1.SURF、源码SIFT 特征检测
2.python有多少个模块（python常用的解析模块有哪些?）
3.怎么把MATLAB生成的两个图合并在一起啊
4.计算机视觉算法有哪些？CV算法
SURF、SIFT 特征检测
介绍：SURF特征检测是源码一种尺度不变特征检测技术，它能够在不同尺度下检测到一致的解析物体关键点，并且每个检测到的源码特征点都关联一个尺度因子。理想状态下，解析x定位保护源码两个尺度因子之间的源码比值应当与图像尺度的比值相同。SURF特征的解析全称是加速稳健特征（Speeded Up Robust Feature），它不仅实现了尺度不变性，源码还具备高效计算的解析特点。
实现原理：
例子代码：
效果图
2. SIFT特征检测
实现原理：
例子代码：
效果图
欢迎关注我的源码微信公众号“OpenCV图像处理算法”，主要分享我在学习图像处理算法过程中的解析心得，内容涵盖特征提取、源码目标跟踪、解析定位、源码机器学习和深度学习等领域。每个案例都会附上源码和相关资料，期待与同行交流，共同进步。
python有多少个模块（python常用的模块有哪些?）
今天给各位分享python有多少个模块的知识，其中也会对python常用的模块有哪些?进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，血流红中源码现在开始吧！本文目录一览：1、Python开发中常用的模块有哪些2、python目前三方提供的可用编程模块函数库组件规模有多大3、python中都有哪些模块呢4、Python中的模块5、Python模块的几种类型简介Python开发中常用的模块有哪些一、导入模块
importmodule
frommodule.xximportxx
frommodule.xximportxxasrename
frommodule.xximport
*二、开源模块
yum、pip、apt-get
源码编译安装：Pythonsetup.pybuildPythonsetupinstall
三、常用模块
os模块#用作系统级别的工作
sys模块#提供解释器相关操作
hashlib模块#用于加密相关的操作
json和pickle模块#用于序列化数据
subprocess模块
shuit模块#文件的复制移动
logging模块#格式化记录日志
random模块用于取随机数
timedatetime模块时间模块
re模块正则匹配
python目前三方提供的可用编程模块函数库组件规模有多大
C++，Java和Python是竞争性编程的三种最常见的语言。在本文中，我们将从竞争性编程和面试准备的角度重点介绍最重要的Python模块。
list：动态大小的数组，允许在不关心数组大小的情况下进行插入和删除。它还具有普通数组的优点，例如随机访问和缓存友好性。list也可以用作队列和堆栈。
deque：Dequeue支持在O(1)时间内在两端进行插入和删除。由于它是自带指标源码使用数组实现的，因此它也允许随机访问。我们可以使用dequeue来实现队列和堆栈。关于Deque的示例问题是，访问所有的汽油泵和所有大小为k的子阵列的最大值。
请注意，Python中没有用于队列(Queue)和堆栈(Stack)的模块。我们可以使用列表(list)或双端队列(deque)来实现这些。首选双端队列(deque)实现，尤其是对于队列，因为在列表前面进行插入/删除很慢。
在我们希望具有FIFO项目顺序的情况下，队列(Queue)很有用。问题示例包括：用给定的数字生成数字，流中的第一个非重复字符，树及其变体的级序遍历，图的BFS及其变体。
set和dict：它们都实现了哈希。当我们有键的集合时，我们使用set。当我们有键值对时，我们使用字典(dictionary)。当我们希望快速搜索、外包卖源码插入和删除时非常有用(这三个操作都是O(1))。这是业界使用最多的数据结构之一，也是学术界最低估的数据结构之一。常见的问题有：离散元素的计数、数组项的频率、零和子阵、两个未排序数组的并集、交集等。
heapq：默认情况下实现MinHeap。我们也可以创建最小堆。只要我们希望有效地找到最小或最大元素，就使用它。它用于实现流行的算法，例如Prim算法，Dijkstra最短路径，霍夫曼编码，K个最大元素，购买和合并K个排序数组的最大玩具，流的中位数。
sorted：对列表等序列进行排序。基于排序的示例问题包括：合并重叠间隔，所需的阿玛尼溯源码最小平台。第K个最小元素，求给定和的三元组。
bisect：用于二进制搜索。基于二进制搜索的示例问题有：查找第一次出现的索引、计数出现次数、峰值元素、两个排序数组的中值。
注意：与C++STL和Java集合(Collections)不同。Python标准库包含自平衡BST的实现。在Python中，我们可以使用bisect模块来保留一组排序后的数据。我们还可以使用PyPi模块，例如rbtree(红黑树的实现)和pyavl(AVL树的实现)。
python中都有哪些模块呢os模块
os.getcwd()#获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.chdir("dirname")#改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd
os.curdir#返回当前目录:('.')
