AI 助理
备案控制台
开发者社区 人工智能 文章 正文

[雪峰磁针石博客]python opencv3实例(对象识别和增强现实)1-图像几何转换

2018-10-15 1314
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：

原书代码地址

在本章中，我们将学习如何应用酷的几何效果到图像。 知识点

  • 如何安装OpenCV-Python
  • 如何读取，显示和保存图像
  • 如何转换到多个颜色空间
  • 如何应用几何变换，例如平移，旋转，和缩放
  • 如何使用仿射和投影变换来应用几何效果

本书英文版本：OpenCV 3.x with Python By Example 2nd 2018.pdf

更多opencv相关书籍：最佳人工智能图像处理工具OpenCV书籍下载

安装OpenCV-Python

  • 安装

本教程基于python3，ubuntu 16，在windows环境可能可以运行。

Linux

#!python
pip3 install opencv-python

Windows

#!python
pip install opencv-python

  • 文档：

    [官网](http://docs.opencv.org/) [opencv-python官方文档](http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html)

读取显示和保存图片

01_reading_image.py 读取显示图片

import cv2

img = cv2.imread('./images/input.jpg')
cv2.imshow('Input image', img)

cv2.waitKey()

02_saving_image.py 保存为灰度图

import cv2

gray_img = cv2.imread('images/input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('Grayscale', gray_img)
cv2.imwrite('images/output.jpg', gray_img)

cv2.waitKey()

