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python内存找图(python 内存管理)

内存
2024-06-28 04:39:00
5539

一、如何用python取图片轮廓

1.查找轮廓（find_contours）

measure模块中的find_contours()函数可用于检测二值图像的边缘轮廓。

函数原型为：

_contours(array,level)

array：二值数组图像

level:查找图像中边框的级别值

返回边框列表的集合，并使用for循环提取每个边框。

示例1：

导入numpy为np
导入为plt
从量角器导入skimage，绘制
#创建二进制测试图像
img=([100,100])
img[20:40,60:80]=1#Rectangle
rr,cc=(60,60,10)#小圆
rr1,cc1=(20,30,15)#大圆
img[rr,cc]=1
img[rr1,cc1]=1
#检测所有图形的轮廓
contours=_contours(img,0.5)
#绘制轮廓
fig,(ax0,ax1)=ts(1,2,figsize=(8,8))
(img,)
(img,)
对于n，列表中的轮廓(轮廓)：
(轮廓[:,1],轮廓[:,0],线宽=2)
('image')
_xticks([])
_yticks([])
()

结果如下：不同边框显示不同颜色

二、如何通过python寻找背景图片的最小重复单元

这个问题和图像配准很相似，实际上，假设图像A和图像B之间存在平移（旋转）关系，使得平移后A和B重叠部分的差异为。最低限度。

对于这个具体问题，只需将源图像A和目标图像B都设置为输入图像，然后计算图像差异即可。简单地计算平移后A和B之间的重叠度，这样得到平移向量后，从输入图像上的任意点开始，用平移向量相加得到的点包围该点即可计算出平移向量。它应该是一个矩形重复单元。

对于最小重复单元，只需要找到最短平移向量，但需要去掉平凡解（零向量）。

我以前见过有关录制图像的内容，并且有一种快速的方法可以做到这一点。

首先对源图像和目标图像进行多次下采样，得到图像金字塔。首先，在金字塔顶部图像中找到最佳匹配。然后将最佳拟合对应的平移和旋转参数作为初始估计，然后在下一级图像上再次估计，直到最终在原始图像上估计。

三、python安装路径怎么找

如何找到Python的安装路径？
在使用Python时，有时需要查找Python包以及其他已安装的第三方包的安装位置。我们来看看如何在Linux平台上找到Python的安装路径。
Linux平台上的广告
在Linux平台上，很多运行系统软件都是基于Python的。如果Python犯了一个错误，你可能会面临整个系统出现严重问题的风险。
我们以CentOS7为例。在CentOS7中，Python的基础版本为2.7，如下。
Python命令正确执行后，我们首先找到Python命令的位置。查找Python的命令是：
whereispython结果如下图。bin/python
然后我们用这个命令查看它有哪个安装包：
rpm-qf/usr/bin/python
结果如下，可以看到安装packagePython-2.7.5是
然后我们可以找到Python安装包中所有文件的安装路径。查询安装包所有文件路径的命令为：
rpm-qlpython-2.7.5
如下，可以看到显示了所有Python命令路径。
但是上面的结果并没有显示所有Python库文件的位置，你仍然需要找到它们。在Linux中，库文件的包名通常是程序名——libs。如果我们想在这里找到Python，对应的包名为python-libs。我们可以通过查询来确保这个包存在，如下图：
找到这个包后，执行同样的查询命令
rpm-qlpython-libs
对应的结果会全部输出如图如下图第二张图：
如果安装了很多第三方库文件，查询结果会很长。按空格键翻页并一直向下滚动可以看到python-libs帮助文件的位置，如下。至此，所有Python文件在Linux上的安装路径都已经找到了。