os.pardir#获取当前目录的父目录字符串名：('..')
os.makedirs('dirname1/dirname2')#可生成多层递归目录
os.removedirs('dirname1')#若目录为空，则删除，并递归到上一级目录，如若也为空，则删除，依此类推
os.mkdir('dirname')#生成单级目录;相当于shell中mkdirdirname
os.rmdir('dirname')##删除单级空目录，若目录不为空则无法删除，报错;相当于shell中rmdirdirname
os.listdir('dirname')#列出指定目录下的所有文件和子目录，包括隐藏文件，并以列表方式打印
os.remove()#删除一个文件
os.rename("oldname","newname")#重命名文件/目录
os.stat('path/filename')#获取文件/目录信息
os.sep#输出操作系统特定的路径分隔符，win下为"\\",Linux下为"/"
os.linesep#输出当前平台使用的行终止符，win下为"\t\n",Linux下为"\n"
os.pathsep#输出用于分割文件路径的字符串win下为;,Linux下为:
os.name#输出字符串指示当前使用平台。win-'nt';Linux-'posix'
os.system("bashcommand")#运行shell命令，直接显示
os.environ#获取系统环境变量
os.path.abspath(path)#返回path规范化的绝对路径
os.path.split(path)#将path分割成目录和文件名二元组返回
os.path.dirname(path)#返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
os.path.basename(path)#
返回path最后的文件名。如何path以/或\结尾，那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
os.path.exists(path)#如果path存在，返回True;如果path不存在，返回False
os.path.isabs(path)#如果path是绝对路径，返回True
os.path.isfile(path)#如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path)#如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False
os.path.join(path1[,path2[,...]])#将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略
os.path.getatime(path)#返回path所指向的文件或者目录的最后访问时间
os.path.getmtime(path)#返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
os.path.getsize(path)#返回path的大小
sys模块
sys.argv#命令行参数List，第一个元素是程序本身路径
sys.exit(n)#退出程序，正常退出时exit(0)
sys.version#获取Python解释程序的版本信息
sys.maxint#最大的Int值
sys.path#返回模块的搜索路径，初始化时使用PYTHONPATH环境变量的值
sys.platform#返回操作系统平台名称
datetime模块
datetime.today()返回一个表示当前本期日期时间的datetime对象
datetime.now([tz])返回指定时区日期时间的datetime对象，如果不指定tz参数则结果同上
datetime.utcnow()返回当前utc日期时间的datetime对象
datetime.fromtimestamp(timestamp[,tz])根据指定的时间戳创建一个datetime对象
datetime.utcfromtimestamp(timestamp)根据指定的时间戳创建一个datetime对象
datetime.strptime(date_str,format)将时间字符串转换为datetime对象
Python中的模块importos
print(os.name)?#操作系统名称?Windowsnt非Windowsposix
print(os.sep)?#路径分隔符?Windows\?其他/
importos
#使用os.path方法获取文件的路径
#.获取文件的绝对路径使用abspath方法
print(os.path.abspath("_模块导入.py"))
#?运行结果:D:\mypycharm\pythonProject\千峰培训\daymodule1\_模块导入.py
#判断是否是文件False
print(os.path.isdir(""))?
#运行结果:False
#.判断文件是否存在如果存在返回True否则返回False
print(os.path.exists("mydir"))
#True
importos
files="...test.py"
print(files.rpartition(".")[-1])?
