一、视口
二、视网膜屏幕(retina屏幕)清晰度解决方案
三、background 新属性 ( background-size: )
四、适配布局类型
五、基于 rem 的布局
题主是否想询问“python图片如何设置宽度不变高度自适应”?1、首先打开python软件。
2、其次点击右上角的图片设置。
3、最后点击大小设置,修改为宽度不变高度自适应即可。
先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测:
内容:
1 canny的边缘检测的介绍。
2 三种方法的canny的边缘检测,由浅入深地介绍:固定值的静态,可自调节的,自适应的。
说明:
1 环境:python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。
2 图片:来自品阅网正版免费图库。
上述的代码,本机均有报错,故对代码进行修改,注释和运行。
初级canny:
1 介绍:opencv中给出了canny边缘检测的接口,直接调用:
即可得到边缘检测的结果ret,其中,t1,t2是需要人为设置的阈值。
2 python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。
3 Canny函数及使用:
4 Canny边缘检测流程:
去噪 -->梯度 -->非极大值抑制 -->滞后阈值
5 代码:
6 操作和过程:
7 原图:
8 疑问:
ret = cv2.canny(img,t1,t2),其中,t1,t2是需要人为设置的阈值,一般人怎么知道具体数值是多少,才是最佳的呀?所以,这是它的缺点。
中级canny:
1 中级canny,就是可调节的阈值,找到最佳的canny边缘检测效果。
2 采用cv2.createTrackbar来调节阈值。
3 代码:
4 操作和效果:
5 原图:
高级canny:
1 自适应canny的算法:
ret = cv2.canny(img,t1,t2)
即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1,t2。
2 文件结构:
3 main.py代码:
4 dog.py代码:
5 bilateralfilt.py代码:
6 原图:
7 效果图:本文第一个gif图,此处省略。
小结:
1 本文由浅入深,总结的很好,适合收藏。
2 对于理解python的opencv的canny的边缘检测,很有帮助。
3 本文高级版canny自适应的算法参考2篇文章,虽然我进行代码的删除,注释,修改,优化等操作,故我不标注原创,对原作者表达敬意。
4 自己总结和整理,分享出来,希望对大家有帮助。