用Python画20个不重叠又不越界的彩色圆,最省事的方法是什么?
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Python 基础课程《9.海龟作图高阶4》
1.跟我一起画个圆 2.圆的浪漫 3.太阳花 4.小海龟庐山真面目 5.课后作业 海龟登峰完整代码: 课后作业一完整代码:
Python实现不规则图形填充的思路
核心思想:点动成线,线动成面。 以下图为例,要求填充扇子的扇面部分。 一、绘制扇子: 首先要弄清楚它的结构,即能够用代码把扇子绘制出来。(只有先把不规则图形的结构分析清楚,才能进一步填充它。) 先画一个框架: #调用的库 import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #画图的基础设置 fig = plt.figure(1) ax = fig.add_subplot(111) plt.axis('off') plt.axis('equal') #画框架线条 #画两条圆弧 theta = np.arang
5个高级复杂的python爱心代码
5个高级复杂的python爱心代码 该资料仅供学习
Python生日代码,生日祝福代码,生日快乐代码
源码链接: https://pan.quark.cn/s/e171868d0925 通过运用Python编程语言,可以绘制生日蛋糕,并且允许用户自主设定生日祝福的目标对象以及个性化的祝福语句。
基本python上的OpenCV做图像人脸识别
图像人脸识别 源代码如下: # 导入opencv-python import cv2 # 读入一张图片,引号里为图片的路径,需要你自己手动设置 img = cv2.imread('D:\gongfu.jpg',1) # 导入人脸级联分类器引擎,'.xml'文件里包含训练出来的人脸特征 face_engine = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml') # 用人脸级联分类器引擎进行人脸识别,返回的faces为人脸坐标列表,1.3是放大比例,5是重复识别次数 faces =
基于 XGBoost 的光伏阵列多类型复合故障诊断研究(Python代码实现)
内容概要:本文围绕基于XGBoost的光伏阵列多类型复合故障诊断方法展开研究,提出了一种结合机器学习与电气特征分析的智能故障诊断框架。研究系统梳理了光伏阵列常见的多种故障类型(如短路、断路、阴影遮挡、组件老化等),通过构建高质量故障数据集并进行精细化特征工程,提取电流、电压、功率及其变化率等关键电气参数作为模型输入特征。采用XGBoost这一高性能集成学习算法构建多分类诊断模型,充分利用其在处理非线性关系、高维特征及防止过拟合方面的优势,实现对复合故障的精准识别。文中详述了从数据预处理、特征选择、模型训练到性能验证的全流程,并通过Python代码完成算法实现与仿真实验,结果表明该方法在复杂工况下具备优异的诊断准确率、鲁棒性与泛化能力,显著提升了光伏发电系统运维的自动化与智能化水平; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习理论基础,从事新能源发电、电力系统监控、智能运维或相关领域研究的科研人员、工程技术人员及高校研究生; 使用场景及目标:①应用于光伏电站实时在线监测系统,实现故障早期预警与快速定位;②作为智能诊断模块集成于运维平台,降低人工巡检成本与停机损失;③为科研工作者复现高水平(SCI级)故障诊断模型提供完整的算法思路与可运行代码参考;④推动XGBoost等先进机器学习算法在工业实际场景中的转化与落地应用; 阅读建议:此资源融合了理论分析与代码实践,建议读者在学习过程中同步运行所提供的Python代码,深入理解数据清洗、特征构造与模型调优的关键步骤,掌握交叉验证、混淆矩阵等评估方法,并可进一步拓展至与其他集成学习模型(如LightGBM、CatBoost)的对比实验,以全面把握不同算法在故障诊断任务中的性能差异与适用边界。
XGBoost光伏阵列故障诊断+XGBoost研究(Python代码实现)
内容概要:本文《【XGBoost】光伏阵列故障诊断+XGBoost研究(Python代码实现)》围绕基于XGBoost机器学习算法的光伏阵列多类型复合故障诊断方法展开系统研究,提出了一种高精度、强鲁棒性的智能故障识别模型。文章详细阐述了XGBoost算法的核心原理及其在故障诊断中的技术优势,包括对非线性关系的强大拟合能力、对异常数据的鲁棒性以及高效的训练速度。研究通过构建涵盖正常与多种典型故障状态(如短路、断路、局部阴影遮挡等)的光伏系统数据集,提取电流、电压、功率等关键电气特征作为输入变量,利用Python实现了XGBoost模型的完整建模流程,包括数据预处理、特征工程、模型训练、超参数调优与性能评估。实验结果表明,该模型在故障分类准确率、召回率及F1分数等指标上均优于传统诊断方法,能够有效实现光伏阵列故障的早期精准识别与分类,具有较高的工程应用价值。