某天回家之时，听到有个朋友说起他正在做一个车牌识别的项目于是对其定位车牌的位置算法颇有兴趣，今日有空得以研究，事实上车牌识别算是比较成熟的技术了，这里我只是简单实现。我的思路为：对图片进行一些预处理，包括灰度化、高斯平滑、中值滤波、Sobel算子边缘检测等等。利用OpenCV对预处理后的图像进行轮廓查找，然后根据一些参数判断该轮廓是否为车牌轮廓。效果如下：test1：test2实现代码如下（对图像预处理（滤波器等）的原理比较简单，这里只是对一些函数进行调包
系统 2019-09-27 17:50:43 1842
在继续阅读本文之前，您务必要对我们在本专栏中将要讨论的一些技术有所了解。我们要使用的技术包括：可扩展的样式表语言转换（ExtensibleStylesheetLanguageTransformations，XSLT）、XML路径语言（XMLPathLanguage，XPath）和资源描述框架（ResourceDescriptionFramework，RDF）。在参考资料部分有到关于所有这些技术的信息的链接。4SuiteServer概述我们将使用由本文作者参
系统 2019-09-27 17:49:38 1842
本文实例讲述了python+numpy实现的基本矩阵操作。分享给大家供大家参考，具体如下：#!usr/bin/envpython#coding:utf-8#学习numpy中矩阵的代码笔记#2018年05月29日15:43:40#参考网站：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/importnumpyasnp#==================矩阵的创建，增删查改，索引，运算===============
系统 2019-09-27 17:49:00 1842
邻近算法（k-NearestNeighbor)是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签（label）。我们假设每一个样本有m个特征值（property），则一个样本的可以用一个m维向量表示:X=（x1，x2，.
系统 2019-09-27 17:54:43 1841
数据描述每条数据项储存在列表中，最后一列储存结果多条数据项形成数据集data=[[d1,d2,d3...dn,result],[d1,d2,d3...dn,result],..[d1,d2,d3...dn,result]]决策树数据结构classDecisionNode:'''决策树节点'''def__init__(self,col=-1,value=None,results=None,tb=None,fb=None):'''初始化决策树节点args：co
系统 2019-09-27 17:50:26 1841
原来在robotframework中使用presskey方法进行键盘的操作，但是该方法需要写被操作对象的locator，不是很方便，现在找到了一种win32api库写键盘操作的一个方法（注意：此方法被操作界面必须在顶层），首先，需要安装win32api的python库，使用命令：pipinstallpywin32具体实现代码如下：importwin32apiimportwin32conclassMyLibrary(object):defkeybd_even
系统 2019-09-27 17:48:23 1841
当安装好python之后，其实就已经可以进行开发了。下面我们开始写第一行python代码。值得纪念的时刻：Helloworld如果是用windows，请打开CMD，并执行python。如果是UNIX类的，就运行shell，并执行python。都会出现如下内容：Python2.7.6(default,Nov132013,19:24:16)[GCC4.6.3]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license"
系统 2019-09-27 17:45:25 1841
使用命令行时，如果要添加选项的话，python2.3里新增加了一个模块叫optparse，也是专门来处理命令行选项的。复制代码代码如下:fromoptparseimportOptionParserparser=OptionParser()parser.add_option("-p","--pdbk",action="store_true",dest="pdcl",default=False,help="writepdbkdatatooracledb")pa
系统 2019-09-27 17:38:37 1841
引言您是否能编写命令行工具？也许您可以，但您能编写出真正好用的命令行工具吗？本文讨论使用Python来创建一个强健的命令行工具，并带有内置的帮助菜单、错误处理和选项处理。由于一些奇怪的原因，很多人并不了解Python?的标准库具有制作功能极其强大的*NIX命令行工具所需的全部工具。可以这样说，Python是制作*NIX命令行工具的最佳语言，因为它依照“batteries-included”的哲学方式工作，并且强调提供可读性高的代码。但仅作为提醒，当您发现使
系统 2019-09-27 17:38:28 1841
Numpy模块被广泛用于科学和数值计算，自然有它的强大之处，之前对于特征处理中需要进行数据列表或者矩阵拼接的时候都是自己写的函数来完成的，今天发现一个好玩的函数，不仅好玩，关键性能强大，那就是Numpy模块自带的矩阵、列表连接函数，实践一下。#!usr/bin/envpython#encoding:utf-8from__future__importdivision'''__Author__:沂水寒城使用numpy模块实现矩阵的连接操作'''importnu
系统 2019-09-27 17:55:12 1840
在学习python的时候，三大“名器”对没有其他语言编程经验的人来说，应该算是一个小难点，本次博客就博主自己对装饰器、迭代器和生成器理解进行解释。为什么要使用装饰器什么是装饰器？“装饰”从字面意思来谁就是对特定的建筑物内按照一定的思路和风格进行美化的一种行为，所谓“器”就是工具，对于python来说装饰器就是能够在不修改原始的代码情况下给其添加新的功能，比如一款软件上线之后，我们需要在不修改源代码和不修改被调用的方式的情况下还能为期添加新的功能，在pyth
系统 2019-09-27 17:54:20 1840
模式参数的说明：r：以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。r+：打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。w：打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。w+：打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。a：打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。
系统 2019-09-27 17:52:46 1840
在Python3.5（含）以前，字典是不能保证顺序的，键值对A先插入字典，键值对B后插入字典，但是当你打印字典的Keys列表时，你会发现B可能在A的前面。但是从Python3.6开始，字典是变成有顺序的了。你先插入键值对A，后插入键值对B，那么当你打印Keys列表的时候，你就会发现B在A的后面。不仅如此，从Python3.6开始，下面的三种遍历操作，效率要高于Python3.5之前：forkeyin字典forvaluein字典.values()forkey
系统 2019-09-27 17:52:03 1840
方法调用行为方法调用比其他类型的查找略为复杂一点。以下是一些注意事项：在方法查找过程中，如果某方法抛出一个异常，除非该异常有一个silent_variable_failure属性并且值为True，否则的话它将被传播。如果异常被传播，模板里的指定变量会被置为空字符串，比如:>>>t=Template("Mynameis{{person.first_name}}.")>>>classPersonClass3:...deffirst_name(self):...
系统 2019-09-27 17:46:44 1840
正则表达式是Python程序设计中非常实用的功能，本文就常用的正则表达式做一汇总，供大家参考之用。具体如下：一、字符串替换1.替换所有匹配的子串用newstring替换subject中所有与正则表达式regex匹配的子串result,number=re.subn(regex,newstring,subject)2.替换所有匹配的子串（使用正则表达式对象）reobj=re.compile(regex)result,number=reobj.subn(news
系统 2019-09-27 17:46:40 1840
