文章目录一、rgb空间下的sobel边缘检测（1）代码（2）结果二、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀的sobel边缘检测（1）代码（2）结果三、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀，并进行孔洞填充后的sobel边缘检测（1）代码（2）结果 一、rgb空间下的sobel边缘检测 （1）代码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 # 此处注意cv2.imread读出来的是bgr格式要转为rgb img = cv2.imread('7.jpg') img = cv2.cvtCol

Op Amp Applications Handbook

OP放大器应用技巧100例，非常好的一本关于放大器的书，推荐下载！

本文介绍了python opencv之分水岭算法示例，分享给大家，具体如下： 目标 使用分水岭算法对基于标记的图像进行分割 使用函数cv2.watershed() 原理： 灰度图像可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以看出山峰，灰度值低的区域可以看成是山谷。向每一个山谷当中灌不同颜色的水。水位升高，不同山谷的水会汇合，为防止不同山谷的水汇合，小在汇合处建立起堤坝。然后继续灌水，然后再建立堤坝，直到山峰都掩模。构建好的堤坝就是图像的分割。 此方法通常会得到过渡分割的结果，因为图像中的噪声以及其他因素。为了减少此影响，opencv使用基于标记的分水岭算法，此算法要设置哪些山谷中的汇合点

本文是作者在通过B站跟着李巍老师学习以后所写，记一次学习笔记，自己为了方便自己以后回顾模仿 。 本文是最终爬取排行榜，相关知识储备在我的微信公共号（名称：PromisingQ）已发，后续还会不定期更新： bd = re.sub(‘/’,” “,bd) #去掉/ data.append(bd.strip()) #去掉前后的空格 datalist.append(data) #把处

由于文件大小限制，这是qt-everywhere-opensource-src-5.6.3.tar.xz资源包一部分。官网资源已经消失

图片人脸识别 import cv2 filepath = img/xingye-1.png img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 # OpenCV人脸识别分类器 classifier = cv2.CascadeClassifier( C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml ) color = (0

如下所示： import cv2 import os import numpy as np root_path = "I:/Images/2017_08_03/" dir = root_path+"images"+"/" count = 0 for root,dir,files in os.walk(dir): for file in files: srcImg = cv2.imread(root_path+"images"+"/"+str(file)) roiImg = srcImg[36:521, 180:745] cv2.imwrite(root_path+"Image"

OP放大电路设计.[日]冈村迪夫OP放大电路设计.[日]冈村迪夫OP放大电路设计.[日]冈村迪夫

《OP放大电路设计》是“实用电子电路设计丛书”之一。《OP放大电路设计》内容分基础部分（1～5章）和应用部分（6～9章）。前者主要介绍OP放大器的零点、漂移及噪声，增益与相位，相位补偿及技巧，OP放大器的选择和系统设计；后者则主要介绍OP放大器作为反相放大器、正相放大器、差动放大器的应用，OP放大器在恒压、恒流电路和微分、积分电路中的应用以及基于非线性元件的应用，比较放大器中的应用，等等。