如何用摄像头来测距（opencv）作者：郭世龙最近一直忙着找工作，blog都长草了，今天把以前作的一个东西放上来充充门面吧。记得在哪看到过老外做的这个东西，觉得很好玩，就自己也做了一个。在摄像头下面固定一个激光笔，就构成了这个简易的测距装置。看一下图吧。原理假设激光束是与摄像头的光轴完全平行，激光束的中心落点在在摄像头的视域中是最亮的点。激光束照射到摄像头视域中的跟踪目标上，那么摄像头可以捕捉到这个点，通过简单的图像处理的方法，可以在这侦图像中找到激光束照
系统 2019-08-12 01:31:46 2236
使用python版本3.6.1工作中测试客户端传输报文速率，写了以下两个脚本。第一个，简单的复制文件并重命名。第二个，在循环中增加延时的功能。使用场景将文件复制并重命名(重命名方式在文件末尾加生成的随机数)#!/usr/bin/python3#coding=GB2312importosimportos.pathimportrandomimportshutilcount=0#源文件夹src="E:\\file\\CEB411Message__20171115
系统 2019-09-27 17:54:36 2235
不希望跨版本升级，只希望小版本升级可以用下面的方法sudoadd-apt-repositoryppa:jonathonf/python-3.5sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallpython3.5python-V
系统 2019-09-27 17:54:29 2235
本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：朴素贝叶斯算法优缺点优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题缺点：对输入数据的准备方式敏感适用数据类型：标称型数据算法思想：比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词的分布，那么我们还要知道：垃圾邮件中某些词的出现是多少，就可以利用贝叶斯定理得到。朴素贝叶斯分类器中的一个假设是：每个特征同等重要函数loadDataSet()创建
系统 2019-09-27 17:54:25 2235
1.序列在Python中最基础的数据结构是序列，数据结构可以理解为具有某种功能的特殊数据类型，序列中每个元素都有编号，表示其位置或者索引，其中第一个元素的索引值为0，其意义是指出某个元素相对于序列开题的偏移量。1.1序列序列是python中的一种数据结构，和C语言中的数组比较类似，只是在Python中序列存储的数据不限类别，也不需要所有的序列元素都是同一种类别。最常用的序列是：列表和元组。列表和元组的主要区别在于列表可以修改而元组不可修改。当需要一系列的值
系统 2019-09-27 17:53:07 2235
文章目录pipvirtualenv缺点Pipenv总结学Python有段时间了，学的时候会想着拿它和Java对比。在对比的时候，发现Java有很成熟的项目构建工具，有使用xml的Maven，也有使用groovy的Gradle，这样的构建工具能够自动处理项目的依赖，很是方便。对于Python，在依赖管理方面，从一个初学者的角度看，嗯，只能说，贵圈真乱！(本文纯属个人观点，不喜勿喷)好吧，让我们捋一捋。在包管理方面，听说现在在役的包管理工具有distutils
系统 2019-09-27 17:52:49 2235
这是书籍《PandasCookbook》书籍第04章的代码复现，所有代码运行在JupyterNotebook上，原讲解地址是：https://www.jianshu.com/p/bd0bc1b5b4b6我上传代码的github地址是：https://github.com/Asunqingwen/PandasCookbook.gitgithub上有该书中用到的data，里面代码会不定期更新（因为工作原因，时间不定），直到本书学习完成！相比原讲解，会穿插一些自
系统 2019-09-27 17:52:46 2235
模块概述如果说模块是按照逻辑来组织Python代码的方法,那么文件便是物理层上组织模块的方法。因此,**一个文件被看作是一个独立模块,一个模块也可以被看作是一个文件。模块的文件名就是模块的名字加上扩展名.py。与其它可以导入类(class)的语言不同,在Python中你导入的是模块或模块属性**。模块名称空间一个名称空间就是一个名称到对象的关系映射.导入模块导入模块整体(import)方式一复制代码代码如下:importmodule1importmodul
系统 2019-09-27 17:50:08 2235
【Python】flask框架响应前端ajax请求前端JavaScript代码后端Python代码前端JavaScript代码//--------------------------------------------GET请求alert("GET");$.ajax(
系统 2019-09-27 17:49:16 2235
本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为
系统 2019-09-27 17:49:11 2235
