这篇文章主要介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓。 轮廓检测 轮廓检测也是图像处理中经常用到的。...OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 实现 使用方式如下： import cv2 img = cv2.imread("....去掉第一层方括号，其中有五个元素，每个元素为[[3,4]]这样的，所以第一个索引的范围为[0:5]。注意OpenCV函数返回的多维数组和常见的numpy数组的不同之处！...官方文档Contour部分 关于 Python opencv 使用中的 ValueError: too many values to unpack_jjddss的专栏-CSDN博客 opencv3可能会报...too many values to unpack (expected 2)的错误 最近在OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。
如果两个数字的近似程度没有达到指定精度，就抛出异常 assert_approx_equal 如果两个数字的近似程度没有达到指定有效数字，就抛出异常 assert_array_almost_equal 如果两个数组中元素的近似程度没有达到指定精度...，就抛出异常 assert_array_equal 如果两个数组对象不相同，就抛出异常 assert_array_less 两个数组必须形状一致，并且第一个数组的元素严格小于第二个数组的元素，否则就抛出异常...------------------------- Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Administrator/Desktop/Python_Opencv...test_negative self.assertRaises(IndexError, factorial(-10)) File "C:/Users/Administrator/Desktop/Python_Opencv.../Test/One/func.py", line 581, in factorial raise ValueError, "Don't be so negative" ValueError: Don't
Python序列类型 在本博客中，我们将学习探讨Python的各种“序列”类，内置的三大常用数据结构——列表类（list）、元组类（tuple）和字符串类（str）。...不知道你发现没有，这些类都有一个很明显的共性，都可以用来保存多个数据元素，最主要的功能是：每个类都支持下标（索引）访问该序列的元素，比如使用语法 Seq[i]。...但是动态数组会在需要的时候自动调整其大小。这一点有点像我们使用的Python列表，可以存储任意数量的项目，而无需在分配时指定大小。 所以实现一个动态数组的实现的关键是——如何扩展数组？...当列表list1的大小已满时，而此时有新的元素要添加进列表，我们会执行一下步骤来克服其大小限制的缺点： 分配具有更大容量的新数组 list2 设置 list2[i] = list1[i] (i=0,1,2...，n-1)，其中n是该项目的当前编号 设置list1 = list2，也就是说，list2正在作为新的数组来引用我们的新列表。 然后，只要将新的元素插入（添加）到我们的列表list1即可。 ?
check_types:如果序列的类型为True(默认值)也被选中，包括字典的键。如果设置为False，例如，如果对象的列表和元组具有相同的大小，则它们看起来是相同的。...tf.nest.flatten( structure, expand_composites=False)如果嵌套不是序列、元组或dict，则返回一个单元素列表:[nest]。...在运行此函数时，用户不能修改nest中使用的任何集合。参数：structure:任意嵌套结构或标量对象。注意，numpy数组被认为是标量。...返回值：一个Python列表，输入的扁平版本。...如果有不同的序列类型，且check_types为False，则将使用第一个结构的序列类型。
它使用了数组来实现：从零开始计数，对于所有的 k ，都有 heap[k] 元素被认为是无限大。...堆最有趣的特性在于最小的元素总是在根结点：heap[0]。 这个 API 与教材的堆算法实现有所不同，具体区别有两方面：（a）我们使用了从零开始的索引。...这使得节点和其孩子节点索引之间的关系不太直观但更加适合，因为 Python 使用从零开始的索引。...值得一提的是bisect模块的函数一般是返回新的插入位置，要检查一个元素是否在排序列表中，需要一点额外的判断。...70, 89, 90, 100]] assert grades == ["F", "A", "C", "C", "B", "A", "A"] bisect模块还提供了一个insort函数用于向一个有序列表中插入元素
这里有两种可以串行化的数据结构：映射（诸如STL映射和Python字典）和元素序列（如STL向量）。二者之间的区别是，映射中的每一个元素均有唯一的名称，可以通过该名称进行访问。...在Python中，使用real()和getNode（）函数来寻址： 3. OpenCV数据结构的输入/输出。该操作与基础C ++和Python的类型完全相同。 4....向量（数组）的输入/输出和相关映射。正如前文所述，输出可以是映射和序列（数组，向量）。同样，可以先打印变量的名称，然后指定输出的序列或映射。...在序列的第一个元件之前打印“[”字符，在序列的最后一个元素之后打印 “]”字符。...在Python中，可以调用at()函数访问序列中的元素，并用size() 函数返回序列长度： 对于映射，可以使用[]操作符（在Python中为at()函数）来访问数据（也可使用>>操作符）： 5.