Alt Text

Alt Text

转换格式

03_convert_image_format.py

In [1]: import cv2

In [2]: print([x for x in dir(cv2) if x.startswith('COLOR_')])
    ['COLOR_BAYER_BG2BGR', 'COLOR_BAYER_BG2BGRA', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_BG2GRAY', 'COLOR_BAYER_BG2RGB', 'COLOR_BAYER_BG2RGBA', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2BGR', 'COLOR_BAYER_GB2BGRA', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2GRAY', 'COLOR_BAYER_GB2RGB', 'COLOR_BAYER_GB2RGBA', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2BGR', 'COLOR_BAYER_GR2BGRA', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2GRAY', 'COLOR_BAYER_GR2RGB', 'COLOR_BAYER_GR2RGBA', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2BGR', 'COLOR_BAYER_RG2BGRA', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2GRAY', 'COLOR_BAYER_RG2RGB', 'COLOR_BAYER_RG2RGBA', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_VNG', 'COLOR_BGR2BGR555', 'COLOR_BGR2BGR565', 'COLOR_BGR2BGRA', 'COLOR_BGR2GRAY', 'COLOR_BGR2HLS', 'COLOR_BGR2HLS_FULL', 'COLOR_BGR2HSV', 'COLOR_BGR2HSV_FULL', 'COLOR_BGR2LAB', 'COLOR_BGR2LUV', 'COLOR_BGR2Lab', 'COLOR_BGR2Luv', 'COLOR_BGR2RGB', 'COLOR_BGR2RGBA', 'COLOR_BGR2XYZ', 'COLOR_BGR2YCR_CB', 'COLOR_BGR2YCrCb', 'COLOR_BGR2YUV', 'COLOR_BGR2YUV_I420', 'COLOR_BGR2YUV_IYUV', 'COLOR_BGR2YUV_YV12', 'COLOR_BGR5552BGR', 'COLOR_BGR5552BGRA', 'COLOR_BGR5552GRAY', 'COLOR_BGR5552RGB', 'COLOR_BGR5552RGBA', 'COLOR_BGR5652BGR', 'COLOR_BGR5652BGRA', 'COLOR_BGR5652GRAY', 'COLOR_BGR5652RGB', 'COLOR_BGR5652RGBA', 'COLOR_BGRA2BGR', 'COLOR_BGRA2BGR555', 'COLOR_BGRA2BGR565', 'COLOR_BGRA2GRAY', 'COLOR_BGRA2RGB', 'COLOR_BGRA2RGBA', 'COLOR_BGRA2YUV_I420', 'COLOR_BGRA2YUV_IYUV', 'COLOR_BGRA2YUV_YV12', 'COLOR_BayerBG2BGR', 'COLOR_BayerBG2BGRA', 'COLOR_BayerBG2BGR_EA', 'COLOR_BayerBG2BGR_VNG', 'COLOR_BayerBG2GRAY', 'COLOR_BayerBG2RGB', 'COLOR_BayerBG2RGBA', 'COLOR_BayerBG2RGB_EA', 'COLOR_BayerBG2RGB_VNG', 'COLOR_BayerGB2BGR', 'COLOR_BayerGB2BGRA', 'COLOR_BayerGB2BGR_EA', 'COLOR_BayerGB2BGR_VNG', 'COLOR_BayerGB2GRAY', 'COLOR_BayerGB2RGB', 'COLOR_BayerGB2RGBA', 'COLOR_BayerGB2RGB_EA', 'COLOR_BayerGB2RGB_VNG', 'COLOR_BayerGR2BGR', 'COLOR_BayerGR2BGRA', 'COLOR_BayerGR2BGR_EA', 'COLOR_BayerGR2BGR_VNG', 'COLOR_BayerGR2GRAY', 'COLOR_BayerGR2RGB', 'COLOR_BayerGR2RGBA', 'COLOR_BayerGR2RGB_EA', 'COLOR_BayerGR2RGB_VNG', 'COLOR_BayerRG2BGR', 'COLOR_BayerRG2BGRA', 'COLOR_BayerRG2BGR_EA', 'COLOR_BayerRG2BGR_VNG', 'COLOR_BayerRG2GRAY', 'COLOR_BayerRG2RGB', 'COLOR_BayerRG2RGBA', 'COLOR_BayerRG2RGB_EA', 'COLOR_BayerRG2RGB_VNG', 'COLOR_COLORCVT_MAX', 'COLOR_GRAY2BGR', 'COLOR_GRAY2BGR555', 'COLOR_GRAY2BGR565', 'COLOR_GRAY2BGRA', 'COLOR_GRAY2RGB', 'COLOR_GRAY2RGBA', 'COLOR_HLS2BGR', 'COLOR_HLS2BGR_FULL', 'COLOR_HLS2RGB', 'COLOR_HLS2RGB_FULL', 'COLOR_HSV2BGR', 'COLOR_HSV2BGR_FULL', 'COLOR_HSV2RGB', 'COLOR_HSV2RGB_FULL', 'COLOR_LAB2BGR', 'COLOR_LAB2LBGR', 'COLOR_LAB2LRGB', 'COLOR_LAB2RGB', 'COLOR_LBGR2LAB', 'COLOR_LBGR2LUV', 'COLOR_LBGR2Lab', 