海底捞淡水鱼-CSDN博客

原创 python查找两文本不同字符及其相对重复率等及其pyqt5界面

1.效果2.功能1.找出两个文本中不同的地方2.统计两个文本各自的字数（含符号与不含符号）3.统计两文本之间相对重复率（含符号与不含符号）3.代码3.1 制定界面用QTdesigner制作界面，保存成.ui文件。回到Pycharm里用pyuic5转换为python代码：pyuic5 compare.ui -o compare.py转化完成的界面代码：# -*- coding: utf-8 -*-# Form implementation generated from read

2021-03-15 16:43:21 1999 6

原创形式化方法（Formal Methods）和人工智能（Artificial Intelligence）

一、形式化方法（Formal Methods）形式化方法最初应用在硬件上，验证硬件的正确性，后面逐渐应用到软件编程中，能够在软件中找到软件的错误，验证软件的安全可靠。形式化方法更加接近离散数学，所以其应用难度非常大，同时学习成本也较高。再加上形式化方法的大多数理论还停留在上个世纪，由于程序越来越复杂，导致形式化方法进行验证需要大量人工和时间，以至于现在绝大部分软件开发人员完全没有考虑过这个方法，甚至没有听说过这个名词。形式化方法最新的应用成果是在工业上，比如一些极其重要且对安全性要求极高的领域（

2021-03-02 12:35:08 2346

原创 python中复制表格

目标复制一个表格。代码和合并表格类似。chdir(Address)tables = listdir()print(tables)tables_list = []for lists in tables: if "out.xlsx" in lists: # 找需要复制的目标文件 tables_list.append(lists)print(tables_list)source_xls = tables_listdata = []for i in source_

2021-02-25 11:21:12 1231

原创 python中合并excel表格

目标合并两个表格中的内容。代码chdir(Address)# 文件地址tables = listdir()# 获得地址中的文件tables_list = []number_table_list=[]nnumber_table_list = []for lists in tables: if ".xlsx" in lists: # 找出excel文件 list_name=lists list_number = list_name.split('.', -

2021-02-25 11:11:22 166 2

原创 python中对图片提取表格

目标将图片中的表格保存到excel。代码 with open(picture, "rb") as f: img_data = f.read() img_base64 = b64encode(img_data) cred = credential.Credential(SecretId, SecretKey) # ID和Secret从腾讯云申请 httpProfile = HttpProfile()

2021-02-25 10:52:43 3928 2

原创 python中pdf转png图片

目标将pdf按照图片保存。代码pdf_dir = []chdir(Address) # 填文件地址# 找pdf文件docunames =listdir() # 读取该地址下的文件if docunames == False: print("无文件")for docuname in docunames: # 遍历文件，提取pdf文件 if path.splitext(docuname)[1] == '.pdf' or path.splitext(docuname)[1] == '

2021-02-25 10:40:34 238 2

原创 python中word转pdf

word转pdf 示例目标将doc和docx文件转换成pdf格式代码word = Dispatch('Word.Application')for dirpath, dirnames, filenames in walk(Address): # address是文件夹地址 # 判断有没有文件 if filenames==[]: print("文件夹为空，请检查！") # 判断是不是含有.doc或者.docx文件 elif ".doc" or ".doc

2021-02-24 18:43:01 328 1

原创反事实（counterfactual）简述

1.定义反事实counterfactual是对已有结果进行假设，再推理，估计其中一项影响因素的发生概率。2.用处近年来在机器学习中广泛应用，指代与因果分析相关的广泛性技术。3.典型实例1.已知 Alice 在工作中没有得到晋升，已知她是一名女性，已知我们可以观察到的关于她的情况和表现的一切事情，那么，如果 Alice 是男性，她的晋升概率又会如何？我们问这个问题，目的是在检测性别对结果有多大的影响。但是我们在这里，需要明确的一点就是，这是一个单独的公平性概念，不是整个模型的公平性。也就是说，我们

