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Python Opencv 通过轨迹(跟踪)栏实现更改整张图像的背景颜色

本博客,是对图像的背景颜色的修改的基础讲解~!!! 还包括一个练习——是对背景色修改的一点应用尝试!!!...此时调节背景色是不改变的~ ? 当打开时,背景色就会发生改变了~ ?...小训 训练要求 我们通过鼠标绘制一些东西,然后将背景颜色的修改,作为图片刷新(清空内容)~ 代码结构 鼠标回调函数(包含包的引用) import cv2 as cv import numpy as np...到这里小练习也就结束了——既练习了鼠标事件当作画笔,也实现了轨迹(跟踪)栏的设置和读取——当作画板刷新的功能(●’◡’●) 总结 到此这篇关于Python Opencv 通过轨迹(跟踪)栏实现更改整张图像的背景颜色的文章就介绍到这了...,更多相关Python Opencv更改图像的背景颜色内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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第二十二章 : 格式化输出

我们的报告是一串命令的结果,首先,我们给名单按发行版本和版本号(表格1和2处)进行排序,然后我们用 sed 生产结果,增加了 header(包括了为 nl 增加的逻辑页面标记)和 footer。...这一次,我们将使用能够将表格格式化的 tbl 程序,来输出Linux 发行版本列表。为此,我们将使用早期的 sed 脚本添加一个文本流的标记,提供给 groff。...使用文本编辑器,我们将将 distros.sed 更改为以下内容: # sed script to produce Linux distributions report 1 i\ .TS\ center...我们将生成的文件保存为 distros-tbl.sed. tbl 使用 .TS 和 .TE 请求来启动和结束表格。....TS 请求后面的行定义了表格的全局属性,就我们的示例而言,它在页面上水平居中并含外边框。定义的其余行描述每行的布局。

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最近发现的4个Python命令行可视化库,太酷了!

③ 使用PrettyTable打印漂亮的表格 当我们在终端输出表格数据的时候,排版总是乱乱的。 使用PrettyTable,便能在终端输出易读的、类似于表格格式的数据展现。 安装。...还可生成HTML代码,将表格内容插入到网站中。 print(table.get_html_string()) 结果如下。 ? 新建一个HTML文件,将表格放到body标签下。 ?...foreground,是文本颜色 background,是背景颜色 style,是一些额外的颜色样式 ? 通过适当地配置,可以给你的Python命令行应用程序带来方便。 接下来让我们看一些例子。...首先将文本更改为绿色,以便以绿色字体显示“任务已完成”。...然后,让红色背景色的高亮表示错误,通过设置背景渲染模式Back到RED: from colorama import Back print(Back.RED) print("Error occurred!

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最近发现的4个Python命令行可视化库,太酷了!

③ 使用PrettyTable打印漂亮的表格 当我们在终端输出表格数据的时候,排版总是乱乱的。 使用PrettyTable,便能在终端输出易读的、类似于表格格式的数据展现。 安装。...还可生成HTML代码,将表格内容插入到网站中。 print(table.get_html_string()) 结果如下。 新建一个HTML文件,将表格放到body标签下。...foreground,是文本颜色 background,是背景颜色 style,是一些额外的颜色样式 通过适当地配置,可以给你的Python命令行应用程序带来方便。 接下来让我们看一些例子。...首先将文本更改为绿色,以便以绿色字体显示“任务已完成”。...然后,让红色背景色的高亮表示错误,通过设置背景渲染模式Back到RED: from colorama import Back print(Back.RED) print("Error occurred

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最近发现的4个Python命令行可视化库,太酷了!