'COLOR_LBGR2Luv', 'COLOR_LRGB2LAB', 'COLOR_LRGB2LUV', 'COLOR_LRGB2Lab', 'COLOR_LRGB2Luv', 'COLOR_LUV2BGR', 'COLOR_LUV2LBGR', 'COLOR_LUV2LRGB', 'COLOR_LUV2RGB', 'COLOR_Lab2BGR', 'COLOR_Lab2LBGR', 'COLOR_Lab2LRGB', 'COLOR_Lab2RGB', 'COLOR_Luv2BGR', 'COLOR_Luv2LBGR', 'COLOR_Luv2LRGB', 'COLOR_Luv2RGB', 'COLOR_M_RGBA2RGBA', 'COLOR_RGB2BGR', 'COLOR_RGB2BGR555', 'COLOR_RGB2BGR565', 'COLOR_RGB2BGRA', 'COLOR_RGB2GRAY', 'COLOR_RGB2HLS', 'COLOR_RGB2HLS_FULL', 'COLOR_RGB2HSV', 'COLOR_RGB2HSV_FULL', 'COLOR_RGB2LAB', 'COLOR_RGB2LUV', 'COLOR_RGB2Lab', 'COLOR_RGB2Luv', 'COLOR_RGB2RGBA', 'COLOR_RGB2XYZ', 'COLOR_RGB2YCR_CB', 'COLOR_RGB2YCrCb', 'COLOR_RGB2YUV', 'COLOR_RGB2YUV_I420', 'COLOR_RGB2YUV_IYUV', 'COLOR_RGB2YUV_YV12', 'COLOR_RGBA2BGR', 'COLOR_RGBA2BGR555', 'COLOR_RGBA2BGR565', 'COLOR_RGBA2BGRA', 'COLOR_RGBA2GRAY', 'COLOR_RGBA2M_RGBA', 'COLOR_RGBA2RGB', 'COLOR_RGBA2YUV_I420', 'COLOR_RGBA2YUV_IYUV', 'COLOR_RGBA2YUV_YV12', 'COLOR_RGBA2mRGBA', 'COLOR_XYZ2BGR', 'COLOR_XYZ2RGB', 'COLOR_YCR_CB2BGR', 'COLOR_YCR_CB2RGB', 'COLOR_YCrCb2BGR', 'COLOR_YCrCb2RGB', 'COLOR_YUV2BGR', 'COLOR_YUV2BGRA_I420', 'COLOR_YUV2BGRA_IYUV', 'COLOR_YUV2BGRA_NV12', 'COLOR_YUV2BGRA_NV21', 'COLOR_YUV2BGRA_UYNV', 'COLOR_YUV2BGRA_UYVY', 'COLOR_YUV2BGRA_Y422', 'COLOR_YUV2BGRA_YUNV', 'COLOR_YUV2BGRA_YUY2', 'COLOR_YUV2BGRA_YUYV', 'COLOR_YUV2BGRA_YV12', 'COLOR_YUV2BGRA_YVYU', 'COLOR_YUV2BGR_I420', 'COLOR_YUV2BGR_IYUV', 'COLOR_YUV2BGR_NV12', 'COLOR_YUV2BGR_NV21', 'COLOR_YUV2BGR_UYNV', 'COLOR_YUV2BGR_UYVY', 'COLOR_YUV2BGR_Y422', 'COLOR_YUV2BGR_YUNV', 'COLOR_YUV2BGR_YUY2', 'COLOR_YUV2BGR_YUYV', 'COLOR_YUV2BGR_YV12', 'COLOR_YUV2BGR_YVYU', 'COLOR_YUV2GRAY_420', 'COLOR_YUV2GRAY_I420', 'COLOR_YUV2GRAY_IYUV', 'COLOR_YUV2GRAY_NV12', 'COLOR_YUV2GRAY_NV21', 'COLOR_YUV2GRAY_UYNV', 'COLOR_YUV2GRAY_UYVY', 'COLOR_YUV2GRAY_Y422', 'COLOR_YUV2GRAY_YUNV', 'COLOR_YUV2GRAY_YUY2', 'COLOR_YUV2GRAY_YUYV', 'COLOR_YUV2GRAY_YV12', 'COLOR_YUV2GRAY_YVYU', 'COLOR_YUV2RGB', 'COLOR_YUV2RGBA_I420', 'COLOR_YUV2RGBA_IYUV', 'COLOR_YUV2RGBA_NV12', 'COLOR_YUV2RGBA_NV21', 'COLOR_YUV2RGBA_UYNV', 'COLOR_YUV2RGBA_UYVY', 'COLOR_YUV2RGBA_Y422', 'COLOR_YUV2RGBA_YUNV', 'COLOR_YUV2RGBA_YUY2', 'COLOR_YUV2RGBA_YUYV', 'COLOR_YUV2RGBA_YV12', 'COLOR_YUV2RGBA_YVYU', 'COLOR_YUV2RGB_I420', 'COLOR_YUV2RGB_IYUV', 'COLOR_YUV2RGB_NV12', 'COLOR_YUV2RGB_NV21', 'COLOR_YUV2RGB_UYNV', 'COLOR_YUV2RGB_UYVY', 'COLOR_YUV2RGB_Y422', 'COLOR_YUV2RGB_YUNV', 'COLOR_YUV2RGB_YUY2', 'COLOR_YUV2RGB_YUYV', 'COLOR_YUV2RGB_YV12', 'COLOR_YUV2RGB_YVYU', 'COLOR_YUV420P2BGR', 'COLOR_YUV420P2BGRA', 'COLOR_YUV420P2GRAY', 'COLOR_YUV420P2RGB', 'COLOR_YUV420P2RGBA', 'COLOR_YUV420SP2BGR', 'COLOR_YUV420SP2BGRA', 'COLOR_YUV420SP2GRAY', 'COLOR_YUV420SP2RGB', 'COLOR_YUV420SP2RGBA', 'COLOR_YUV420p2BGR', 'COLOR_YUV420p2BGRA', 'COLOR_YUV420p2GRAY', 'COLOR_YUV420p2RGB', 'COLOR_YUV420p2RGBA', 'COLOR_YUV420sp2BGR', 'COLOR_YUV420sp2BGRA', 'COLOR_YUV420sp2GRAY', 'COLOR_YUV420sp2RGB', 'COLOR_YUV420sp2RGBA', 'COLOR_mRGBA2RGBA']

