数input()让程序暂停运行，等待用户输入一些文本。获取用户输入后，Python将其存储在一个变量中，方便使用。 message = input("Tell me something, and I will repeat it back t
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摘要：字典 一个简单的字典 alien = {'color': 'green', 'points': 5} print(alien['color']) print(alien['points']) #输出 green 5 使用字典 字典用放在{}中的一系列键-值对表示，键-值对是两个相关联的值。 键和值之
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摘要：if语句 条件测试 检查是否相等 car = 'Bmw' print(car == 'Bmw') print(car == 'bmw') #区分大小写 #返回 True False car = 'Bmw' print(car.lower() == 'bmw') #不区分大小写 #返回 True
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摘要：操作列表 遍历整个列表 for循环打印所有元素： for bicyle in bicyles: print(bicyle) for循环中，可对每个元素执行任何操作： for bicyle in bicyles: print(bicyle.title() + ", this is mine") for
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摘要：列表 bicyles = ['trek', 'cannondale', 'redline', 'specialized'] 访问列表元素：bicyles[0] #索引从0开始 修改、添加和删除元素 修改列表元素：bicyles[0]=’lu‘ 添加元素到列表末尾：bicyles.append('lu
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摘要：变量和简单数据类型 字符串 用单引号或双引号括起： ‘... ‘ ”...“ 首字母大写：.title() 全部字母大写： .upper() 全部字母小写： .lower() 合并（拼接）字符串：+ 使用制表符或换行符添加空白： \t \n 删除空白： .rstrip() .lstrip() .st
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摘要：参考了以下博主： 博客园页面定制CSS代码 - Penn000 - 博客园 (cnblogs.com) 博客美化，点击爱心特效 - 蟾宝 - 博客园 博客园背景页面动态特效 - 常给自己加个油 - 博客园 博客园页面设置 - 农码一生 - 博客园 为博客园添加目录的方法总结 - 妙音天女 - 博客园
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摘要：9.1 彩色图像基础 9.1.1 三原色 9.1.2 色调、饱和度和亮度 9.2 彩色图像的坐标变换 9.2.1 MATLAB中的颜色模型 9.2.2 Matlab中颜色模型转换 RGB空间与HSV空间转换 1 %拆分一个HSV图像的图像阵列 2 close all; clear all; clc;
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摘要：经过图像变换后，一方面能够更有效地反映图像自身的特征，另一方面也可使能量集中在少量数据上，更有利于图像的存储、传输和处理。 8.1 图像Radon变换 从检测器获取投影数据的过程，就是图像中的Radon变换。 8.1.1 Radon正变换 1 %对图像进行0°和45°方向上的Radon变换 2 cl
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摘要：原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_a98e39a201012hpp.html#cmt_532CFB31-7F000001-7D764EA9-873-8A0 不同频率信息在图像结构中有不同的作用。图像的主要成分是低频信息，它形成了图像的基本灰度等级，对图像结构的决定作
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摘要：程序： clear;clc d1=[35,35,80]; d2=[42,38,85]; d3=[28,40,90]; d4=[38,30,95]; %根据xy的坐标生成水平面 x0=[d1(1),d2(1),d3(1),d1(1)]; y0=[d1(2),d2(2),d3(2),d1(2)]; z0
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摘要：7.1 边缘分割技术 常见的边缘检测方法有微分算子、Canny算子和LOG算子等。常用的微分算子有Soble算子、Roberts算子和Prewit算子等。 7.1.1图像中的线段 1 %检测图像中的线段 2 clear all; close all; 3 I=imread('gantrycrane.
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摘要：M=5;N=4;%M、N选择 rgb=imread('picture.jpg'); [m,n,c]=size(rgb); xb=round(m/M)*M;yb=round(n/N)*N;%找到能被整除的M,N rgb=imresize(rgb,[xb,yb]); [m,n,c]=size(rgb);
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摘要：双y坐标，条形图+折线图，y轴刻度值离散化 plot（）与semilogy（）对比 效果： 程序： clear all;clc [num,txt,raw]=xlsread('matlab绘图数据.xlsx'); %读入数据 year=num(:,1); x=num(:,2); ux=num(:,3)
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摘要：clear;clc format; x0=[0 100 0 0]; % 迭代初始值 eps = 0.00001; % 定位精度要求 for i = 1:20 f = double(subs(fun(x0),{'x1' 'x2' 'x3' 'x4'},{x0(1) x0(2) x0(3) x0(4)}
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摘要：6.1 图像噪声模型 1 % 噪声的MATLAB实现 2 3 %图像添加噪声 4 J=imnoise(I,type,parameters);% type:噪声类型 5 6 %高斯噪声 7 %通过均值和方差产生高斯噪声 8 J=imnoise(I,'gaussian',m,v);%m为均值，默认值0；
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摘要：参考： https://blog.csdn.net/chaolei3/article/details/79400658 函数原型 h = fspecial(type)h = fspecial(type，para)根据函数原型对fspecial函数作个说明，fspecial是用来生成滤波器（也叫算子）
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「晴堂」的原创文章原文链接：https://blog.csdn.net/xukaiwen_2016/article/details/53135866 ———————————————— 所谓细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像
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摘要：进行图像显示时，将图像的数据格式修改为uint8类型 5.1 空域内的图像增强 1 %% 灰度变换增强 2 3 %图像的灰度调整 4 J=imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out]); 5 J=imadjust(I,[low_in high_in],
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摘要：获取图像的信息 1 I=imread('pout.tif'); 2 row=size(I,1); %图像的行 3 column=size(I,2); %图像的列
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摘要：tstart=tic; %开始计时 runningt=toc(tstrat); %计时结束
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摘要：1 %matlab进行图像代数运算之前首先要将数据类型转换为double 2 I=im2double(I) 4.1 图像的像素运算 1 %灰度线性变换函数 2 gamma=0.5; %设定调整线性度取值 3 A1=imadjust(A,[0.5 0.8],[0 1],gamma); 4 5 %图像的
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摘要：1 %图像文件读取 2 I=imread('filename','fmt'); 3 4 %图像文件的写入 5 imwrite(I,'filename','fmt'); 6 7 %图像显示 8 imtool(I); 9 imshow(I); 10 11 %视频文件的读取 12 aviread('fil
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