array 模块中定义的数组属于序列类型，其行为也与列表类型非常相似，但是数组中的元素的数据类型是受到限制的，只能设置在初始化时指定的某一种类型。...array 模块在使用时，需要先实例化一个数组对象，然后再进行下一步操作: array.array(typecode[, initializer]) ''' 参数: typecode: 指定当前数组所能接受的元素数据类型...接下来就可以初始化一个数组了: test = array.array('u', 'abc') print(test) 结果： 初始化的元素类型一定要和设置的类型码一致，否则将报错: import array...array.fromunicode(s) 使用来自给定 Unicode 字符串的数组扩展数组。数组必须是类型为 'u' 的数组；否则将引发 ValueError。...array.tounicode() 将数组转换为一个 Unicode 字符串。数组必须是类型为 'u' 的数组；否则将引发 ValueError。
摘自官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/bisect.html 这个模块对有序列表提供了支持，使得他们可以在插入新数据仍然保持有序。...对于长列表，如果其包含元素的比较操作十分昂贵的话，这可以是对更常见方法的改进。这个模块叫做 bisect 因为其使用了基本的二分（bisection）算法。...参数 lo 和 hi 可以被用于确定需要考虑的子集；默认情况下整个列表都会被使用。如果 x 已经在 a 里存在，那么插入点会在已存在元素之前（也就是左边）。...返回的插入点 i 可以将数组 a 分成两部分。左侧是 all(val = xfor val in a[i:hi]) 。...返回的插入点 i 可以将数组 a 分成两部分。
1.数组 如果我们需要一个只包含数字的列表，那么array.array比list更高效。数组支持所有跟可变序列有关的操作,包括.pop,.insert和.extend。...另外，数组还提供从文件读取和存入文件的更快的方法，如.frombytes和.tofile。 Python数组跟C语言数组一样精简。..., 该方法会删除第一次出现的元素, 如果有多次出现, 不会删除,如果希望删除所有的在array 中的元素,需要删除多次. # 如果删除 的元素的不在 array 中, 则会抛异常 ValueError...从python3.4开始，数组（array）类型不再支持诸如list.sort()这种就地排序方法。...array 可以紧凑地表示一个基本值的数组：字符，整数，浮点数。数组是序列类型，表现得非常像列表，除了存储在它们中的对象的类型是受约束的。
一般而言，读取图像数组的过程包括以下步骤：选择合适的图像库或工具、打开图像文件、读取图像数据。今天我将要通过不使用第三方库的方法去读取图像组数的问题详细解释。...Python中的PIL库提供了方便的图像读取功能，但有时我们需要在不使用第三方库的情况下读取图像数组。例如，在嵌入式系统中，由于资源有限，可能无法安装第三方库。...2.2、读取图像字节流根据图像格式，我们可以使用Python中的文件操作函数读取图像的字节流。...我们可以使用以下代码将图像数据转换为数组：import numpy as npimage_array = np.frombuffer(image_data, dtype=np.uint8)2.5、示例代码以下是如何使用上面的代码读取图像数组的示例代码...例如，OpenCV 使用 BGR（蓝、绿、红）通道顺序，而其他库可能使用不同的通道顺序。在处理图像数组时，了解所使用库的约定是非常重要的。上面就是今天的全部内容，如果有啥问题可以评论区留言讨论。
Python解释器内置了很多函数和类型，可以随时随地在编程中使用。其实，我们在前面的学习中已经接触过好多内置函数。 这里把它们总结成下面的表格，方便我们学习它们的使用： ?...如果设置为True，则列表元素将按照每个比较相反的方式进行排序。 使用functools.cmp_to_key（）将旧式cmp函数转换为键函数。 内置的sorted()函数保证稳定。...如果是一个 integer，会初始化大小为该数字的数组，并使用 null 字节填充。 如果是一个符合 buffer 接口的对象，该对象的只读 buffer 会用来初始化字节数组。...如果是一个 iterable 可迭代对象，它的元素的范围必须是 0 数组的初始内容。 如果没有实参，则创建大小为 0 的数组。...他们没有其他明确的功能；但是它们被Numerical Python和其他第三方扩展使用。使用扩展索引语法时也会生成切片对象。