04_image_color_split.py

import cv2

img = cv2.imread('./images/input.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

yuv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)
y,u,v = cv2.split(yuv_img)

cv2.imshow('Grayscale image', gray_img)
cv2.imshow('Y channel', y)
cv2.imshow('U channel', u)
cv2.imshow('V channel', v)

cv2.waitKey()

合并图像色带

05_image_color_merge.py

import cv2

img = cv2.imread('./images/input.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

g,b,r = cv2.split(img)
gbr_img = cv2.merge((g,b,r))
rbr_img = cv2.merge((r,b,r))

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('GRB', gbr_img)
cv2.imshow('RBR', rbr_img)

cv2.waitKey()

移动translation

06_image_translation.py

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('images/input.jpg')
num_rows, num_cols = img.shape[:2]

translation_matrix = np.float32([ [1,0,70], [0,1,110] ])
img_translation = cv2.warpAffine(img, translation_matrix, (num_cols + 70, num_rows + 110))
translation_matrix = np.float32([ [1,0,-30], [0,1,-50] ])
img_translation = cv2.warpAffine(img_translation, translation_matrix, (num_cols + 70 + 30, num_rows + 110 + 50))

cv2.imshow('Translation', img_translation)
cv2.waitKey()

Alt Text

旋转

07_image_rotation.py

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('images/input.jpg')
num_rows, num_cols = img.shape[:2]

translation_matrix = np.float32([ [1,0,70], [0,1,110] ])
img_translation = cv2.warpAffine(img, translation_matrix, (num_cols + 70, num_rows + 110))
translation_matrix = np.float32([ [1,0,-30], [0,1,-50] ])
img_translation = cv2.warpAffine(img_translation, translation_matrix, (num_cols + 70 + 30, num_rows + 110 + 50))

cv2.imshow('Translation', img_translation)
cv2.waitKey()

Alt Text

缩放

08_image_scaling.py

import cv2

img = cv2.imread('images/input.jpg')

img_scaled = cv2.resize(img,None,fx=1.2, fy=1.2, interpolation = cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('Scaling - Linear Interpolation', img_scaled)

img_scaled = cv2.resize(img,None,fx=1.2, fy=1.2, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow('Scaling - Cubic Interpolation', img_scaled)

img_scaled = cv2.resize(img,(450, 400), interpolation = cv2.INTER_AREA)
cv2.imshow('Scaling - Skewed Size', img_scaled)

cv2.waitKey()

仿射变换

09_affine_transformation.py

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('images/input.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]

src_points = np.float32([[0,0], [cols-1,0], [0,rows-1]])
dst_points = np.float32([[0,0], [int(0.6*(cols-1)),0], [int(0.4*(cols-1)),rows-1]])

affine_matrix = cv2.getAffineTransform(src_points, dst_points)
img_output = cv2.warpAffine(img, affine_matrix, (cols,rows))

cv2.imshow('Input', img)
cv2.imshow('Output', img_output)
cv2.waitKey()

Alt Text

射影变换

10_projective_transformation.py

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('images/input.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]

src_points = np.float32([[0,0], [cols-1,0], [0,rows-1], [cols-1,rows-1]])
dst_points = np.float32([[0,0], [cols-1,0], [int(0.33*cols),rows-1], [int(0.66*cols),rows-1]])

projective_matrix = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)
img_output = cv2.warpPerspective(img, projective_matrix, (cols,rows))

cv2.imshow('Input', img)
cv2.imshow('Output', img_output)

cv2.waitKey()

Alt Text

图像变形

11_image_warping.py

import numpy as np 
import math

img = cv2.imread('images/input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 
rows, cols = img.shape

