贴部分代码 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from PIL import Image area = 0 def ostu(img): global area image=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度 blur = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0) # 阈值一定要设为 0 ！高斯模糊 ret3,th3 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THR

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ import cv2 # 读取图片并缩放方便显示 img = cv2.imread('D:/6.jpg') height, width = img.shape[:2] size = (int(width * 0.2), int(height * 0.2)) # 缩放 img = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA) # BGR转化为HSV HSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 鼠标点击响应事件 def getposHsv(event,

该项目大致分为以下步骤： 使用 requests库 获取页面 使用 lxml库 和 XPath 解析页面 爬取电影海报图片 使用 pandas库 将电影的相关信息存储为csv文件 添加循环，保存所有图片以及相关信息 首先，我们构建一个框架来获取豆瓣电影的HTML页面： import requests # 获取HTML页面 def get_html(url): headers = {'User-Agent':"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/8

适合于有一点基础的人设计运算放大器电路进阶用，实际案例，让你更好学习

@op @op 实用程序库提供： 一个反射器功能。 提供一个类原型，这个函数列出了属性和方法，以及与成员关联的装饰器元数据。 一种将字段轻松转换为属性的机制 以类型安全的方式以声明方式将元数据附加到字段的有效方法。 这样做会将字段转换为属性（为了反射的好处）。 这种机制将基类中定义的元数据与子类合并。 一种为基于接口的类编写初始化器的机制 一种基于接口为属性指定元数据的方法——使用 psuedoType 说明符 一个发射器函数，给定一个模块命名空间，找到所有带有装饰器 op.interfaceGenetor() 并且其名称以下划线开头的类。 它生成一个与类具有相同字段/方法的接口

Open Interface，OP协议，电动扳手OP协议测试工具，纯程序，官方测试工具，

op-feishu-api 封装飞书相关接口 简介 op-feishu-api主要封装飞书api提供相关api服务 对外提供如下能力(基于飞书): 飞书用户: 通过用户邮箱前缀搜索用户信息 通过用户open_id获取用户信息 飞书消息 发送普通消息，图片消息 发送富文本消息 发送卡片消息 发送群名片 获取消息已读状态 飞书群组 创建 解散群 获取群列表 获取群成员列表 获取群信息 更新群信息 群内 加人 踢人 环境依赖 python >= 3.6 fastapi==0.49.0 uvicorn==0.11.3 详见文件 requirements.txt 外部依赖 飞书open api接口 Run Server python main.py --port xxxx TODO 其他功能集合扩展 启动 验证

比特币操作回报 BitcoinOpReturn 是一个实用程序，用于将 op_return 区块链交易发送到 ruby​​ 代码中的比特币区块链。 外部依赖 bitcoind / bitcoind-qt 用法 您必须配置的路径bitcoind / bitcoind-QT可执行文件。 默认情况下，它指向/usr/local/bin/bitcoind 。 这很可能会有所不同，具体取决于您如何安装比特币命令行实用程序。 BitcoinOpReturn . create ( { :address => "1CT3w1LV84oCdmqD8scrru84nP6QPaR8gC" , :amount => 0.0001 , # amount is in BTC, not satoshis :metadata => "metadata" , :transaction_fee => "

qt-everywhere-opensource-src-4.8.3.tar.gz，arm开发源码包。参考文档https://blog.csdn.net/psr1999/article/details/52586176。

话不多说，先上效果图： 把车牌的每一个字母和数字都完美的分开，并保存在想保存的区域。车牌区域的划分详见我的另一个博客：python-opencv图像处理之基于HSV、面积、角度的车牌定位里面讲的比较详细。 在得到我们要的车牌之后，我们要把此区域提取出来，因为照片就是矩阵，所以我们可以通过 license_image = new_img[round( c ):round(d), round(a):round(b)] 的方式提取出车牌，但是要注意rect[2]这个角度，否则的话，有可能提取的是竖着的，不是横着的。 接着进行车牌的放大和二值化，二值化选用的参数要根据车牌识别的情况进行调整，也就是其