基于python-opencv3的图像显示和保存操作，具体代码如下所示：importcv2ascvimportnumpyasnp#导入库print("-------------------------------")image=cv.imread("D:/1.jpeg")#写入图像cv.imshow("image",image)#显示cv.waitKey()#等待cv.destroyAllWindows()#关闭所有窗口cv.imwrite("D:\\2.
系统 2019-09-27 17:54:55 1708
vim有各种强大的插件，这不仅归功于其提供的用来编写插件的脚本语言vimL，还得益于它良好的接口实现，从而支持python等语言编写插件。当vim编译时带有+python特性时就能使用python2.x编写插件，+python3则支持python3.x，可以使用vim--version来查看vim的编译特性。要使用python接口，可以用:hpython来查看vim提供的帮助文档，本文做一个简单的介绍。我们都知道在vim里可以执行bash命令，只需要:!c
系统 2019-09-27 17:54:51 1708
配置文件的类型通常自动化测试中的配置文件是以.ini和.conf为后缀的文件配置文件的组成1.section2.option3.value配置文件的格式[section_name]#=号可以使用：号代替option_name=value配置文件的注释通常使用#号或者；分号注释，有一点一定要注意，注释最好不要写到option_name=value行的后面，否则你会遇到意想不到的错误配置文件的作用那么我们的配置文件主要来干些什么呢？1.可以存储测试中测试用例使
系统 2019-09-27 17:54:50 1708
实现流程从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样）程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。创建一个键盘事件监听，按下"d"键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有，它将为每个人脸创建一个结束位置，
系统 2019-09-27 17:54:47 1708
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article一、nosenose是一个第三方单元测试框架，它完全兼容unittest，并且号称是一个更好用的测试框架。那么nose除了具备unittest的所有功能外，还具有哪些优势呢？1.1用例编写用例的编写方式除了编写继承于unittest.TestCase的测试类外，还可以编
系统 2019-09-27 17:54:38 1708
《Python3爬虫、数据清洗和可视化实战》零一韩要宾黄园园著第九章：pandas数据清理9.1数据读写、选择、整理和描述Pandas是用来数据清洗的Python库，由于它的依赖库很多，所以建议还是下载anaconda，里面内置了相关库。9.1.1读取CSV数据df=pd.read_csv(“csv_path”,delimiter=”,”,encoding=””)参数说明：“csv_path”,CSV文件路径；delimiter=”,”：分隔方式；enco
系统 2019-09-27 17:54:37 1708
认识错误编写的程序不能正常执行，或者执行的结果不是我们期望的，俗称BUG，是程序员在开发时非常常见的，初学者常见错误的原因包括：手误对已经学习过的知识理解还存在不足对语言还有需要学习和提升的内容在学习语言时，不仅要学会语言的语法，而且还要学会如何认识错误和解决错误的方法每一个程序员都是在不断地修改错误中成长的常见错误：1>手误2>将多条print写在一行每行代码负责完成一个动作3>缩进错误Python是一个格式非常严格的程序设计语言4>python2.x默
系统 2019-09-27 17:54:37 1708
python包含子目录中的模块方法比较简单，关键是能够在sys.path里面找到通向模块文件的路径。下面将具体介绍几种常用情况：（1）主程序与模块程序在同一目录下：如下面程序结构:`--src|--mod1.py`--test1.py若在程序test1.py中导入模块mod1,则直接使用importmod1或frommod1import*;（2）主程序所在目录是模块所在目录的父(或祖辈)目录如下面程序结构:`--src|--mod1.py|--mod2|`
系统 2019-09-27 17:54:32 1708
【摘要】在前一章中，我们已经成功尝试分析Ajax来抓取相关数据，但是并不是所有页面都可以通过分析Ajax来完成抓取。比如，淘宝，它的整个页面数据确实也是通过Ajax获取的，但是这些Ajax接口参数比较复杂，可能会包含加密密钥等，所以如果想自己构造Ajax参数，还是比较困难的。对于这种页面，最方便快捷的抓取方法就是通过Selenium。本节中，我们就用Selenium来模拟浏览器操作，抓取淘宝的商品信息，并将结果保存到MongoDB。1.本节目标本节中，我们
系统 2019-09-27 17:54:29 1708
目录工作原理python实现算法实战约会对象好感度预测故事背景准备数据：从文本文件中解析数据分析数据：使用Matplotlib创建散点图准备数据：归一化数值测试算法：作为完整程序验证分类器使用算法：构建完整可用的系统手写识别系统准备数据：将图像转换为测试向量测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字小结附录工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新
系统 2019-09-27 17:54:29 1708
