Python精要参考 (python教程 python编程)Python精要参考 (python教程 python编程)

这是本比较全的基础教程，根据外国的书籍翻译的python教程，内容还不错，我子啊学习中。

是Opencv 和python结合，其中有opencv的算法分析，是仅有的能结合pyton的opencv文档，其中也有视频摄像的抓取与分析

廖雪峰，十年软件开发经验，业余产品经理，精通Java/Python/Ruby/Visual Basic/Objective C等，对开源框架有深入研究，著有《Spring 2.0核心技术与最佳实践》一书，多个业余开源项目托管在GitHub。该篇课程系本人从其网站辛苦整理三个小时，针对Python新手入门，进阶，提高都具有很高的学习价值。

《笨办法学 Python》(Learn Python The Hard Way，简称 LPTHW)是 Zed Shaw 编写的一本 Python 入门书籍。适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的朋友学习使用。这本书以 习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现。也许读完这本书并不 意味着你已经学会了编程，但至少你会对编程语言以及编程这个行业有一个初步的了解。

先了解如何利用python语言实现以平面和标记物进行姿态估计 本实验只是先实现一个简单的小例子。简单来说就是先识别出图像中的参考面，再拍摄一张目标图像，将参考面顶部的3D模型投影到目标图像上。 大致步骤如下： 识别参考平面 在这一步中，我们所需要做的事就是提取参考图像和目标图像的sift特征，然后使用RANSAC算法稳健地估计单应性矩阵。 代码如下: #计算特征 sift.process_image('D:输入图片/book_frontal.JPG', 'im0.sift') l0, d0 = sift.read_features_from_file('im0.sift') sift.pro

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2019最新python教程，讲的很详细，很全面，很适合初学者入门到精通，课程包含视频所用的代码和开发工具以及笔记

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