图像的轮廓检测，如计算多边形外界、形状毕竟、计算感兴趣区域等。Contours:GettingStarted轮廓简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度.轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具NOTE为获得更好的准确性，请使用二值图，在找到轮廓之前，应用阈值法或canny边缘检测从OpenCV3.2开始，findContours（）不再修改源图像，而是将修改后的图像作为三个返回参数中的第一个返回在OpenCV中，查找轮廓是从黑色
系统 2019-09-27 17:50:07 1719
目录本面试题题库，由公号：非本科程序员整理发布第1题：Flask中的请求上下文和应用上下文是什么?第2题：django中间件的使用？第3题：django开发中数据做过什么优化？第4题：解释一下Django和Tornado的关系、差别?DjangoTornado第5题：什么是restfulAPI，谈谈你的理解？REST的特点第6题：关注题，最近在公号更新一个神奇的系列入门文章@本面试题题库，由公号：非本科程序员整理发布第1题：Flask中的请求上下文和应用上
系统 2019-09-27 17:50:03 1719
[外链图片转存中...(img-CUYTKo4b-1568552381026)]总章一.学习前言二.环境搭建三.Python的基本概念一.学习前言很多人在自学Python的时候，总是不知道如何学习，不知道该怎么学，今天看到框架，就想学flask或者其他框架，但是当学的时候又茫然了，不知道怎么学；想学Python，但是又不知道Python就业方向以及前景如何，小编给大家强力推荐一套Python学习方法，只要按照这个方法去学，那么，在和别人同时学习的时候，在同
系统 2019-09-27 17:50:02 1719
微线程领域（至少在Python中）一直都是StacklessPython才能涉及的特殊增强部分。关于Stackless的话题以及最近它经历的变化，可能本身就值得开辟一个专栏了。但其中简单的道理就是，在“新的Stackless”下，延续（continuation）显然是不合时宜的，但微线程还是这个项目存在的理由。这一点很复杂……刚开始，我们还是先来回顾一些内容。那么，什么是微线程呢？微线程基本上可以说是只需要很少的内部资源就可以运行的进程�D并且是在Pyth
系统 2019-09-27 17:49:59 1719
python环境搭建常用的python环境管理工具：pyenv&&virtualenvpyenv#安装到~/.pyenv当中,如果使用了zsh，那么将.bashrc-->.zshrcgitclonehttps://github.com/pyenv/pyenv.git~/.pyenvecho'exportPYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"'>>~/.bashrcecho'exportPATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"'>
系统 2019-09-27 17:49:57 1719
前言一个偶然的机会来到博客园，看到了vamei的博文，瞬间被大神言简意赅，深入浅出的Python快速课程所吸引，开始了一步一步的学习编程之路。同时也惊闻大神因抑郁症去世，真是天妒英才，感慨万千。有兴趣的可以看看大神生前的文章。https://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/13/2682778.html第一课Python的优缺点以及干什么用的，想必大家都很了解。主要有：简单易学，功能强大，可移植性强等，是人工智能
系统 2019-09-27 17:49:54 1719
这是我在CSDN的第一篇博客，假期刚自学Python，尝试爬取了一下豆瓣top250.希望可以有大佬指点感谢importrequestsfrombs4importBeautifulSoupdefgethtml(url):try:kv={'user-agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/59.0.3071.115Safari/
系统 2019-09-27 17:49:53 1719
输入：s=‘happying’输出：s=‘gniyppah’方法1#使用字符串切片r=s[::-1]方法2#使用reducer=reduce(lambdax,y:y+x,s)方法3#使用递归函数#字符串s的倒序是,是s除去第一个字符的字符串的倒序加上第一个字符deffunc(s):iflen(s)<1:returnsreturnfunc(s[1:])+s[0]r=func(s)方法4#使用列表的reverse方法#reverse不是按照与字母顺序相反的顺序
系统 2019-09-27 17:49:53 1719
自动化一直是测试圈中的热聊，也是大家追求的技术方向。在测试中，往往回归测试也是测试人员的“痛点”。对于迭代慢、变更少的功能，就能用上自动化来替代人工回归，减轻工作量。问题在分享环境搭建之前，先抛出我的一个疑问吧。app启用时，分不同的场景：1.首次安装启用，有欢迎页；2.非首次启用，直接进入到登录页；3.配置了推荐展示时，启用app，会先展示推荐内容，才进入到登录页。不同场景对应的activity都是不同的，我目前处理办法是，写了个输入函数，加了个if判断
系统 2019-09-27 17:49:53 1719
本文实例讲述了python3.6生成器yield用法。分享给大家供大家参考，具体如下：今天看源码的时候看到了一个比较有意思的函数：yield功能与return类似，都是返回定义的函数的一个结果，不同的是return返回后这次调用函数就结束了，除了返回值，其余临时变量都会被清除。而yield会停止在当前步，并保留其余变量的值，等下次调用该函数时，从yield的下一步继续往下运行。yield的好处是如果函数需要很大的内存，比方说需要计算并返回一个很大的数列，如
系统 2019-09-27 17:49:49 1719