③ 使用PrettyTable打印漂亮的表格 当我们在终端输出表格数据的时候,排版总是乱乱的。 使用PrettyTable,便能在终端输出易读的、类似于表格格式的数据展现。 安装。...还可生成HTML代码,将表格内容插入到网站中。 print(table.get_html_string()) 结果如下。 [图片] 新建一个HTML文件,将表格放到body标签下。...foreground,是文本颜色 background,是背景颜色 style,是一些额外的颜色样式 [图片] 通过适当地配置,可以给你的Python命令行应用程序带来方便。...首先将文本更改为绿色,以便以绿色字体显示“任务已完成”。...[图片] 然后,让红色背景色的高亮表示错误,通过设置背景渲染模式Back到RED: from colorama import Back print(Back.RED) print("Error occurred

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研报复制(六):行业轮动的黄金律

背景 标的:申万一级行业/中信一级行业 调仓频率:周度/月度 区间:2006.1-2017.11 原文是对申万一级行业做的,这里对申万、中信都测了一下, 频率上原文是月频,这里分别测了月频和周频,时间区间同研报...每期初,根据因子值,平均分为5组,看每组的收益情况,这里一共有四个因子: 传统动量因子mom15:15日涨跌幅 日内动量因子M0:每日收盘价和开盘价算的收益率,15日合成 隔夜反转因子M1:今开和昨收计算的收益率...申万一级行业-月度-mom15 ? 周度这里只给出M和mom15的结果 申万一级行业-月度-M ? 申万一级行业-周度-mom15 ?...限于篇幅,中信一级行业只给出表格统计了 ?...= datas[['tradedate','classname','mom15']].copy() factors = pd.merge(ret_in_day,ret_after_day,left_on

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openpyxl | Python操作Excel利器

先设置表格的样式模板 再将模板赋予需要更改样式的单元格 from openpyxl.styles import * #先设置表格的样式模板,再将模板赋予需要更改样式的单元格 #设置样式模板,这里只列举一部分常用的样式...#表格边缘线的样式,thin表示有框线,框线颜色为黑色 thin = Side(border_style="thin", color="000000") #设置表格上下左右都有黑色框线样式 all_border...= Font(name=u'微软雅黑',underline='single',color='0000FF',bold=True) #设置背景颜色,设置充满方式为充满,颜色为黄色 yellow_fill...self.yahei_u = Font(name=u'微软雅黑', underline='single', color='0000FF') # 设置背景颜色,设置充满方式为充满...,颜色为黄色 self.yellow_fill = PatternFill(fill_type='solid', fgColor='FFD700') # 设置字体在表格中的位置

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【Java 进阶篇】深入了解 Bootstrap 表格和菜单

-- 表格内容 --> 这些样式可以根据需要组合使用,以满足网页设计的不同需求。 表格的排列和尺寸 Bootstrap 还允许您轻松地更改表格的排列和尺寸。...您可以使用以下类来实现这一目标: table-dark:创建深色背景表格。 table-sm:创建小尺寸的表格。 table-lg:创建大尺寸的表格。...以下是一些常见的导航栏样式: navbar-light:亮色背景的导航栏。 navbar-dark:深色背景的导航栏。 bg-primary、bg-secondary:不同颜色背景导航栏。...以下是一些示例,展示如何自定义表格和菜单: 自定义表格样式 您可以通过添加自定义CSS样式来改变表格的外观。例如,您可以更改表格背景颜色、字体样式和边框。...-- 表格内容 --> 自定义菜单样式 同样,您可以通过自定义CSS样式来改变菜单的外观。例如,您可以更改菜单项的颜色和字体大小。

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python GUI库图形界面开发之PyQt5控件QTableWidget详细使用方法与属性

(0, 0, newItem) # 创建新条目,设置背景颜色,添加到表格指定行列中 newItem = QTableWidgetItem("男") #newItem.setForeground(QBrush...(QColor(255, 0, 0))) tableWidget.setItem(0, 1, newItem) # 创建新条目,设置背景颜色,添加到表格指定行列中 newItem = QTableWidgetItem...# newItem.setFont(QFont('Times',12,QFont.Black)) # tableWidget.setItem(1, 0, newItem) # # # 创建新条目,设置背景颜色...(1, 1, newItem) # # # 创建新条目,设置背景颜色,添加到表格指定行列中 # newItem = QTableWidgetItem("150") # newItem.setFont(QFont...(2, 1, newItem) # # # 创建新条目,设置背景颜色,添加到表格指定行列中 # newItem = QTableWidgetItem("175") # newItem.setFont(QFont