2021-02-04 11:36:55 13843 1

原创 AI可解释性主体

AI可解释作为现在比较热门的方向，很多企业选择了解释性强的AI模型，但是这不得不与准确率妥协。如何解释一个既有的AI模型，让模型变透明，使得AI在应用中更加得心应手，成了迫切的工作。但是里面有什么，我们并不知道，可以通过一些方式方法，来直接或者间接探索内部的运作。

2020-10-27 19:51:07 940 2

原创信号处理琴声项目Signal Acquisition and Processing Project

Project descriptionThe project is structured in three parts:Part I: generate a full scale consisting of 12 semitonesFor the first part of your project, you are asked to generate a range of music, starting from note La3 at 440 Hz. To do that, you can add

2020-08-26 22:09:17 1111

原创信号处理（五）Echo cancellation and Estimating the distance 回声消除和距离估计

Connect your headphones to the sound card output of your PC and listen to this signal. You must correct the echo that is present on the signal. For this you will need to analyze the autocorrelation function of the signal. You can calculate it through - th

2020-08-18 00:35:50 452

原创 OpenCV-Python 笔记（八）理解特征、哈里斯角检测，Shi-tomas拐角检测，SIFT尺度不换特征变换

理解特征图片的特征，包括但不限于直线边缘，拐角，曲线，色块等等，它们一同组成了图片。通过对特征下分析，我们可以在图片中对特定特征进行查找，匹配等。如上图，方框1特征上下移动不会产生变化，这意味着它不唯一；方框2是形状的边缘，左右移动不会有变化；方框3是形状的边缘，它不能移动，具有唯一性，所以我们认为它是一个良好的特征，方便查找和匹配，对齐。哈里斯角检测原理哈里斯角点检测，如上图所示，当方框在画面中上下左右移动（过滤器），如果方框内没变化，则表示该区域既不是角也不是边缘。如果方框在一个方向上移动

2020-08-18 00:07:28 847

原创 OpenCV-Python 笔记（七）霍夫变换，图像分割，GrabCut算法

霍夫线变换理论霍夫变换应用于检测任何形状，即使有稍微破损或者变形，都可以检测出来。这里我们将它作用在直线上。根据直线方程：y=ax+b。从原点做直线的垂线，和x正方向形成θ夹角，原点到直线的距离为ρ。当θ小于180°时，认为它是正的，大于180°时，θ是负的。这样就可以把原点到直线的距离用参数的形式表示出来：ρ=xcosθ+ysinθ。所以任意一条直线，都可以用ρ和θ表示。当直线平行于x轴，θ值为0°，垂直于x轴，θ为90°。我们可以创建一个二维数组，它的列数表示θ的值，比如180列，每列表示1

2020-08-11 15:36:59 1294

原创对【线性回归、梯度下降和逻辑回归】的认识总结

一、线性回归一、利用矩阵知识对线性公式进行整合二、误差项的分析三、似然函数的理解四、矩阵求偏导及线性回归的最终解释二、梯度下降算法一、前提条件二、训练集三、数据集四、训练终止三、逻辑回归算法...

2020-08-09 23:45:01 346

原创信号处理（四）Interference cancellation 消除干扰

You should download the following signals:x1.wav and x2.wavWe consider two signals ????1(????) and ????2(????). We assume that they were constructed as follows:x(n) is the useful signal that you should recover, w(n) is an additive interfering signal u

2020-08-09 21:01:05 1063

原创 OpenCV-Python 笔记（六）傅里叶变换、模板匹配

傅里叶变换理论分析傅里叶变换广泛运用于信号分析领域，它分析滤波器的频率。在图像分析中国，也可以使用2D傅里叶变换DFT和快速傅里叶变换FFT，它们已经在信号分析方面展现出了非常优秀的特性。对于信号来说，频率高的地方我们叫做高频信号，也就是变化快，频率低的地方叫做低频信号，也就是变化不大的地方。所以在图片中，边缘和噪点变化快，属于高频。根据这个特性，可以获得图像的边缘。Numpy中的傅里叶变换img=cv.imread("text.jpg",0)f=np.fft.fft2(img)fshift=n

2020-08-08 21:49:28 1141

原创信号处理（三）Image restoration 图像修复

DemandConsider an image, whose lines have been shifted by a few pixels. The image has been presented below :Download to your working directory the file containing the original image: fichier2.bmp.You can read it with “imread” MATLAB function and displ

