BLDC或者PMSM电机的应用越来越广泛，而精确的控制电机对工程师来说是难点，在电机控制中，电机参数对控制效果非常重要，而不注重电机参数的识别是做不好电机控制的，今天推荐一款ST的电机参数测试识别工具...可以选择ST已经支持的板子和功率板，目前只支持部分板卡，铭牌参数需要填写 尤其是极对数，非常重要，这个一般从电机厂家可以获得，转速，电流，电压铭牌数据都有，正常填写就可以， 正常后可以连接上，点Start...就可以开始识别建立电机模型和参数，绿色表示正常，红色就要检查看哪里不正确，正常后就可以保存，就可以结合我们前几期的推送文章生成电机控制工程了，如果你的芯片不在这里支持，那么你就要自己测电机参数了，目前比较遗憾的就是这个工具还不是支持
[Python] 纯文本查看 复制代码import osfrom aip import AipOcr import keyboard from PIL import ImageGrab from time...APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) “”” 读取图片 “”” with open(img_name, ‘rb’) as fp: image = fp.read() “”” 如果有可选参数...“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “true” “”” 带参数调用通用文字识别...“”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “false” “”” 带参数调用通用文字识别...+’********’*2+’\n’) print(‘截屏识别填1，图片识别填2:’) pd=input(”) if pd==’2′: print(‘***************请将图片放置本目录下*
思路如下： 手机屏幕投影到电脑上； 截图并识别图片文字； 调用百度来进行搜索； 提取html关键字。...环境配置：python3.6、第三方库：pyautogui、PIL、pytesseract、识别引擎tesseract-ocr 要识别中文，ocr引擎要下载一个中文包chi_sim放进Tesseract-OCR...安装完ocr后还要配置一下调用路径，在Python36\Lib\site-packages\pytesseract找到pytesseract.py（这是我的windows路径），打开在里面添加一下路径：...”+str(x).rjust(4)+’,’+str(y).rjust(4) 4 print(posStr) 要获取两个坐标（截图开始坐标和结束坐标），然后利用获取的坐标运用如下代码截图并调用ocr引擎识别...screenshots sucess”)10 11 text=pytesseract.image_to_string(Image.open(‘C:/imgSave/1.jpg’),lang=’chi_sim’) #调用识别引擎识别
首先安装必要的库 pip install opencv-python pip3 install --user numpy scipy matplotlib pip3 install torch torchvision...torchaudio pip install matplotlib pip install torchvision 训练数字识别模型 """ ****************** 训练数字识别模型...return out # 生成模型 model = ConvNet().to(DEVICE) print(model) # 构建优化器optimizer，包含一个可进行迭代优化的、包含所有参数的列表...# model.parameters()表示优化的参数，lr表示学习率 optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=0.0001) # 定义训练函数 def.../MNISTModel.pkl") 关闭开始训练 20次训练完成 已保存模型 实现MNIST手写数字识别 """ ****************** 实现MNIST手写数字识别 ********
动物识别系统，技术点：Python+TensorFlow。...获取q：2784127853训练预测部分代码图片图片QT界面图片模型封装，直接鼠标点击上传图片，识别结果WEB网页端界面图片图片图片安装调试添加q：2784127853，联系作者获得源码后，通过远程安装项目
安装库 pip install pytesseract pip install Pillow windows安装 tesseract 中文识别 下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de
二、软件环境 操作系统：win10 语言：Python 版本：3.5.4 Python库：baidu-aip 三、原理概述 利用windows自带的录音机，基于百度API进行wav格式的音频转文本。...接下来的Python代码会用到！ ? 点击左侧的技术文档 ? 点击左边的语言合成->SDK文档->Python SDK ? 文本不能太长 ? 目录结构 ? 支持2x和3x ?...看参数 ?...接下来，需要进行语音识别，看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm，因为它比较好实现。...看参数，主要用到的是rate和1536 上图的16000表示采样率 1536表示能识别中文和英文，它的容错率比较高 1537必须是标准的普通话，带点地方口音是不行的。 所以建议使用1536 ?