##################### 
# Vertical wave

img_output = np.zeros(img.shape, dtype=img.dtype)

for i in range(rows): 
    for j in range(cols): 
        offset_x = int(25.0 * math.sin(2 * 3.14 * i / 180)) 
        offset_y = 0 
        if j+offset_x < rows: 
            img_output[i,j] = img[i,(j+offset_x)%cols] 
        else: 
            img_output[i,j] = 0

cv2.imshow('Input', img) 
cv2.imshow('Vertical wave', img_output)

##################### 
# Horizontal wave

img_output = np.zeros(img.shape, dtype=img.dtype)

for i in range(rows): 
    for j in range(cols): 
        offset_x = 0 
        offset_y = int(16.0 * math.sin(2 * 3.14 * j / 150)) 
        if i+offset_y < rows: 
            img_output[i,j] = img[(i+offset_y)%rows,j] 
        else: 
            img_output[i,j] = 0

cv2.imshow('Horizontal wave', img_output)

##################### 
# Both horizontal and vertical

img_output = np.zeros(img.shape, dtype=img.dtype)

for i in range(rows): 
    for j in range(cols): 
        offset_x = int(20.0 * math.sin(2 * 3.14 * i / 150)) 
        offset_y = int(20.0 * math.cos(2 * 3.14 * j / 150)) 
        if i+offset_y < rows and j+offset_x < cols: 
            img_output[i,j] = img[(i+offset_y)%rows,(j+offset_x)%cols] 
        else: 
            img_output[i,j] = 0

cv2.imshow('Multidirectional wave', img_output)

##################### 
# Concave effect

img_output = np.zeros(img.shape, dtype=img.dtype)

for i in range(rows): 
    for j in range(cols): 
        offset_x = int(128.0 * math.sin(2 * 3.14 * i / (2*cols))) 
        offset_y = 0 
        if j+offset_x < cols: 
            img_output[i,j] = img[i,(j+offset_x)%cols] 
        else: 
            img_output[i,j] = 0

cv2.imshow('Concave', img_output)

cv2.waitKey()

Alt Text

参考资料

文章标签：
Python
计算机视觉
vr&ar
关键词：
Python对象
博客Python
Python图像
Python实例
OpenCV对象
python人工智能命理
目录
相关文章
zzy的aly
|
2月前
|
计算机视觉
Opencv学习笔记(三):图像二值化函数cv2.threshold函数详解
这篇文章详细介绍了OpenCV库中的图像二值化函数`cv2.threshold`，包括二值化的概念、常见的阈值类型、函数的参数说明以及通过代码实例展示了如何应用该函数进行图像二值化处理，并展示了运行结果。
zzy的aly
477 0
Opencv学习笔记(三):图像二值化函数cv2.threshold函数详解
子午s
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫（Abyssinian）', '孟加拉猫（Bengal）', '暹罗猫（Birman）', '孟买猫（Bombay）', '英国短毛猫（British Shorthair）', '埃及猫（Egyptian Mau）', '缅因猫（Maine Coon）', '波斯猫（Persian）', '布偶猫（Ragdoll）', '俄罗斯蓝猫（Russian Blue）', '暹罗猫（Siamese）', '斯芬克斯猫（Sphynx）', '美国斗牛犬
子午s
62 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
Star时光
|
29天前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
利用Python和TensorFlow构建简单神经网络进行图像分类
利用Python和TensorFlow构建简单神经网络进行图像分类
Star时光
54 3
zzy的aly
|
2月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
目标检测笔记(六)：如何结合特定区域进行目标检测（基于OpenCV的人脸检测实例）
本文介绍了如何使用OpenCV进行特定区域的目标检测，包括人脸检测实例，展示了两种实现方法和相应的代码。
zzy的aly
74 1
目标检测笔记(六)：如何结合特定区域进行目标检测（基于OpenCV的人脸检测实例）
XIAZHI
|
21天前
|
数据采集 JavaScript 程序员
探索CSDN博客数据：使用Python爬虫技术
本文介绍了如何利用Python的requests和pyquery库爬取CSDN博客数据，包括环境准备、代码解析及注意事项，适合初学者学习。
XIAZHI
59 0
zzy的aly
|
2月前
|
Serverless 计算机视觉
语义分割笔记(三)：通过opencv对mask图片来画分割对象的外接椭圆
这篇文章介绍了如何使用OpenCV库通过mask图像绘制分割对象的外接椭圆。首先，需要加载mask图像，然后使用`cv2.findContours()`寻找轮廓，接着用`cv2.fitEllipse()`拟合外接椭圆，最后用`cv2.ellipse()`绘制椭圆。文章提供了详细的代码示例，展示了从读取图像到显示结果的完整过程。
zzy的aly
63 0
语义分割笔记(三)：通过opencv对mask图片来画分割对象的外接椭圆
冷冻工厂
|
2月前
|
JSON API 数据格式
Python| 如何使用 DALL·E 和 OpenAI API 生成图像(2)
Python| 如何使用 DALL·E 和 OpenAI API 生成图像(2)
冷冻工厂
56 0
Python| 如何使用 DALL·E 和 OpenAI API 生成图像(2)
缪斯云
|
7月前
|
开发者 Python
Python对象和类
Python对象和类
缪斯云
28 0
IT工藤新一
|
Python 容器
【Python零基础入门篇 · 20】：可迭代对象和迭代器的转换、自定义迭代器类、异常类、生成器
【Python零基础入门篇 · 20】：可迭代对象和迭代器的转换、自定义迭代器类、异常类、生成器
IT工藤新一
146 0
【Python零基础入门篇 · 20】：可迭代对象和迭代器的转换、自定义迭代器类、异常类、生成器
鱿年年
|
索引 Python
Python的对象与类
Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言，正因为如此，在Python中创建一个类和对象是很容易的。首先需要明确，面向对象编程不是python独有的；面向对象是一种编程思想；在面向对象的思想中万物都是对象。
鱿年年
129 0
Python的对象与类

