本文是文本OCR的后续，因为用到了公式识别，所以阅读了 Mathpix API 文档，编写了一份比较适合自己使用的公式识别的Python程序，具体代码如下，注意使用之前应当去 Mathpix 官网 申请开发者ID和 KEY其对应的是代码中的APP_ID和APP_KEY后的XXX，值得高兴的是每个月的有1000次免费的使用权限（虽然超出了也不贵，但是如果怕超，可以在填写信用卡的安全码时写一个错误安全码）。相较软件上的50次，我想已经很好了。下面是代码实现，可以直接拷贝使用： import os import sys import json import time import base64 im

基于python代码的3D地图可视化，供大家参考，具体内容如下 介绍 使用Python对地图进行3D可视化。以地图为地图，可以在三维空间对轨迹、点进行可视化。 库 我们使用了多个库： 1.gdal； 主要是用于读取地图信息，这个库在GIS中很常用，使用C++代码编写的，如果安装不了需要在pypi里面找一下对应的资源。 2.opencv； 很常用的图像处理库。 3.matplotlib； 常用的可视化库 结果 废话不多说直接上结果： 代码 直接上代码，代码很简单。 from osgeo import gdal import cv2 gdal.UseExceptions() ds = gda

主要介绍了python实现车牌识别的示例代码，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

SRMRpy：SRMR工具箱的Python实现 语音混响调制能量比（SRMR）是基于语音信号调制频谱表示的语音质量和清晰度的非侵入性度量。 该度量标准由Falk等人提出。 并且最近进行了更新，以降低正常听众和人工耳蜗使用者的变异性并改善其清晰度。 该工具箱是的Python端口，包括SRMR指标的以下实现： 原始SRMR指标（用作中的客观指标之一）。 更新的SRMR度量标准，并结合了减少可变性的更新。 快速的原始SRMR度量标准的实现，使用来代替时域伽马图滤波器组。 快速实现也可以选择使用更新来减少可变性。 这些实现已被证明在8 kHz和16 kHz的采样率下表现良好。 它们将以其他采样率运行，但是将显示警告，因为尚未在此类条件下测试指标。 设置 只需从SRMRpy文件夹中运行python setup.py install即可安装此软件包及其依赖项。 用法 您可以将SRMR用作函数

python实现图片拼接，输出全景图片

本文实例讲述了Python实现输出某区间范围内全部素数的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： # -*- coding: utf-8 -*- # 简述：区间范围101-200 # 要求：判断这个区间内有多少个素数，并逐一输出。 def prime(m,n): list1=[] list2=[] for i in range(m,n+1): list1.append(i) for j in range(2,m/2): if i%j==0: list2.append(i) break #print list(set(list1).difference(set(list2

要求 存在一个文件夹内有若干张图像，需要计算每张图片的RGB均值，并计算全部图像的RGB均值。 代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov 1 10:43:29 2018 @author: Administrator """ import os import cv2 import numpy as np path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/rgb' def compute(path): file_names = os.listdir(path) per_image_Rmean = []

用python与OpenCV实现摄像头对指定颜色轮廓的标记，用到的主要函数见——https://blog.csdn.net/qq_43434730/article/details/103687779

这几天在做一个数据集，由于不是很熟悉Linux下的命令，所以特地用了强大的python来做。我之前有一个数据集但是我只要里面名称带有composite和normals的图片，所以找了网上的文章看到了用shutil.copyfile来实现的方法。 # -*- coding: utf-8 -*- import os,shutil #shutil.copyfile应用,参数必须具体到文件名 def mycopyfile(srcfile,dstfile): if not os.path.isfile(srcfile): print(%s not exit! % (srcfile)) els

matlab精度检验代码稀疏的Gauss-Hermite正交python实现 python-sghq Smolyak的稀疏网格方法[]和稀疏的Gauss-Hermite正交（SGHQ）算法[]的Python实现。 SGHQ算法用于获得一个数值规则，该规则近似于具有高斯核的函数上的积分。 安装 代码可在上找到。 从GitHub： git clone https://github.com/eirikeve/python-sghq cd python-sghq pip install -r requirements.txt pip install -e . 用法 可以通过调用函数X, W = sghq(n, L, [strategy])使用SGHQ算法，该函数在sghq.quadrature可用。 这将得出积分的评估点和权重，该评估点和权重由N（0，I）多元标准高斯加权。 通过首先将它们转换为与要积分的多变量高斯函数相匹配，可以将它们与无味变换的点和权重类似地使用-参见[]。 sghq参数： n ：网格点的维数。 例如，对于3-d状态空间，请使用n=3 。 L ：积分的精度等级。 对于阶数<