目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片...cv.cvtColor(reSize,cv.COLOR_BGR2GRAY) #加载特征数据 face_detector=cv.CascadeClassifier(r'E:\software\python3.8.2...cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 加载特征数据 face_detector = cv.CascadeClassifier(r'E:\software\python3.8.2...(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 加载特征数据 face_detector = cv.CascadeClassifier( 'E:\software\python3.8.2...= cv2.cvtColor(reSize, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_detector = cv2.CascadeClassifier( r'E:\software\python3.8.2
---- 需求： 一、将红色区域的数据内容定位后，识别出来。 二、输出成能看懂的数据或文件或者图片等。 三、程序不允许断掉，不可以影响程序继续运行。 难题和问题分析： 一、我们需要怎么来处理（废话~。
#没有参数 a = 123 def xy(): print(a) xy() #执行结果123 #一个参数 def xy(a): print(a) xy('nihao') #执行结果nihao...#多个参数 def xy(a1,a2): print(a1,a2) xy('i am a1','i am a2') #执行结果i am a1 a am a2 #默认参数 def xy(a1...,a2 = 123): print(a1,a2) xy(111) #执行结果111 123 #默认参数不指定修改则输出默认 def xy(a1,a2 = 123): print(a1,a2...) xy(111，222) #执行结果111 222 #指定新的参数将覆盖默认参数 #指定执行参数 def xy(a1,a2): print(a1,a2) xy(a2='nihao',a1='hi...')#执行函数中指定参数
php system("python scriptfile $cmd") ?> scriptfile是你的python脚本，$cmd是你接收的一个参数 完了执行php， php test.php
函数中的默认参数，调用的时候可以给参数 赋值，也可以使用默认值 修改add函数如下 add()函数第一个参数没有默认值，第二个函数b默认值是3，在调用函数的时候，只赋予了函数实际参数为2， 也就是说该实际参数是...2赋值给a，a+b后函数执行结果为5，也可以对函数的默认参数修改再次赋值，修改函数 默认参数的方法是在调用函数的时候，给函数的默认参数再次赋值，而使用新的赋值来来计算，见这 ?...修改默认参数 def add(a,b=3): return a+b #print(add(2)) print(add(2,4)) 默认参数是python函数中与其他语言不一样的，如果一个函数有多个形式参数...，默认参数只能是最后一个参数，如果函数有3个形式参数 倒数第一位可以是默认参数，第一位参数不能为默认参数，否则报错
设置默认参数时，有几点要注意：一是必选参数在前，默认参数在后。 当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。 使用默认参数有什么好处？...参数相比，仅仅在参数前面加 了一个*号。...""" 可变参数允许你传入 0 个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自 动组装为一个 tuple。...而关键字参数允许你传入 0 个或任意个含参数名的 参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个 dict。...参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数/命名关键字参数和关键字参数。
一、位置参数 函数调用时根据函数定义的参数位（形参）置来传递参数 示例： #-*- coding:utf-8 -*- def msg(name,age): print("Hello,your...,sex)) msg('root',12,sex= '男') # 参数中有多个关键字参数时，关键字参数不分先后顺序 def msg(name,age,sex): print("Hello,your...,age,sex='男'): #默认参数在关键字参数后面 def test(x,y=2): print(x) print(y) test(2) #只给一个参数传值，则另外一个使用默认值...四、非固定参数 当函数定义时不确定要传入多少个实参时，就可以使用非固定参数。...：位置参数->args->默认参数->*kwargs
■环境 Python 3.6.0 Pycharm 2017.1.3 ■库、库的版本 OpenCV 3.4.1 (cp36) ■haarcascades下载 https://github.com/opencv...import cv2 # 引入人像识别训练库“haarcascade_frontalface_default.xml face_patterns = cv2.CascadeClassifier(r'D...haarcascade_frontalface_alt.xml') # 读取图片 image = cv2.imread('C:/Users/x230/Desktop/DSCF9093.JPG') # 获取识别到的人脸...faces = face_patterns.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, minSize=(40, 40)) # 将识别到的人脸框出来...for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 生成一张新的图片保存识别结果
返回值: {"ret":0, "msg":"success"} python post提交参数: 私钥认证，md5加密，post带参提交，判断返回值,多参输入 # -*- coding: utf-8 -
Python中函数的参数是很灵活的，下面分四种情况进行说明。 (1) fun(arg1, arg2, ...)...这种就是所谓的带默认参数的函数，调用的时候我们可以指定arg2的值，也可以省略。...下面是带默认参数的函数实例： >>> def fun(x, y=0): return x - y >>> fun(10) 10 >>> fun(10, -2) 12 >>> fun(10, y=2)...8 >>> fun(x=10, y=2) 8 带默认参数的函数有如上四种调用方式，但是我们调用的时候参数的名称必须和函数定义的时候的参数一致，否则会报错： >>> fun(a=10, b=2)...，参数在函数内部将被存放在以形式名为标识符的dictionary中 下面是一个实例 >>> def fun(**param): print(param) >>> fun(sun=0, mon=1,
1、在命令行中启动Python脚本的时候，经常会用到-m参数，那么-m起了什么作用呢？ 2、先看看 python --help 给出的信息： ?...3、常用例子 python -m SimpleHTTPServer #python2中启动一个简单的http服务器 python -m http.server #python3中启动一个简单的...-py3.5.egg', 'D:\\Python3\\l ib\\site-packages\\psycopg2-2.6.2-py3.5-win32.egg', 'D:\\Python3\\python35....zip', 'D:\\Python3\\DLLs', 'D:\\Python3\\lib', 'D:\\Python3', 'D:\\Python3\\lib\\site -packages']...这就是当前Python解析器运行的环境，Python解析器会在这些目录下去寻找依赖库。
为了把百度文档的内容弄下来，就弄了一下这个 基本环境 操作系统：win7 64位系统 python版本：3.7 2.安装配套环境 2.1 首先安装OCR字符识别库Tesseract 下载网址：https...digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 我下载的是：tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.4.20180912.exe 2.2 下载后双击进行安装，这里因为我们要识别中文字符...2.3 安装python环境 pip install Pillow pip install pytesseract 2.4 修改pytesseract.py（在这路径下 python37\Scripts...） tesseract_cmd = 'D:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 3.测试（识别中文的时候，在剪切图片，要让数字稍微大一点，把数字放在图片中心...，若识别出来，错别字比较多的话，再重新弄一次图片来识别） #coding=utf-8 from PIL import Image import pytesseract text=pytesseract.image_to_string
image 随便打开一张发票 image 提取目标： 金额 、 名称 、 纳税人识别号 、 开票人 。...03.提取内容 下面以其中一张图片为例，讲解如何提取目标内容： 金额 、 名称 、 纳税人识别号 、 开票人 。...image ok这样我们就将发票中的四个目标内容提取出来，接着将 文件夹pic 下的所有发票，进行识别将内容保存到excel。...04.批量识别发票并保存到excel 在读取图片之前，先将上面的四个操作封装成函数，方便每一种发票对象进行调用。 image 读取文件夹下的所有图片。...image 所有在上面的开始识别之前（自己公司的发票可能不需要查验这步），先调用一下第三方的接口，对发票进行识别，识别通过之后再将其提取发票中目标内容。
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