Opencv项目实战:文档扫描OCR识别边缘检测 轮廓检测 透视变换 OCR 图像预处理导入图像，对图像进行调整尺寸、滤波、边缘检测，得到更加明显的分界。 123456789101112131415161718192021222324252

Opencv项目实战：信用卡数字识别导入库，定义展示函数12345678910import cv2import numpy as npfrom imutils import contoursimport myutils # 自定义的库def

python与stm32通信学习了python也学习了stm32，而如何将他们结合起来呢，于是我上网寻找资料，终于发现python早已给我们提供了优质的串口函数库——pyserial。 下载可以直接在cmd输入命令 1pip install

Canny边缘检测1）使用高斯滤波，平滑图像，滤除噪声 2）计算图像中每个像素点的梯度强度和方向 3）应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应 4）应用双阈值检测来确定真实和潜在的边缘 5）通过抑制孤立的边缘最终完成边缘检测 cv2

图像梯度处理图像计算的是图像的边缘信息，它能反映图像像素的变化。如灰度值变化较大的地方，梯度值也较大；灰度值较小的地方，相应的梯度值较小。图像梯度就是指像素的已接到是。图像的边缘是指灰度值发生急剧变化的地方，边缘检测目的就是在不破坏图像信息

递归求斐波那契数列题目：斐波那契数列的排列是：0，1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，89，144……，即从第三个数开始，每个数等于前面两个数的和。 Input 输入一个正整数n（n代表斐波那契数列中的第n个位置）。 4 O

删除用户输入数字序列中的素数题目： 用户输入多个正整数（两个数之间用一个空格间隔），请将其保存到一个列表中，删除其中的素数后按用户的输入顺序输出剩余正整数（两个数之间用一个空格间隔）。 Input 用户输入多个正整数（两个数之间用一个空格间

读取、显示、保存图片, 输出图片像素值、尺寸123456789101112131415161718192021222324import cv2def image_show(name, img): # 显示图像 cv2.imsho

打开、显示、保存图片12345678910# 调用模块from PIL import Image# 打开图片image = Image.open('cat.png')# 显示图片image.show()# 保存图片ima

相比于C语言，python的输入输出更加多样化。下面对python的输入输出进行简单的总结。