pcv.localdescriptors

时间: 2023-04-22 15:02:04 浏览: 161
PDF

A performance evaluation of local descriptors

star4星 · 用户满意度95%
pcv.localdescriptors是Python计算机视觉库（Python Computer Vision Library）中的一个模块，用于计算局部特征描述符。这个模块提供了多种局部特征描述符的计算方法，包括SIFT、SURF、ORB等。这些局部特征描述符可以用于图像匹配、目标识别等计算机视觉应用中。
阅读全文

相关推荐

zip

PCV:我针对Python 3进行了一些改编的用于计算机视觉的开源Python模块

PCV / localdescriptors / dsift.py PCV / localdescriptors / sift.py PCV / tools / imtools.py PCV /工具/ncut.py PCV /工具/ransac.py 原始作品来自jesolem： ： 关于PCV PCV是基于Jan Erik Solem撰写的...
rar

PCV.rar_pcv

标题中的"PCV.rar_pcv"可能指的是一个与个人计算机病毒（Personal Computer Virus）相关的压缩文件，其中包含了可能用于分析、预防或清除这类病毒的资料。"PCV"这个标签进一步确认了这一点，它可能是对内容主题的一...

from PCV.localdescriptors import harris ModuleNotFoundError: No module named 'PCV'

根据您提供的信息，这个错误提示表明您的 Python 环境中没有名为“PCV”的模块。因此，您需要先安装该模块或者确定您的代码中是否存在语法错误。 如果您想要安装 PCV 模块，可以使用 pip 命令进行安装。打开终端...

--------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_1734/1350796903.py in <module> 3 from PIL import Image 4 # If you have PCV installed, these imports should work ----> 5 from PCV.geometry import homography, warp 6 from PCV.localdescriptors import sift 7 """ ModuleNotFoundError: No module named 'PCV'

这个错误提示表明在你的代码中导入了一个名为 PCV 的模块，但是 Python 找不到这个模块。可能是因为你没有安装 PCV 模块，或者安装了但是没有正确地配置环境变量或路径。解决方法是安装 PCV 模块或者检查路径配置...

# -*- coding: utf-8 -*- import pickle from PCV.localdescriptors import sift from PCV.imagesearch import imagesearch from PCV.geometry import homography from PCV.tools.imtools import get_imlist #载入图像列表 imlist = get_imlist('oxbuild/') nbr_images = len(imlist) #载入特征列表 featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)] #载入词汇 with open('oxbuild/vocabulary.pkl', 'rb') as f: voc = pickle.load(f) src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc) #查询图像索引和查询返回的图像数 q_ind = 892 nbr_results = 20 # 常规查询(按欧式距离对结果排序) res_reg = [w[1] for w in src.query(imlist[q_ind])[:nbr_results]] print ('top matches (regular):', res_reg) #载入查询图像特征 q_locs,q_descr = sift.read_features_from_file(featlist[q_ind]) fp = homography.make_homog(q_locs[:,:2].T) #用单应性进行拟合建立RANSAC模型 model = homography.RansacModel() rank = {} #载入候选图像的特征 for ndx in res_reg[1:]: locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[ndx]) # get matches matches = sift.match(q_descr,descr) ind = matches.nonzero()[0] ind2 = matches[ind] tp = homography.make_homog(locs[:,:2].T) try: H,inliers = homography.H_from_ransac(fp[:,ind],tp[:,ind2],model,match_theshold=4) except: inliers = [] # store inlier count rank[ndx] = len(inliers) sorted_rank = sorted(rank.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True) res_geom = [res_reg[0]]+[s[0] for s in sorted_rank] print ('top matches (homography):', res_geom) # 显示查询结果 imagesearch.plot_results(src,res_reg[:8]) #常规查询 imagesearch.plot_results(src,res_geom[:8]) #重排后的结果

这段代码是一个图像检索的例子，其中使用了SIFT算法提取图像的关键点和特征描述符，使用了单应性矩阵和RANSAC算法进行匹配和筛选，使用了词汇表和倒排索引技术来加速查询。具体来说，代码中首先载入了图像列表和特征...

sift.process_image(img_1, 'im1.sift')报错Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "D:\ana\envs\lib\site-packages\PCV\localdescriptors\sift.py", line 12, in process_image im = Image.open(imagename).convert('L') File "D:\ana\envs\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 3233, in open fp = io.BytesIO(fp.read()) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'read'

from PCV.localdescriptors import sift # 读取图像 img_1 = cv2.imread('image.jpg') # 将图像保存为文件 cv2.imwrite('image_temp.jpg', img_1) # 使用保存的图像文件路径调用 process_image() 函数 sift....
pdf

