清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/豆

【代码】C++ opencv 绘制：直线、矩形、圆、实心圆、多边形、文字、

前后景分割import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltdef cv_show(neme, img):# cv2.namedWindow(neme, cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.imshow(neme, img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 矩形框 前后

在这里配置一下，“args"的列表里，增加：”-fexec-charset=GBK"，这是用来防止输出中文乱码，但是我们刚才的演示中，输出的 “正常” 并没有乱码，这可能是C++新版本的原因，也又可能是别的原因，如果出现中文乱码，记得可以添加这个配置。下载解压后，进入mingw64下的bin文件夹，复制当前路径，Win + i唤起系统设置，输入高级系统设置并进入，点击环境变量，选择path，编辑，

注意：转HSV颜色空间后，可以进行颜色阈值调整构建掩膜后的图像是黑白的对原图像和掩模进行位运算后，图像就只有你想要的颜色阈值，其他颜色都变为黑色import cv2import numpy as npcap = cv2.VideoCapture(0)while (1):# 获取每一帧ret, frame = cap.read()# 转换到 HSVhsv = cv2.cvtColor(frame,

gg1.jpggg.jpgimport numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as pltMIN_MATCH_COUNT = 10img1 = cv.imread('gg1.jpg', 0)# 索引图像 小img2 = cv.imread('gg.jpg', 0)# 训练图像 全# 初始化SIFT检测器sift = cv.

根据硬件选择，我这里是 ubuntu 服务器,显卡是v100输入用户名，密码sudo su密码重启 reboot驱动安装成功。

线性回归# 利用LinearRegression实现线性回归import numpy as npimport sklearn.linear_model as lm# 线性模型import sklearn.metrics as sm# 模型性能评价模块import matplotlib.pyplot as mptrain_x = np.array([[0.5], [0.6], [0.8], [1.1

根据硬件选择，我这里是 ubuntu 服务器,显卡是v100输入用户名，密码sudo su密码重启 reboot驱动安装成功。

生产者消费者模型