摘要: 由于种种原因,图像中难免会存在噪声,需要对其去除。噪声可以理解为灰度值的随机变化,即拍照过程中引入的一些不想要的像素点。噪声可分为椒盐噪声,高斯噪声,加性噪声和乘性噪声等,参见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/52889476 噪声主要通过平滑进行抑制和去除,包括基于二维离 阅读全文
posted @ 2019-06-22 14:58 silence_cho 阅读(22529) 评论(1) 推荐(7) 编辑
摘要: ·对于部分图像,会出现整体较暗或较亮的情况,这是由于图片的灰度值范围较小,即对比度低。实际应用中,通过绘制图片的灰度直方图,可以很明显的判断图片的灰度值分布,区分其对比度高低。对于对比度较低的图片,可以通过一定的算法来增强其对比度。常用的方法有线性变换,伽马变换,直方图均衡化,局部自适应直方图均衡化 阅读全文
posted @ 2019-06-15 11:39 silence_cho 阅读(53033) 评论(2) 推荐(2) 编辑
摘要: opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库,实现了很多实用算法,值得学习和深究下。方便大家阅读,整理了下文章链接合集: (一)OpenCV-Python学习—基础知识 (二)OpenCV-Python学习—对比度增强 (三)OpenCV-Python学习—图像平滑 (四)OpenCV-Pytho 阅读全文
posted @ 2019-06-11 22:09 silence_cho 阅读(184588) 评论(13) 推荐(29) 编辑
摘要: 1.MongoDB安装 安装包下载地址: https://www.mongodb.com/download-center/community 启动数据库:进入到mongd所在的bin目录,执行mongod --dbpath d:\mongodb\data (d:\mongodb\data为数据将要保 阅读全文
posted @ 2019-05-26 13:45 silence_cho 阅读(1309) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python使用MySQL主要有两个模块,pymysql(MySQLdb)和SQLAchemy。 pymysql(MySQLdb)为原生模块,直接执行sql语句,其中pymysql模块支持python 2和python3,MySQLdb只支持python2,两者使用起来几乎一样。 SQLAchemy 阅读全文
posted @ 2019-04-27 22:58 silence_cho 阅读(10782) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 最近又复习了mysql中的一些概念:视图,触发器,存储过程,函数,事务,记录下。 1.视图 视图是一个虚拟表,本身并不存储数据,当sql在操作视图时所有数据都是从其他表中查出来的,因此其本质是:根据SQL语句获取动态的数据集,并为其命名,用户使用时只需使用【名称】即可获取结果集,并可以将其当作表来使 阅读全文
posted @ 2019-04-20 22:42 silence_cho 阅读(357) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 上次爬取网易云音乐,折腾js调试了好久,难受。。。。今天继续练练手,研究下知乎登陆,让痛苦更猛烈些。 1.简单分析 很容易就发现登陆的url=“https://www.zhihu.com/api/v3/oauth/sign_in”,post方法提交,需要的请求头和表单数据如下两图,请求头中有一个特殊 阅读全文
posted @ 2019-04-14 11:42 silence_cho 阅读(2583) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: selenium是使用javascript编写,主要用来进行web应用程序测试,在python爬虫中可以用来进行动态网页爬取,解决爬虫中的javascript渲染(执行js语句)。总结记录下,以备后面学习 1. selenium基本使用 安装:pip install selenium 查看支持的浏览 阅读全文
posted @ 2019-04-07 20:59 silence_cho 阅读(534) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 之前都是爬取网页中的文本信息,没有爬取过视频和音频文件,所以爬取了下b站和网易云音乐,记录下整个过程,留着学习。 1. 爬取b站视频 1.1 网页分析 最近python机器学习比较火热,那就爬取点机器学习的视频吧。首先打开b站网页,输入“python机器”进行搜索,返回页面中,审查元素可以发现每个视 阅读全文
posted @ 2019-04-07 16:55 silence_cho 阅读(18916) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 利用django搭建一个简单的博客系统,记录下整个过程。 建立项目blog,项目文件如下: 首先建立数据模型,包括用户,博客,文章,文章内容,评论,点赞,分类,标签八张表,代码如下: #coding:utf-8 from __future__ import unicode_literals from 阅读全文
posted @ 2019-03-28 16:34 silence_cho 阅读(1487) 评论(0) 推荐(0) 编辑