Python计算机视觉——SIFT描述子 计算机视觉.pdf

from PCV.localdescriptors import harris # 添加中文字体支持 from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14) imname = 'E:/...
-

Python 3改编：PCV开源计算机视觉模块更新

- PCV/ localdescriptors/ dsift.py：实现了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）的局部描述符提取方法。 - PCV/ localdescriptors/ sift.py：同上，提供了SIFT描述符提取的功能。 - PCV/ tools/ imtools.py：包含了一...
zip

基于 C++构建 Qt 实现的 GDAL 与 PROJ4 的遥感图像处理软件课程设计

【作品名称】：基于 C++构建 Qt 实现的 GDAL 与 PROJ4 的遥感图像处理软件【课程设计】 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 用于处理包括*.img、*.tif、*.jpg、*.bmp、*.png等格式，不同位深的遥感图像。旨在提供简洁的用户界面与清晰的操作逻辑。软件囊括了基本的遥感图像处理功能，例如增强、边缘检测等，并提供了一种变化检测方法。 引用库 本软件基于 GDAL 与 Qt 在 C++ 环境下构建，地理信息处理部分使用了开源库 Proj.4 库，部分功能引用了 OpenCV 计算机视觉库 【资源声明】：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。需要有一定的基础看懂代码，自行调试代码并解决报错，能自行添加功能修改代码。
zip

【java毕业设计】娜娜服装企业物流管理系统源码（完整前后端+说明文档+LW）.zip

本系统包括普通员工、管理员两种角色，各个角色的具体功能如下： （1）普通员工具有的权限功能如下： ① 员工信息管理：对员工信息进行增删改查。 ② 服装信息管理：对服装公司的衣服信息进行增删改查。 ③ 库存信息管理：可以查看仓库的服装数量。 ④ 车辆信息管理：员工可以查询车辆信息：车牌号，编号，司机等。 ⑤ 服装配送管理：可以查看服装配送情况，车辆等。 （2）管理员具有的权限功能如下： ① 账号信息管理：对员工的账号进行管理。 ② 用户信息管理：当前企业的用户信息管理。 ③ 员工信息管理：对员工信息进行增删改查。 ④ 服装信息管理：对服装公司的衣服信息进行增删改查。 ⑤ 库存信息管理：可以查看仓库的服装数量。 ⑥ 车辆信息管理：员工可以查询车辆信息：车牌号，编号，司机等。 ⑦ 服装配送管理：可以查看服装配送情况，车辆等。 环境说明： 开发语言：Java，jsp JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/idea 部署容器：tomcat
pdf

2009年国际大学生数学建模竞赛成果公告

内容概要：报告了第25届数学建模大赛(MCM)的官方结果。此次比赛来自14个国家超过1600支队伍参赛，在规定的时间完成指定题目。本次大赛主要在线上进行，参与者可以在规定时间注册，下载所需资料以及问题。比赛设置了‘最佳设计奖’，有9支团队从不同院校脱颖而出被评为优秀获奖者，其中包括两所中国大学——清华大学和北京理工大学（北航大学）。 适用人群：数学、运筹学等相关领域的学者和学生 使用场景及目标：为从事相关研究工作的个人提供了重要的参考资料；帮助了解当前学术界在解决复杂实际问题方面的方法与趋势。 其他说明：竞赛旨在提升青年对于运用数学模型解决问题的兴趣和能力，促进了跨文化交流和技术水平的发展。
zip

红队渗透Harbor 公开镜像地址批量获取脚本.zip

红队渗透Harbor 公开镜像地址批量获取脚本Harbor-公共仓库泄漏红队渗透Harbor 公开镜像地址批量获取脚本harbor允许任意用户（而非仅注册用户）获取被配置为public的镜像，一键获取harbor中设置为public的镜像使用方法python3 ./Harbor_public_image.py https://xx.xx.xx.xx/仅限技术研究与讨论，严禁用于非法用途
zip