print(os.path.splitext(files)[-1])
#运行结果:
#获取文件的后缀名?py
#获取文件的后缀名.py
importos
print(os.getcwd())
#运行结果:
#D:\mypycharm\pythonProject\培训\daymodule1
importos
os.chdir("mydir")
print(os.getcwd())
#D:\mypycharm\pythonProject\培训\daymodule1\mydir
importos
os.rename(".py","../.py")
importos
#.删除文件
os.remove("../.py")
#.删除空文件夹
os.rmdir("../mydir")
os.removedirs("mydir")
importos
os.mkdir("mydir")
importos
#.列出指定目录里所有的子目录和文件
print(os.listdir("D:\mypycharm\pythonProject"))
#.默认当前目录里的子目录和文件
print(os.listdir())
#运行结果:
#['.idea','千峰培训','学校实习']
#['_module.py','_模块导入.py','_os.py','...tests.py','a_module1.py','a_module2.py','__pycache__']
importos
print(os.environ)
print(os.environ["PATH"])
importos
importstring?#字符串模块
importrandom
files="test.jpg"
#?.获取文件的后缀
surffix=os.path.splitext(files)[-1]
#print(surffix)?#.jpg
#.生成所有大小写字母的列表
res=list(string.ascii_letters)
#print(string.ascii_letters)
#运行结果；abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
#?.将0-9添加到res中
foriinrange(0,):
res.append(str(i))#.随机生成文件名：
mystr="".join(random.sample(res,))?#?sample随机生成个字符
#print(mystr)
#bJpED6dj2Y
#.将文件名和后缀拼接
print(mystr+surffix)
importsys
print(sys.path)
res=sys.stdin
print(res)
importmath
#print(math.pi)?#3.
print(math.factorial(5))?#
#幂运算第一个参数是底数第二个参数是幂
print(math.pow(2,3))?#8.0
#向上取整和向下取整
print(math.floor(.))?#
print(math.ceil(.))?#
#四舍五入
print(round(.,1))?#.5
#三角函数
print(math.sin(math.pi/6))?#sin(pi/6)0.
print(math.cos(math.pi/3))?#sin(pi/3)0.
print(math.tan(math.pi/4))?#sin(pi/6)0.
#开方
a=9
b=
print(math.sqrt(a+b))?#5.0
#以e为底的指数函数
print(math.exp(a))
#?.
importrandom
#.random()?随机生成[0,1)之间的数?前闭后开
print(random.random())?#生成[0,1)之间的小数
#.randint()生成范围内的随机整数全闭
print(random.randint(,))?#生成[,]之间的整数
#.randrange()生成范围内的随机整数前闭后开
print(random.randrange(,))?#生成[,)之间的整数
#.choice?参数是列表?随机从列表中取一个?取一次
print(random.choice([1,2,3,4,5,6,,8,9]))
#.sample的第一个参数必须是一个可迭代对象
#?第二个参数代表着从可迭代对象从随机选取几个，选取的对象不能重复
print("".join(random.sample(["a","b","c","d"],3)))
importdatetimeasdt#引入datetime模块并将其命别名为dt
importtime
importcalendar?#引入日历模块
#.datetime模块
#.获取当前时间的具体信息
print(dt.datetime.now())?
#运行结果:
#--::.
#年?月日?时分秒?毫秒
#.创建日期
print(dt.date(,1,1))?
#年月日?--
#.创建时间
print(dt.time(,,))
#时分秒:?::
#.timedelta()括号中的默认参数是天
print(dt.datetime.now()+dt.timedelta(3))?#--::.
print(dt.datetime.now()+dt.timedelta(hours=3))?#--::.
print(dt.datetime.now()+dt.timedelta(minutes=))?#--::.
#.time
#.当前时间的时间戳
#时间戳是指从—-:0:0到现在的秒数utc时间也叫格林尼治时间?
print(time.time())
#.按照指定格式输出时间
#print(time.strftime("%Y-%m-%d%H:%M:%S"))?#--::
#时间格式:
#%Y?Yearwithcenturyasadecimalnumber.
#%m?Monthasadecimalnumber[,].
#%d?Dayofthemonthasadecimalnumber[,].
#%H?Hour(-hourclock)asadecimalnumber[,].
#%M?Minuteasadecimalnumber[,].
#%S?Secondasadecimalnumber[,].
#%z?TimezoneoffsetfromUTC.
#%a?Locale'sabbreviatedweekdayname.
#%A?Locale'sfullweekdayname.
#%b?Locale'sabbreviatedmonthname.
#%B?Locale'sfullmonthname.
#%c?Locale'sappropriatedateandtimerepresentation.
#%I?Hour(-hourclock)asadecimalnumber[,].
#%p?Locale'sequivalentofeitherAMorPM.