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础知识的研究人员与工程技术人员,特别适用于从事新能源发电、电力系统智能运维、光伏电站监控等领域工作的高校研究生、科研机构研究人员及行业开发者; 使用场景及目标:①作为光伏发电系统的实时在线监测与故障预警模块,提升电站运维效率与安全性;②集成于光伏电站智能监控平台,实现故障的自动化、智能化识别与诊断;③为相关科研项目与竞赛提供可复现的算法框架与代码实例,推动XGBoost等先进机器学习算法在工业故障诊断场景中的落地与应用; 阅读建议:此资源以Python代码实现为核心,强调理论分析与工程实践的深度融合,建议读者在学习过程中结合文中的原理讲解,动手运行并调试所提供的代码,深入理解从数据采集、特征提取到模型评估的全流程,并尝试将模型应用于实际采集的光伏数据,以全面掌握XGBoost在复杂故障诊断任务中的应用技巧与优化策略。
材料图像目标粘连点定位与分割方法研究 (2008年)
该文所处理的纤维材料图像由扫描电子显微镜获取。图像具有目标孔洞粘连明显、重叠、彩色信息较弱的特点。通过对图像中亮度V(Value)分量进行操作,利用方向链码可以表示曲线率的特点,计算出链码差,从而提取出目标粘连处的特征凹点,并通过凹点之间的相关性,采用局部曲率最大的原则对提取的凹点进行筛选,在此基础上实现了对凹点的定位和较为成功的目标区域分割,解决了后续参数提取工作的关键问题。
《图像处理与分析》图像分割 (1).pdf
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贪吃蛇附代码
彩色蛇身设计,属于本人早期学习编写,提供代码以供大家参考!
assignment5 51215901019梁天一1
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otsu图像分割阈值算法
otsu图像分割阈值算法以及一些其他算法的代码
C#使用YoloDotNet实现目标检测[源码]
本文介绍了在C#中使用YoloDotNet库进行目标检测的方法。首先需要从GitHub获取YoloDotNet库,然后安装该库。示例代码展示了如何实例化Yolo对象,配置ONNX模型路径、模型类型(ObjectDetection)、是否使用CUDA加速等参数。通过加载图像并调用RunObjectDetection方法进行推理,可设置置信度阈值(0.25)和IOU阈值(0.7)。检测结果可通过Draw方法绘制到图像上并保存。该库使用简单,支持过滤特定标签,适合快速集成YOLO模型到.NET应用中。
贪吃蛇(windows和linux平台)
兼容windows和linux平台,存储最小的信息量,每次显示的时候重新构图,a左d右
数字图像处理课程的知识点
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基于深度学习框架YOLOv5_v8_v11的西红柿成熟度检测系统_包含成熟与未成熟两类YOLO格式标注数据集共1948张训练集202张验证集101张测试集_支持图片识别视频分析摄像.zip
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SWPU_END_老夫的毕业设计项目_基于深度学习与卷积神经网络_针对高分辨率卫星遥感影像_进行像素级分类与语义分割_实现地物类型识别_包括建筑_道路_水体_植被_裸地_农田等类别.zip
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SlideInfer_基于PaddleSeg和PaddleDetection深度学习框架的遥感影像滑框推理工具_用于对训练完成的动态图模型进行语义分割目标检测场景分类和影像超分.zip
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深度学习YOLO11水果识别系统[可运行源码]
本文介绍了一个基于深度学习YOLO11算法的水果识别系统毕业设计项目,包含源码和论文。项目背景指出,农业现代化和智能化需求迫切,传统人工分拣水果效率低、成本高,而计算机视觉技术尤其是目标检测的进步为自动化分拣提供了可能。系统采用YOLOv8(文中提及YOLO11,但技术细节基于YOLOv8)作为核心检测模型,通过改进NMS算法解决密集果实重叠问题,并轻量化设计以适配边缘设备。系统架构包括用户界面层(基于PyQt5和OpenCV)、业务逻辑层(YOLOv8+PyTorch)和数据服务层(JSON+SQLite)。核心模块涵盖YOLO训练模块、UI交互模块(采用MVVM模式和多线程处理视频流)以及图表显示模块。技术验证指标要求YOLO的mAP@0.5不低于0.90,UI响应延迟小于200ms,图表刷新率不低于15FPS。项目旨在实现“检测-计数-分类”一体化功能,预计可降低分拣成本40%以上,为中小型果园提供普惠性技术方案。
LeetCode-Book
《剑指 Offer》Python、Java、C++语言解题代码,搭配LeetBook《图解算法数据结构》的配套代码仓库。
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