2020-08-08 21:08:11 618

原创信号处理（一）Synchronous detection同步检波（FFT，HPF，AM，FM）

Synchronous detectionUse the modulate bloc in Ltspice:•FM entry is like a VCO : the output has a frequency that depends on the voltage applied•AM entry is like a multiplier : if FM entry is fixed, the output is the result of the multiplication of a sinu

2020-08-08 14:32:28 1274

原创 OpenCV-Python 笔记（五）直方图

一、直方图：查找、绘制和分析直方图可以反映一张图片中，每个范围内像素值的多少。比如上图中中间调的像素比较集中，也就是说，（我们不看图片都知道）这张图片的像素，多数集中在这个值左右。在PS，LR等等修图软件里面，提供直方图，可以让创作者清楚地知道过曝面积和死黑面积大概有多少。同样在相机里，也有直方图，优秀的摄影师，可以根据直方图来调节相机参数，使得照片曝光处于最佳状态哈哈哈。（广告位留给自己：有兴趣的朋友，欢迎到我的pott：Mr_Zhou，ID:2100190切磋交流，嘻嘻）寻找直方图OpenCV：

2020-08-07 14:32:04 2388

原创 OpenCV-Python 笔记（四）Canny边缘检测、图像金字塔

Canny边缘检测因为边缘检测，容易受到噪声的干扰，所以第一步就是降噪。使用 5 X 5 的高斯滤波器进行过滤。非极大值抑制：使用Sobel滤波器，只有在检测到边缘的时候，才会保留边缘像素，否则，就全部置零。（深度学习CNN基础部分有关内容）磁滞阈值：该阶段确定哪些边缘全部是真正的边缘，哪些不是。为此，我们需要两个阈值minVal 和maxVal。强度梯度大于maxVal 的任何边缘必定是边缘，而小于minVal 的那些边缘必定是非边缘，因此将其丢弃。介于这两个阈值之间的对象根据其连通性被分类为边缘或

2020-08-06 00:03:24 277

原创 Python Kivy（App开发）调用摄像头的样例

样例思路简单来说，kivy只是提供了可以让用户和手机进行交互的框架和接口，我们只要把框架搭好，内部算法的参数传递到框架相应的接口，就能实现交互。所以实际上，底层算法并不会改变，改变的是输入输出方式。这里，我用一个小样例调用OpenCV来说明这个问题，本质上的东西不会变，只是给它穿了件外衣。编译器：PycharmOpenCV版本：4.3Kivy版本：1.11效果展示代码解释、Kivy-Python相互访问OpenCV调用摄像头函数def video(): cap=cv2.Vide

2020-08-05 23:02:01 5957 5

原创 OpenCV-Python Canny边缘检测直观感受窗口界面实现

一、理论支持因为边缘检测，容易受到噪声的干扰，所以第一步就是降噪。一般使用 5 X 5 的高斯滤波器进行过滤。非极大值抑制：使用Sobel滤波器，只有在检测到边缘的时候，才会保留边缘像素，否则，就全部置零。（深度学习CNN基础深度学习边缘检测篇部分有关内容）磁滞阈值：该阶段确定哪些边缘全部是真正的边缘，哪些不是。为此，我们需要两个阈值minVal 和maxVal。强度梯度大于maxVal 的任何边缘必定是边缘，而小于minVal 的那些边缘必定是非边缘，因此将其丢弃。介于这两个阈值之间的对象根据其连

2020-08-03 22:05:36 309

原创 OpenCV-Python 笔记（三）形态学转换，图像梯度

形态学转换侵蚀侵蚀的原理是，一个卷积核，当它在图片上滑动的时候，只有在卷积核内所有像素都是1时，才被认为是1，如果有一个是0，则全部像素被替换成0。直观感受就是，黑色会向外扩散，从而导致黑色区域的边缘向外扩展。img=cv.imread("text.jpg")#创建一个卷积核kernel=np.ones((5,5),np.uint8)#侵蚀erosion=cv.erode(img,kernel,iterations=1)plt.subplot(121),plt.imshow(img),p