迭代器是一个可以在可迭代对象上迭代的对象，它会一直记录下一个被迭代的元素 next函数应用在迭代器上，用来获取序列中的下一个元素 当序列中没有下一个元素时，会抛出StopIteration异常。...我们可以使用iter(a)生成一个能够迭代a数组的迭代器。然后用这个迭代器去访问a数组。...当s中没有元素时抛出ValueError异常。你可以假设s至少有k个元素。...ok命令进行测试：python3 ok -q repeated 答案 因为测试样例数组中的元素存在None，为了严谨起见，所以我们先创建迭代器，取出t中的第一个元素作为last def repeated...ok来进行测试：python3 ok -q merge 答案 本来想用递归来搞定，但是存在一个问题，就是已经next取出来的元素没办法再放回去，递归求解会导致遗漏部分元素，所以只能使用迭代的方法。
引言 在Python中，我们可以利用解包（unpacking）操作方便地将序列（如列表、元组）中的元素赋值给多个变量。然而，当解包的值与变量数量不匹配时，就会抛出ValueError。...解包是Python中的一项强大功能，它允许我们将一个可迭代对象（如元组、列表等）的元素分配给多个变量。例如： a, b = (1, 2) 当对象中的元素数量与变量数量匹配时，这个操作非常简便。...但如果元素数量不一致，就会触发ValueError。 正文 1....如何调试和解决 ️ 3.1 使用调试工具 Python提供了许多调试工具来帮助我们更好地理解代码的运行。...你可以使用pdb进行断点调试，查看返回的值具体是什么： import pdb pdb.set_trace() a, b = [1, 2, 3] # 在这里设置断点 3.2 调整解包逻辑 当你明确知道可能会有多余的返回值时
本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法，主要包含以下内容： Python：基本数据类型、容器（列表、元组、集合、字典）、函数、类 Numpy：数组、数组索引、数据类型、数组数学...列表是有序的可变容器，可以包含不同类型的元素，使用方括号（[]）来创建。...spm=1001.2014.3001.5501 2、元组（Tuple） 元组（tuple）是Python中的一种序列类型，类似于列表，它可以存储多个元素。...切片 # 使用切片操作获取元组的子序列 print(my_tuple[1:3]) # 输出：('b', 'c') print(my_tuple[1:]) # 输出：('b', 'c', '...变量的数量少于元组中的元素数量： my_tuple = (1, 2, 3) a, b = my_tuple ValueError: too many values to unpack (expected
列表 在其他语言中通常有数组这么一个概念，而Python衍生出，动态数组-列表、及静态数组-元组。 数组（Array）是有序的元素序列。...数组是在程序设计中，为了处理方便， 把具有相同类型的若干元素按有序的形式组织起来的一种形式。这些有序排列的同类数据元素的集合称为数组。 序列是Python中最基本的数据结构。...序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。 Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。...序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。 此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。...而不是列表那样仅在额外空间耗尽的时候发生 元组的静态特性的另一个好处在于Python后台发生的事情：资源缓存 Python是一门垃圾回收语言，这意味着当一个变量不再被使用时，Python会将该变量使用的内存释放会操作系统