基于STM32F103C8T6的扫地机器人设计源码（高分项目）

基于STM32F103C8T6的扫地机器人设计源码（高分项目），个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业和毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 基于STM32F103C8T6的扫地机器人设计源码（高分项目），基于STM32F103C8T6的扫地机器人设计源码（高分项目）基于STM32F103C8T6的扫地机器人设计源码（高分项目）基于STM32F103C8T6的扫地机器人设计源码（高分项目）基于STM32F103C8T6的扫地机器人设计源码（高分项目）基于STM32F103C8T6的扫地机器人设计源码（高分项目）基于STM32F103C8T6的扫地机器人设计源码（高分项目）基于STM32F103C8T6的扫地机器人设计源码（高分项目）基于STM32F103C8T6的扫地机器人设计源码（高分项目）基于STM32F103C8T6的扫个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业和毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。
zip

(完整数据)数字经济、农业、分省分行业等碳排放数据整理合集

数据指标说明 一、2000-2021年各省农业碳排放测算数据（计算过程+结果） 二、1995-2022年上市公司碳排放数据 三、2000-2021年中国各地级市碳排放测算及PM2.5面板数据 四、中国粮食生产碳排放量及动态变化数据集（1997-2020） 五、全国各省、各行业8种能源二氧化碳排放量（1994-2021年） 1、分行业二氧化碳排放量 2、分省二氧化碳排放的面板数据（更新！） 六、IPCC碳排放因子数据测算表 七、数字经济与碳排放（2011-2019） 八、其他全球、省、市县区碳排放数据
zip

Skype_8.66.0.74.dmg.zip

Skype_8.66.0.74.dmg.zip
mp4

Video_170509858632.mp4

Video_170509858632.mp4
zip

【java毕业设计】融资租赁管理系统源码（ssm+mysql+说明文档+LW）.zip

管理员内的角色应当具备以下的操作权限： （1）系统用户管理，能够对于管理员的密码进行修改等操作； （2）类型管理，能够对于租赁的类型进行管理，还包括了会议的预约等功能； （3）用户管理，即对于承租人的信息管理，可以对承租人的信息进行更新和修改； （4）合同管理，管理员能够对于租赁的合同进行管理，包括修改合同内的相关信息； （5）物品管理，管理员能够对租赁的物件进行管理，可以添加新的物件以及对旧的物件进行信息的维护等工作； （6）租赁管理，管理员能够对用户提交的融资租赁申请进行审核管理，核对信息，确定相关内容进行信息的确认等； （7）任务管理，能够添加租赁任务，并且对已存在的任务进行管理。 用户的权限比较简单，主要是提交租赁业务的申请以及对个人信息的维护工作。 环境说明： 开发语言：Java 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3 服务器：tomcat7
pdf

雪板半管场地性能优化的动力学与运动生物力学模型研究

内容概要：本文针对雪板半管场地的设计，提出了基于动力学和运动生物力学的数学模型。首先构建了一个动力学优化模型，旨在最大化“垂直跳跃高度”，并通过理论推导确定了平台的最佳高度为6.241米，过渡段的最佳圆弧角为51.66°，平坦区域的宽度为19.18米，U形槽的长度为159.95米。其次，建立了一种机械特性模型，考虑了扭矩对水平旋转角度的影响，确定了最佳参数值。最后，提出了一种权衡模型，在平衡‘垂直跳跃’和‘旋转角度’的基础上，进一步优化了半管场地的设计。 适合人群：具备一定物理学和运动学基础的研究人员和技术开发人员。 使用场景及目标：适用于雪板半管比赛场地的设计与优化，以及提高运动员的比赛成绩和表演效果。 其他说明：该模型基于实际数据进行了验证，结果显示其准确性较高，但忽略了空气阻力等因素。未来可以考虑将安全性因素纳入模型进行改进。
zip

All For One （渗透测试扫描器）.zip

一心一意All For One （渗透测试扫描器）

最新推荐

recommend-type

groops定轨流程.pptx

输入为GPS、GLONASS、Galileo、BeiDou等GNSS类型，输出为可观测卫星的相关信息，包括天线的PCO（Phase Center Offset）和PCV（Phase Center Variation）。 3. **天线中心改正（PCO & PCV）**： PCO和PCV是卫星天线...
recommend-type

