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。

本文实例为大家分享了python-opencv鼠标事件画框圈定目标的具体代码，供大家参考，具体内容如下 在视频/相机中，用鼠标画矩形框，圈定目标，从而获得鼠标的起始坐标点a、终止坐标点b # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Dec 27 09:32:02 2016 @author: http://blog.csdn.net/lql0716 """ import cv2 import numpy as np current_pos = None tl = None br = None #鼠标事件 def get_rect(im, title='

基本思路 斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。 结果示例 实验流程 先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。 1.预处理（灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀）> 根据自己的需求来修改一些值 #灰度值转换 imgGray = cv2.cvtColor(copy_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #高斯滤波去噪 imgBlur =