find_edges
时间: 2023-08-22 14:14:08 浏览: 45
find_edges是PIL库中的一个滤波器,用于寻找图像中的边缘信息。通过使用该滤波器,可以将图像中的边缘部分突出显示出来。具体的代码示例如下:
```python
from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open('1.jpg')
im2 = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
im2.save('7.jpg', 'jpeg')
```
以上代码将打开名为"1.jpg"的图像文件,然后应用find_edges滤波器,将处理后的图像保存为"7.jpg"。这样,保存的图像中将突出显示出图像中的边缘信息。
相关问题
openmv find_max
在OpenMV中,find_max函数用于找到图像中的最大色块。它接受一个色块列表作为参数,并返回列表中最大的色块。在给定的代码段中,blobs是通过使用阈值来找到的色块列表。然后使用find_max函数找到列表中最大的色块,并使用draw_edges和draw_cross函数在图像上绘制色块的边缘和交叉点。最后,output_str字符串中包含了最大色块的坐标信息。
nx.find_cliques
`nx.find_cliques(G)` 是 NetworkX 库中的一个方法,用于寻找无向图 `G` 中的所有最大团。最大团是指无法再向其中添加新的节点而成为一个更大的团。
该方法返回一个迭代器,每次迭代返回一个最大团(用节点的列表表示)。如果需要将所有最大团存储在一个列表中,可以使用 `list(nx.find_cliques(G))`。
例如,以下代码创建一个简单的无向图,并找到其中的所有最大团:
```python
import networkx as nx
# 创建一个简单的无向图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1,2), (1,3), (2,3), (2,4), (3,4)])
# 找到所有最大团
cliques = list(nx.find_cliques(G))
# 输出结果
print(cliques)
```
输出结果为:
```
[[1, 2, 3], [2, 3, 4]]
```
其中,`[1, 2, 3]` 和 `[2, 3, 4]` 分别是该图的两个最大团。
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