如果转换失败（例如，输入字符串包含非数字字符），Python 将抛出 ValueError。 import math 导入 math 模块，以便使用其 sqrt 函数计算平方根。...在这个例子中，我们将使用NumPy库来创建一个非常大的浮点数数组，并计算其平均值。...由于浮点数的精度限制，当数组元素非常大时，计算平均值可能会导致精度损失， 从而触发RuntimeWarning。...# 对数组中的每个元素加上一个很小的数，以模拟可能的精度问题 perturbed_numbers = large_numbers + 1e-10 # 计算数组的平均值...，并对每个元素加上一个很小的数。
图像基本处理 1、图像切片 在前面我们了解到opencv中的图像实际上就是一个ndarray数组，我们对ndarray数组进行操作就是对图像进行操作。...上面的切片操作我们可以简写一下： array[:5] 如果我们没有设置第一个值，则表示从头开始切片。...（2）二维数组的切片 在图像处理中，我们更关注二维数组的切片。它的语法和一维数组很相似。为了方便理解，我们直接使用图片来进行切片，比如下面这张图片： ?...4、numpy生成数组 在上一篇中我们使用下面的代码生成了一个数组： im = np.zeros((3, 3, 1), dtype=np.uint8) 对于数组numpy来说我们是生成一个数组，但是对opencv...这时候数组的每个元素都是127，下面是显示效果： ? 当然我们的图片是二维的，对opencv来说是一个灰度图。如果想要生成一个彩色图像，我们可以生成一个三维的图像，后续我们会继续讲解。
numpy是Python中进行矩阵运算的常用库，我们的Opencv先学这么多，我们来补充一点别的知识....--user 选项可以设置只安装在当前的用户下，而不是写入到系统目录。...生成一个对角矩阵 NumPy 的主要对象是齐次多维数组。 它是一个元素表（通常是元素是数字），其中所有元素类型都相同，元素以正整数元组索引。...两个维度的数组 ? 对应的数据类型有 numpy.ndarray() numpy的构造函数，我们可以使用这个函数创建一个ndarray对象： ? 可选的参数 ?...numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) 直接是生成15的序列，然后重新改编形状
Pandas 字符串操作简介 我们在前面的部分中看到，NumPy 和 Pandas 等工具如何扩展算术运算，使我们可以在许多数组元素上轻松快速地执行相同的操作。...使用正则表达式的方法 此外，有几种方法可以接受正则表达式，来检查每个字符串元素的内容，并遵循 Python 内置的re模块的一些 API 约定： 方法 描述 match() 在每个元素上调用re.match...例如，我们可以使用str.slice(0, 3)来获取每个数组的前三个字符的切片。...这些get()和slice()方法也允许你访问由split()返回的数组元素。...我们得到了ValueError，提到有“尾随数据”。在互联网上搜索此错误的文本，似乎是由于使用了一个文件，其中每行本身是一个有效的 JSON，但完整文件不是。
如果它是一个整数，则将其作为数组的长度，并将用空字节进行初始化。 如果它是符合缓冲区接口的对象，则将使用该对象的只读缓冲区来初始化字节数组。...iterable 可以是序列，支持迭代的容器或迭代器。如果 function 为 None，则假定标识函数为 false，即为 false 的所有元素都被删除。 !...他们没有其他明确的功能；然而，它们被 Numerical Python 和其他第三方扩展使用。当使用扩展索引语法时，也会生成切片对象。...如果设置为 True，那么列表元素按照每个比较被颠倒的顺序进行排序。 内置的 sorted() 函数排序是稳定的。如果确保不会更改比较相等的元素的相对顺序，则排序是稳定的 。...zip(*iterables) 制作一个迭代器，用于聚合来自每个迭代器的元素。 返回元组的迭代器，其中第 i 个元组包含来自每个参数序列或迭代的第 i 个元素。当最短的输入迭代耗尽时，迭代器停止。
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