如何在PYTHON 中寫一個(gè)函數(shù)交換兩個(gè)變量的值

python交換兩個(gè)變量的值很簡單，a,b = b,a 就可以，寫成函數(shù)，代碼如下：

十年的小店網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對設(shè)計(jì)、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。成都全網(wǎng)營銷推廣的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動(dòng)調(diào)整小店建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。成都創(chuàng)新互聯(lián)從事“小店網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“小店網(wǎng)站推廣”以來，每個(gè)客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

def?jh(a,b):

return?b,a

x?=?1

y?=?2

x,y?=?jh(x,y)

print(x,y)

執(zhí)行結(jié)果如下：

利用 opencv實(shí)現(xiàn)圖像自適應(yīng)二值化 --python

閾值化：給定一個(gè)數(shù)組和一個(gè)與之，然后根據(jù)數(shù)組中的每個(gè)元素的值，是高于還是低于閾值而進(jìn)行一些操作。如果像素值大于閾值，則分配給它一個(gè)值(如白色的)，否則它被分配給另一個(gè)值(如黑色)。

此為固定閾值的事例。具體效果如下：

函數(shù)中四個(gè)參數(shù)分別是原圖像、閾值、最大值、閾值類型

閾值類型一般分為五種：

cv2.THRESH_BINARY——大于閾值的部分像素值變?yōu)樽畲笾?，其他變?yōu)?

cv2.THRESH_BINARY_INV——大于閾值的部分變?yōu)?，其他部分變?yōu)樽畲笾?/p>

cv2.THRESH_TRUNC——大于閾值的部分變?yōu)殚撝?，其余部分不?/p>

cv2.THRESH_TOZERO——大于閾值的部分不變，其余部分變?yōu)?

cv2.THRESH_TOZERO_INV——大于閾值的部分變?yōu)?，其余部分不變

自適應(yīng)閾值是根據(jù)圖像上的每一個(gè)小區(qū)域計(jì)算與其對應(yīng)的閾值，因此在同一幅圖像上采用的是不同的閾值，從而能使我們在亮度 不同的情況下得到更好的結(jié)果。

th2為算術(shù)平均法的自適應(yīng)二值化

th3為高斯加權(quán)均值法自適應(yīng)二值化

結(jié)果如下：

python怎么用PIL模塊處理BMP圖像 二值化

遍歷圖片對象？可是怎么個(gè)遍歷法呢？Pillow 提供了一個(gè) .load() 方法，用來處理像素。圖片嘛，當(dāng)然是二維的，有寬和高的。

pixels = image.load()

for x in ramge(image.width):

for y in range(image.height):

pixsels[x, y] = 255 if pixsels[x, y] 125 else 0

當(dāng)然了，只是最簡單的二值化的話，直接 image.convert('1') 就可以了 :-)

python opencv身份證灰度圖二值化應(yīng)該怎么處理

圖像的灰度處理：

CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE，這是最簡單之間的辦法，在加載圖像時(shí)直接處理

IplImage*

Igray=

cvLoadImage

("test.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

得到的圖像就是單通道的，也能夠用這個(gè)函數(shù)：CVAPI(void)

cvCvtColor

(

const

CvArr*

src,

CvArr*

dst,

int

code

);

code=CV_BGR2GRAY;

opencv還提供了非常多方式，我這邊就不一一舉例了。