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opencv+python制作硬核七夕礼物

(搞笑一下,祝大家幸福美满吧,嘿嘿嘿) 给大家准备了一份已经写好的代码,利用python+opencv+openpyxl,opencv实现读取图片像素颜色,然后openpyxl自动填充Excel表格对应单元格背景颜色...格式的Excel表格,需要提前在工作路径或者某绝对路径进行创建,并自定义命名,然后我们得到了一个表格对象sheet,就可以对它进行读写设置等操作了。...,自行更改# 获取活动中的表格sheet = wb.activeprint("open sheet:", sheet.title) #打印表格标题print("row:", sheet.max_row,...当原图过大时可以采用'''srcImage = cv.imread('zhaopian.jpg') #zhu.jpg为照片名字,自行更改cv.imshow('image',srcImage) #获取图像的高...所以还需要我们手动更改一下单元格的大小,其实openpyxl也是可以做到的,但我也是第一天用openpyxl,也不熟练,能动手就动手吧,毕竟最麻烦的已经完成了。 还有还有!

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opencv+python制作硬核七夕礼物

(搞笑一下,祝大家幸福美满吧,嘿嘿嘿) 给大家准备了一份已经写好的代码,利用python+opencv+openpyxl,opencv实现读取图片像素颜色,然后openpyxl自动填充Excel表格对应单元格背景颜色...格式的Excel表格,需要提前在工作路径或者某绝对路径进行创建,并自定义命名,然后我们得到了一个表格对象sheet,就可以对它进行读写设置等操作了。...,自行更改 # 获取活动中的表格 sheet = wb.active print("open sheet:", sheet.title) #打印表格标题 print("row:", sheet.max_row...当原图过大是可以采用 ''' srcImage = cv.imread('zhaopian.jpg') #zhu.jpg为照片名字,自行更改 cv.imshow('image',srcImage) #...所以还需要我们手动更改一下单元格的大小,其实openpyxl也是可以做到的,但我也是第一天用openpyxl,也不熟练,能动手就动手吧,毕竟最麻烦的已经完成了。 还有还有!

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opencv+python制作硬核七夕礼物

(搞笑一下,祝大家幸福美满吧,嘿嘿嘿) 给大家准备了一份已经写好的代码,利用python+opencv+openpyxl,opencv实现读取图片像素颜色,然后openpyxl自动填充Excel表格对应单元格背景颜色...格式的Excel表格,需要提前在工作路径或者某绝对路径进行创建,并自定义命名,然后我们得到了一个表格对象sheet,就可以对它进行读写设置等操作了。...,自行更改 # 获取活动中的表格 sheet = wb.active print("open sheet:", sheet.title) #打印表格标题 print("row:", sheet.max_row...当原图过大是可以采用 ''' srcImage = cv.imread('zhaopian.jpg') #zhu.jpg为照片名字,自行更改 cv.imshow('image',srcImage) #...所以还需要我们手动更改一下单元格的大小,其实openpyxl也是可以做到的,但我也是第一天用openpyxl,也不熟练,能动手就动手吧,毕竟最麻烦的已经完成了。 还有还有!

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基于高阶矩的行业轮动

1.背景 大量研究表明,A股行业有明显的轮动现象,并且与A股相反,行业指数通常呈现动量特征,即前期涨幅高的行业,会延续上涨的趋势,比前期涨幅低的行业有明显超额收益,这一现象之前的文章中也探究过,具体可以参考...其中,mom为动量因子,vol为波动率因子,sk为偏度因子,kur为峰度因子。IC均值、年化ICIR如下 ?...结果如果做一个表格的话,会看的更清楚一些,这里我就直接用图解释了: 首先动量因子、波动率因子都是5%显著的,只加入偏度的话,两个因子都在10%上显著,偏度在5%上显著,波动率的显著性降低较多,说明偏度包含的信息与波动率重复较多...').rolling(15).sum()).fillna(0) mom_m = mom_m.reset_index() mom_m = mom_m.rename(columns = {mom_m.columns...[2]:'mom'}) # 波动率因子 vol_m_1 = ret_oc.groupby('classname').apply(lambda x:x.set_index('tradedate')

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