OpenCV教程-OpenCV Blob检测
Blob代表二进制大对象，指的是二进制图像中连接的像素。术语“大”侧重于特定大小的对象，而其他“小”二进制对象通常是噪音。有关BLOB分析的三个过程。
OpenCV教程-OpenCV绘图函数
我们可以在图像上绘制各种形状，如圆圈、矩形、椭圆、折线、凸多边形等。当我们想要突出显示输入图像中的任何对象时，这很有用。OpenCV为每种形状提供了相应的绘图函数。这里我们将学习绘图函数。
OpenCV教程-OpenCV图像旋转
图像可以以各种角度旋转（90、180、270和360度）。OpenCV计算执行仿射变换的仿射矩阵，这意味着它不保留线之间的角度或点之间的距离，尽管它保留了位于直线上的点之间距离的比例。
OpenCV教程-OpenCV调整图像大小
有时，转换加载的图像是必要的。在图像处理中，我们需要调整图像的大小以执行特定操作。图像通常存储在Numpy ndarray（数组）中。使用 ndarray.shape 可以获取图像的维度。我们可以通过使用维度变量的索引位置获取每个像素的宽度、高度和通道数。
OpenCV教程-OpenCV图像的基本操作
在本教程中，我们将学习与图像相关的基本操作。我们将讨论以下主题。访问像素值并修改它们访问图像属性设置图像区域拆分和合并图像更改图像颜色访问和修改像素值我们可以通过其行和列坐标检索像素值。它返回BGR图像的蓝色、绿色、红色值的数组。对于灰度图像，它返回相应的强度值。首先，我们需要加载BGR图像。
OpenCV教程-OpenCV读取和保存图像
OpenCV读取图像OpenCV允许我们对图像执行多种操作，但为了做到这一点，需要将图像文件读取为输入，然后我们可以对其执行各种操作。OpenCV提供了以下用于读取和写入图像的函数。
OpenCV教程-OpenCV安装
使用Anaconda安装OpenCV第一步是从官方网站：https://www.anaconda.com/distribution/下载最新的Anaconda图形安装程序，选择适用于Windows的版本。建议安装3.7版本，与Python 3兼容。
OpenCV教程-使用Python的OpenCV
OpenCV教程解释了基础和复杂的OpenCV概念。我们的OpenCV课程旨在面向初学者和专家。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它赋予系统识别面部或其他对象的能力。在这节课中，我们将使用Python编程语言掌握OpenCV的基础知识。
Pandas教程-Python Pandas 面试题
下面是一组常见的 Python Pandas 面试问题和答案。1) 定义 Pandas/Python pandas 是什么？Pandas 被定义为一个在 Python 中提供高性能数据操作的开源库。Pandas 的名称来源于 Panel Data，这意味着多维数据的计量经济学。它可以用于在 Python 中进行数据分析，由 Wes McKinney 于 2008 年开发。它可以执行数据的加载、操作、准备、建模和分析这五个重要步骤，无论数据的来源如何。
Pandas教程-如何在 Pandas 中删除行
使用 pandas.DataFrame.drop() 我们可以删除或消除给定 DataFrame 中的行。我们可以使用 DataFrame.axis 参数选择要删除的轴。默认情况下，axis=0 意味着删除行。要删除列，应用 axis=1 或 columns 参数。在删除行时，默认情况下，Pandas 会创建 DataFrame 的副本；要从引用的现有 DataFrame 中删除，请使用 inplace=True 选项。
