python四十种图形的代码

使用python对照片进行卡通化

today is first day 在家沉迷了一个月，每日追韩剧，突然在昨天想了想自己以后的路要怎么办，看了好多和自己有相同经历的人的帖子，不想让自己浑浑噩噩，就算做不到大牛的水平，也要像大牛看齐，才能拿到自己想要的offer，过上人生巅峰。遂决定从今天起，坚持好的生活习惯，坚持学习，我相信只要坚持做一件事，做到极致的话是不用每日发愁自己的未来的。 发现了学习python的实战网站——实验楼，是个好网站，开始迈向人生巅峰第一步！ argumentparser：参数解析器 一、原理 灰度值：指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像。 使用

主要介绍了超全Python图像处理讲解(多模块实现),文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

使用Python的绘图库turtle实现了一个精美的圣诞树和星星。通过递归绘制树的分支，以及绘制黄色的五角星，代码展示了如何使用turtle库进行图形绘制。

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The 1st Place Solution of the Google Landmark 2019 Retrieval Challenge and the 3rd Place Solution of the Recognition Challenge.

在这一背景下，市面上出现了很多面向初学者的书，这些书往往只包含机器学习的基本数学式。与此同时，也有很多非常好的专业书。但遗憾的是，印象中很少有适合初学者在学习专

本教程的主要目的是教读者利用OpenCV和EAST文本检测器来检测文本。EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。教程第一部分分析为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高。接下来简要探讨EAST文本检测器，为何使用，算法新在何处，并附上相关论文供读者参考。最后提供Python+OpenCV文本检测实现方式，供读者在自己的应用中使用。由于光照条件、图片质量以及目标非线性排列等因素的限制，自然场景下的文本检测任务难度较大受约束的受控环境中的文本检测任务通常可以使用基于启发式的方法来完成，比如利用梯度信息或文本通常被分成段落呈现，并且字符一般都

这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术，包括图像缩放（保持比例和下降比例）、随机水平和垂直翻转、中心裁剪，以及图像属性（亮度、对比度、饱和度）调整。此外，它还提供了高斯噪声、盐噪声和椒噪声的添加功能，使模型能够更好地处理现实世界中的图像。这些数据增强技术能够显著提高目标检测模型在多样化环境下的准确性和鲁棒性。 这个脚本非常适合机器学习和计算机视觉研究者，尤其是那些使用Yolo进行目标检测的开发者。通过本脚本，用户可以轻松地对他们的数据集进行增强处理，从而提高模型的泛化能力和性能。无论您是深度学习的新手还是经验丰富的研究者，这个资源都是您的理想选择。