本文实例讲述了python实现希尔排序算法的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： def shellSort(items): inc = len(items) / 2 while inc: for i in xrange(len(items)): j = i temp = items[i] while j >= inc and items[j-inc] > temp: items[j] = items[j - inc] j -= inc items[j] = temp inc = inc

数据结构与算法-Python语言案例实现十大经典排序算法一、 引言1.问题需求2.方法分类二、常见排序方法1. 选择排序（Selection Sort）2. 冒泡排序（Bubble Sort）3. 插入排序（Insertion Sort）4. 希尔排序（Shell Sort）5. 归并排序（Merge Sort）6. 快速排序（Quick Sort）7. 堆排序（Heap Sort）8. 计数排序（Counting Sort）9. 桶排序（Bucket Sort）10. 基数排序（Radix Sort）三、算法总结 十大经典排序算法 一、 引言 授人以鱼不如授人以渔~ 实践是检

文档“ArcGIS学习：用Python实现地图四色填充”的实例工具与脚本代码

基于OpenCV的图像处理系统python实现源码+UI界面+项目说明文档(课程设计、整合常用图像处理方法和技术).zip 【实现功能】 文件操作 打开、关闭、保存一幅图像 亮度对比度调节 调整图像的亮度和对比度 几何变换 对图像放大、缩小、旋转、翻转 灰度变换 图像灰度化、图像反转、图像二值化 直方图处理 直方图均衡化和直方图规定化，以及直方图的绘制 加性噪声 高斯噪声、椒盐噪声以及随机噪声 平滑处理 均值滤波、中值滤波、高斯滤波以及双边滤波 锐化处理 选择不同的算子对图像进行锐化，包括 sobel 算子、robert 算子、prewitt 算子、laplacain 算子 频域滤波 高通滤波和低通滤波 边缘检测 选择 laplacian 算子、sobel 算子和 canny 算子进行边缘检测 目标检测 yolov5、人脸检测和图像分割

用python实现的命令行俄罗斯方块小游戏

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主要为大家详细介绍了python实现简单图片物体标注工具，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

python实现读取检测小球颜色，读取图片，读取视频 https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/128424514

本文实例为大家分享了python实现图片中文字分割的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、原始图片（包含数字）： 结果图： 2、原始图片（包含文字）： 结果图： 3、代码如下： import cv2 import numpy as np path = 'test.jpg' root = 'output\\' # 图像resize dsize = 36 img = cv2.imread(path) data = np.array(img) height = data.shape[0] width = data.shape[1] # 设置最小的文字像素高度 min_val = 10 s

处理数据集的过程中用到了mask 但是源数据集中只给了mask顶点的坐标值，那么在python中怎么实现生成只有0、1表示的mask区域呢？ 主要借鉴cv2中的方法： (我使用的数据情况是将顶点坐标分别存储在roi.mat中的x和y元素) matfn = 'roi.mat' data = sio.loadmat(matfn) x_cor = data['x'] y_cor = data['y'] im = np.zeros(图像对应尺寸, dtype="uint8") cor_xy = np.hstack((x_cor, y_cor)) cv2.polylines(im, np.int32(