#.ctime和asctime时间格式?输出的时间格式一样，
#print(time.asctime())?#TueDec::
#print(time.ctime())?#TueDec::
#.sleep()?时间休眠
print("我负责浪")
print(time.sleep(3))
print("你负责漫")
#.calender生成日历
res=calendar.calendar()?#生成年的日历
print(res)
#.判断是否为闰年
print(calendar.isleap())?#True
#.从年到年有多少个闰年
print(calendar.leapdays(,))?#8
Python模块的几种类型简介1、系统内置模块
os模块：os模块包含普遍的操作系统功能
sys模块：提供了一系列有关Python运行环境的变量和函数
random模块：random模块用于生成随机数
time模块:主要包含各种提供日期、时间功能的类和函数
datetime模块：对time模块的一个高级封装
shutil模块：是一种高层次的文件操作工具
logging模块：将日志打印到了标准输出中
re模块：可以直接调用来实现正则匹配
pymysql模块：连接数据库,并实现简单的增删改查
threading模块：提供了更强大的多线程管理方案
queue模块：实现了多生产者,多消费者的队列
json模块：用于字符串和数据类型间进行转换json
2、开源(三方)模块
Requests：最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。
Scrapy：从事爬虫相关的工作，这个库也是必不可少的。
NumPy：为Python提供了很多高级的数学方法。
matplotlib：一个绘制数据图的库。对于数据分析师非常有用。
Pygame：开发2D游戏的时候可以用上。
Scapy：用Python写的数据包探测和分析库。
Django：开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。
Py2exe：将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。
BeautifulSoup：基于Python的HTML/XML解析器，简单易用。
PyGtk：基于Python的GUI程序开发GTK+库。
3、自定义模块
自定义模块是
怎么把MATLAB生成的两个图合并在一起啊
可以使用subplot（）函数完成。
使用方法：subplot（m,n,p）或者subplot（m n p）。
subplot是将多个图画到一个平面上的工具。其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果m=2就是表示2行图。p表示图所在的位置，p=1表示从左到右从上到下的第一个位置。
在matlab的命令窗口中输入doc subplot或者help subplot即可获得该函数的帮助信息。
示例：
在MATLAB的命令窗口依次输入以下命令：(>>不用输入)
>> t=0:0.:1;
>> y1=sin(*t);
>> y2=sin(*t);
>> subplot()
>> plot(t,y1)
>> subplot()
>> plot(t,y2)
计算机视觉算法有哪些？CV算法
计算机视觉是深度学习领域内备受关注的分支，它汇聚了计算机科学、数学、工程、物理学以及心理学等多个学科的知识。关于计算机视觉算法有哪些，业内专家给出了以下解答。
早期算法包括：
子空间（线性降维）
PCA（主成分分析）：旨在最大限度地保留原始数据的主要信息，同时降低冗余信息；
LDA（线性判别分析）：通过增大类间差距、减小类内差距来实现分类；
非线性降维：流形学习、加入核函数等方法。
ICA（独立成分分析）：相较于PCA，ICA在处理光照、人脸表情、姿态等方面具有更好的效果，但其泛化能力有限。
HMM（隐马尔可夫）：相比其他算法，HMM在处理光照变化、表情和姿态变化等方面更加鲁棒。
后期算法：通过loss函数优化模型结构，从而得到具有区分度的特征。
常用算法总结：
计算机视觉相关算法的源代码；
计算机视觉常用算法博客。
特征提取算法（寻找关键点）：
(1) SIFT（尺度不变特征变换）：具有尺度不变性，能够在图像中检测到关键点；
(2) SURF（加速稳健特征，SIFT加速版）：通过构建Hessian矩阵，判断当前点是否为邻近区域中更亮或更暗的点，从而确定关键点位置；
优：特征稳定；
缺：对于边缘光滑的目标提取能力较弱。
(3) ORB：结合Fast与Brief算法，为Fast特征点增加方向性，实现旋转不变性，并提出金字塔方法解决尺度不变性问题；
ORB算法速度是SIFT的倍，是SURF的倍。
经观察，ORB算法在特征点标记时数量较少，如图所示。
SIFT、SURF、ORB实现；
(4) FAST角点检测：主要考虑像素点附近的圆形窗口上的个像素，通过比较像素强度，判断是否为角点；
非极大值抑制：在存在多个关键点时，删除角响应度较小的特征点。
(5) HOG（方向梯度直方图）；
(6) LBP（局部二值特征）：论述了高维特征与验证性能的正相关关系，即人脸维度越高，验证的准确度就越高。
(7) Haar：