热门文章

最新文章

  • 1
    手把手教你用Python实践深度学习
  • 2
    3、Python与设计模式--建造者模式
  • 3
    [Spark][Python]Spark Python 索引页
  • 4
    python实现主机批量管理
  • 5
    python变量及字符编码
  • 6
    python快速搭建WebServer
  • 7
    Py之sip：Python库之sip的简介、安装、使用方法之详细攻略
  • 8
    Python 学习(一)
  • 9
    python基础知识2（语法结构及字符串）
  • 10
    python日志模块logging
  • 1
    【Python实战】——Python+Opencv是实现车牌自动识别
    1615
  • 2
    Ubuntu系统下编译OpenCV4.8源码
    154
  • 3
    【OpenCV】告别人工目检：深度学习技术引领工业品缺陷检测新时代
    78
  • 4
    Docker容器中的OpenCV：轻松构建可移植的计算机视觉环境
    118
  • 5
    【OpenCV】计算机视觉图像处理基础知识（下）
    66
  • 6
    【OpenCV】计算机视觉图像处理基础知识（上）
    95
  • 7
    【opencv】计算机视觉基础知识
    77
  • 8
    OpenCV使用CMake和MinGW-w64的编译安装
    105
  • 9
    opencv 编译objects.a(vs_version.rc.obj)‘ is incompatible with i386:x86-64 output
    54
  • 10
    OpenCV + CLion在windows环境下使用CMake编译, 出现Mutex相关的错误的解决办法
    307

    • 相关课程

    更多
  • Python爬虫实战
  • Python开发基础入门
  • Python常用数据科学库
  • Python网络爬虫实战
  • Python完全自学手册图文教程
  • Python基础快速入门实战教程

    • 相关电子书

    更多
  • From Python Scikit-Learn to Sc
  • Data Pre-Processing in Python:
  • 双剑合璧-Python和大数据计算平台的结合

    • 相关实验场景

    更多
  • 【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
  • 函数计算部署PuLID for FLUX人像写真实现换脸效果
  • AI克隆声音，基于函数计算部署GPT-Sovits语音生成模型
  • 奥运时刻！零代码生成奥运风格AI写真。
  • 【图生图】一键部署3D卡通风格模型
  • 【AI破次元壁合照】少年白马醉春风，函数计算一键部署AI绘画平台

    • 推荐镜像

    更多
  • python-release
  • nodejs-release
  • golang
    • 下一篇
    阿里云无影云电脑免费试用，最长可试用3个月