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Python海康威视批量扫弱密码

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2018-02-27

Python 中最快解压 zip 文件的方法

假设现在的上下文（注：context，计算机术语，此处意为业务情景）是这样的：一个 zip 文件被上传到一个Web 服务中，然后 Python 需要解压这个 zip 文件然后分析和处理其中的每个文件。

2018-02-27

凸轮廓与Douglas-Peucker算法：大多数处理轮廓的时候，物体的形状（包括凸形状）都是变换多样的。凸形状内部的任意两点的连线都在该形状里面。cv.approxPloyDP是一个计算进似多边形框的函数，该函数有三个参数：第一个参数为“轮廓” 第二个参数为$\varepsilon $值，它表示圆轮廓与近似多边形的最大差值（这个值越小，近似多边形与源轮廓越接近）第三个参数为“布尔标记”表示这个多边形是否闭和合$\varepsilon$是为所得到的近似多边形周长与轮廓之间的最大差值，差值越小，多边形轮廓越相似。如果需要轮廓的周长信息可以通过Opencv的cv2.arcLength函数来完成： epsilon=0.01*cv2.arcLength(cnt,True) approx=cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True) 通过OpenCV来有效计算一个近似多变形，多边形周长与源轮廓周长之比就为$\varepsilon$为了计算图形状，需要用OpenCV的cv2.convexHull函数来获取处理过的轮廓信息， hull =cv2.convexHull(cnt) 完整代码： import cv2 import numpy as np img = cv2.pyrDown(cv2.imread("hammer.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)) ret, thresh = cv2.threshold(cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY) , 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) black = cv2.cvtColor(np.zeros((img.shape[1], img.shape[0]), dtype=np.uint8), cv2.COLOR_GRAY2BGR) image, contours, hier = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(cnt,True) approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True) hull = cv2.convexHull(cnt) cv2.drawContours(black, [cnt], -1, (0, 255, 0), 2) cv2.drawContours(black, [approx], -1, (255, 255, 0), 2) cv2.drawContours(black, [hull], -1, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("hull", black) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

2018-02-26

Python-OpenCV学习（九）直线圆检测

直线和圆检测：Hough变换是直线和形状检测背后的原理基础，它是由Richard Duda和Peter Huart发明，他们是对PaulHough在10世纪60年代早期所做的工作的拓展：直线检测：直线检测通过HoughLines和HoughLinesP函数完成：HoughLines函数用的是标准的Hough变换。HoughLinesP函数使用的是概率Hough变换。HoughLinesP称为概率版本的Hough变换的原因是它只通过分析点的子集并估计这些点属于一条直线的概率，是对标准Hough变换的一个优化，执行速度回更加快： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('lines.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray,50,120) minLineLength = 20 maxLineGap = 5 lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,20,minLineLength,maxLineGap) for x1,y1,x2,y2 in lines[0]: cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2) cv2.imshow("edges", edges) cv2.imshow("lines", img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 效果设置最小直线长度和最大线段间隙也蛮重要，设置最小会消除小于长度的线段，最大间隙，大于这个值会被视为是两条直线HoughLines输入的位一个边缘检测后的二值化图像：HoughLinesP参数：需要处理的图像线段的几何表示rho和theta，一般取1和np.pi/180 阈值。低于这个阈值的线段回本忽略-minLineLength和maxLineGap 圆检测：OpenCV的HoughCircles函数可以用来检测圆，与使用HoughLines函数类似： import cv2 import numpy as np planets = cv2.imread('planet_glow.jpg') gray_img = cv2.cvtColor(planets, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img = cv2.medianBlur(gray_img, 5) cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR) circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,120, param1=100,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0) circles = np.uint16(np.around(circles)) for i in circles[0,:]: # draw the outer circle cv2.circle(planets,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2) # draw the center of the circle cv2.circle(planets,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3) cv2.imwrite("planets_circles.jpg", planets) cv2.imshow("HoughCirlces", planets) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

2018-02-26

Python中文语料批量预处理手记jieba

阅读目录手记实用系列文章：语料预处理封装类：执行结果：手记实用系列文章： 1结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记 2Python中文语料批量预处理手记 3自然语言处理手记 4Python中调用自然语言处理工具

2018-02-25

Python3入门机器学习 - numpy篇

numpy是python的一个支持矩阵、向量运算的库，由于python自带的list不仅效率低，也不会将数组看作矩阵或者向量，因此在机器学习中，使用numpy来作为操作数组及矩阵的工具 numpy生成数组或矩阵

2018-02-21

python函数式编程之装饰器(一)

其实python中的装饰器可以简化成下面的格式 import time import random def timmer(func): def inner(): start_time=time.time

2018-02-09

如何在macOS上为Python安装XGBoost

在本教程中，你将了解如何在macOS上为Python安装XGBoost库。教程概述本教程分为以下3个部分：1.安装MacPorts；2.构建XGBoost；3.安装XGBoost。

2018-02-08

3.python文件操作及异常处理

#python文件操作 #python程序对文件进行打开，关闭，读取，写入操作 #文件的打开路径打开方式r w wb(二进制方式写入) #新建文件或者打开文件 fh1=open("/Users/xubin

2018-02-06

Python pandas数据分析中常用方法

排序： features.sort_values(by='EID', ascending=True) features.sort_index(axis=1, ascending=True) 1 2 python

2018-02-01

Python中的logging模块就这么用

2.1、将日志输出到控制台比如，编写一个叫做log.py的文件，如下： [python] view plain copy #coding=utf-8 __author__='liu.chunming'

2018-01-31

如何免费云端运行Python深度学习框架？

用上这款云端应用，让你免安装Python运行环境。一分钱不用花，以高性能GPU，轻松玩儿转深度学习。痛点《如何用Python和深度神经网络识别图像？》一文发布后，收到了很多读者的留言。

2018-01-30

初试Visual Studio Code配置Python开发环境

对于配置Python开发环境来说，相比于Sublime，配置起来更加容易。

2018-01-30

Python之调用安卓（Android）ADB指令

作为开发或者是测试人员，或者是使用Python的伙伴，都会接触到ADB指令，下面就针对这种情况，来解析下Python调用ADB指令的操作。

2018-01-30

python是世界上最好的语言

艾玛，起这个标题真不怕被人捶的(ノへ￣、) 通过《数据结构》课程上的作业——（拓展）约瑟夫环问题的C语言版本和python版本来比较一下python是多么的简洁优雅。

2018-01-29

Python 之使用 PIL 库做图像处理

图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。

2018-01-29

【Python】TypeError: can only concatenate list (not "int") to list

运行Python，报TypeError: can only concatenate list (not "int") to list # 快排def qsort(seq):if seq == []:return

2018-01-29

Faker：Python的伪造数据生成器

Faker是一个可以让你生成伪造数据的Python包。当你需要初始化数据库，创建美观的XML文档，不断产生数据来进行压力测试或者想从生产服务器上拉取匿名数据的时候，Faker将是你最棒的选择。

2018-01-28

CentOS7下安装python3

在CentOS7下，默认安装的就是python2.7，我现在来教大家如何安装python3： 1、首先安装python3.6可能使用的依赖 # yum -y install openssl-devel

2018-01-21

Python selenium自动化网页抓取器

（开开心心每一天~ ---虫瘾师）直接入正题---Python selenium自动控制浏览器对网页的数据进行抓取，其中包含按钮点击、跳转页面、搜索框的输入、页面的价值数据存储、mongodb自动id

2018-01-18

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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