2020-08-02 13:14:00 410

原创 OpenCV-Python 笔记（二）颜色空间，对象跟踪，几何变换，阈值，平滑，模糊

改变颜色空间对于颜色转换，我们使用cv函数。cvtColor(input_image, flag)，其中flag决定转换的类型。在HSV中比在BGR颜色空间中更容易表示颜色。#打印所有cvtColor的flagflags=[i for i in dir(cv) if i.startswith("COLOR_")]print(flags)注意：HSV中，色相取值范围0-179，饱和度和明度的值都是0-255对象跟踪cap=cv.VideoCapture(0)while(1): #获取帧

2020-08-01 23:32:19 366

原创 OpenCV-Python 笔记（一）GUI及核心操作

plt.imshow(img,cmap="gray",interpolation="bicubic")matplotlab 读取图片颜色空间为 **BGR**img=cv.imread("gh.jpg",1)cv.imshow("gh.jpg",img)openCV读取图片颜色空间为**RGB**matplotlabopenCV使用openCV语句转换img=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB)...

2020-08-01 17:30:44 390

原创 OpenCV基础语句实践画板制作

OpenCV提供了很多简单的语句，实现复杂的功能，根据颜色和鼠标交互的基础语句，我们可以建立一个简单的画板。尽管它简单，但是制作的框架步骤不能少哈哈哈。如果您感兴趣，可以按照我的步骤写一下，或者直接复制总程序中的代码运行。一、功能明确画板功能，便于后续编写程序。目标功能：可调节颜色，有画图区域，可以进行鼠标输入。二、框架搭建主要有两步：第一步：建立颜色选区，可以用OpenCV的滑动条语句cv.createTrackbar设置。cv.createTrackbar一共拥有五个参数设置，它们是（Tr

2020-08-01 14:25:59 346

原创 Kivy 基础（三）制作一个简易计算器

根据前面的基础，我们已经可以制作出简单的app了。那么就从制作一个简单的计算器开始吧！一、程序布局（框架）一般创建一个程序，首先是要有一个大的框架，然后再往里面添加各个部件，最终完成目标。那么制作一个计算器，首先，我们要有一个界面进行输入和显示。所以在kivy里面，我们需要添加button，textinput，boxlayout。##导入BoxLayout，Button，TextInputfrom kivy.app import Appfrom kivy.uix.boxlayout impor

2020-07-31 23:37:38 1514 1

原创 Kivy基础（二）Layouts Widgets 页面布局部件

Layouts Widgets是Kivy对界面布置进行控制的一些模块方法，相互组合可以快速实现页面布局。一、AnchorLayout 锚点布局from kivy.app import Appfrom kivy.uix.button import Buttonfrom kivy.uix.anchorlayout import AnchorLayoutclass AnchorApp(App): def build(self): #anchor_x水平锚点，接受center，righ

2020-07-29 19:16:04 2444

原创 Kivy基础（一）UX Widgets

kivy的框架还是比较简单的，而且可视化，上手难度很低。我总结了一下UX Widgets的部分笔记，希望能帮到大家。一、Label 标签from kivy.app import Appfrom kivy.uix.label import Labelclass LabelApp(App): def build(self): #Label标签函数，text=“输入文本” #color标签颜色，0，1，0表示RGB三种颜色，最后的1可以理解为透明度/饱和度，取值范围都是0-1

2020-07-28 23:01:08 1277 1

原创 Python Kivy（App开发） Windows安装打包步骤

Python Kivy（App开发） Windows安装打包步骤学了很久的深度学习，一直在电脑上折腾，希望能拿到手机上做点玩具，于是我尝试寻找在python上制作App的方法。于是向我的老师求助，他告诉我在欧洲大家会用kivy创建移动端应用来在移动端实现自己的想法。于是我在试着在国内找这方面的资料，可惜很少，大部分都是重复且零散的。于是我慢慢摸索，暂时找到了适合现在（2020.7）的安装实现步骤。希望能帮到大家，kivy还是比较好玩的一个模块哈哈。一、准备工具Pycharm ，也可以用Jupyter

2020-07-27 20:54:40 10358 51

qq_37030400的博客