基于 C++构建 Qt 实现的 GDAL 与 PROJ4 的遥感图像处理软件课程设计

【作品名称】：基于 C++构建 Qt 实现的 GDAL 与 PROJ4 的遥感图像处理软件【课程设计】 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 用于处理包括*.img、*.tif、*.jpg、*.bmp、*.png等格式，不同位深的遥感图像。旨在提供简洁的用户界面与清晰的操作逻辑。软件囊括了基本的遥感图像处理功能，例如增强、边缘检测等，并提供了一种变化检测方法。 引用库 本软件基于 GDAL 与 Qt 在 C++ 环境下构建，地理信息处理部分使用了开源库 Proj.4 库，部分功能引用了 OpenCV 计算机视觉库 【资源声明】：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。需要有一定的基础看懂代码，自行调试代码并解决报错，能自行添加功能修改代码。
recommend-type

C语言数组操作：高度检查器编程实践

资源摘要信息: "C语言编程题之数组操作高度检查器" C语言是一种广泛使用的编程语言，它以其强大的功能和对低级操作的控制而闻名。数组是C语言中一种基本的数据结构，用于存储相同类型数据的集合。数组操作包括创建、初始化、访问和修改元素以及数组的其他高级操作，如排序、搜索和删除。本资源名为“c语言编程题之数组操作高度检查器.zip”，它很可能是一个围绕数组操作的编程实践，具体而言是设计一个程序来检查数组中元素的高度。在这个上下文中，“高度”可能是对数组中元素值的一个比喻，或者特定于某个应用场景下的一个术语。 知识点1：C语言基础 C语言编程题之数组操作高度检查器涉及到了C语言的基础知识点。它要求学习者对C语言的数据类型、变量声明、表达式、控制结构（如if、else、switch、循环控制等）有清晰的理解。此外，还需要掌握C语言的标准库函数使用，这些函数是处理数组和其他数据结构不可或缺的部分。 知识点2：数组的基本概念 数组是C语言中用于存储多个相同类型数据的结构。它提供了通过索引来访问和修改各个元素的方式。数组的大小在声明时固定，之后不可更改。理解数组的这些基本特性对于编写有效的数组操作程序至关重要。 知识点3：数组的创建与初始化 在C语言中，创建数组时需要指定数组的类型和大小。例如，创建一个整型数组可以使用int arr[10];语句。数组初始化可以在声明时进行，也可以在之后使用循环或单独的赋值语句进行。初始化对于定义检查器程序的初始状态非常重要。 知识点4：数组元素的访问与修改 通过使用数组索引（下标），可以访问数组中特定位置的元素。在C语言中，数组索引从0开始。修改数组元素则涉及到了将新值赋给特定索引位置的操作。在编写数组操作程序时，需要频繁地使用这些操作来实现功能。 知识点5：数组高级操作 除了基本的访问和修改之外，数组的高级操作包括排序、搜索和删除。这些操作在很多实际应用中都有广泛用途。例如，检查器程序可能需要对数组中的元素进行排序，以便于进行高度检查。搜索功能用于查找特定值的元素，而删除操作则用于移除数组中的元素。 知识点6：编程实践与问题解决 标题中提到的“高度检查器”暗示了一个具体的应用场景，可能涉及到对数组中元素的某种度量或标准进行判断。编写这样的程序不仅需要对数组操作有深入的理解，还需要将这些操作应用于解决实际问题。这要求编程者具备良好的逻辑思维能力和问题分析能力。 总结：本资源"c语言编程题之数组操作高度检查器.zip"是一个关于C语言数组操作的实际应用示例，它结合了编程实践和问题解决的综合知识点。通过实现一个针对数组元素“高度”检查的程序，学习者可以加深对数组基础、数组操作以及C语言编程技巧的理解。这种类型的编程题目对于提高编程能力和逻辑思维能力都有显著的帮助。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧

![【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧](https://giecdn.blob.core.windows.net/fileuploads/image/2022/11/17/kuka-visual-robot-guide.jpg) 参考资源链接：[KUKA机器人系统变量手册（KSS 8.6 中文版）：深入解析与应用](https://wenku.csdn.net/doc/p36po06uv7?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. KUKA系统变量的理论基础 ## 理解系统变量的基本概念 KUKA系统变量是机器人控制系统中的一个核心概念，它允许
recommend-type

如何使用Python编程语言创建一个具有动态爱心图案作为背景并添加文字'天天开心（高级版）'的图形界面？

要在Python中创建一个带动态爱心图案和文字的图形界面，可以结合使用Tkinter库（用于窗口和基本GUI元素）以及PIL（Python Imaging Library）处理图像。这里是一个简化的例子，假设你已经安装了这两个库： 首先，安装必要的库： ```bash pip install tk pip install pillow ``` 然后，你可以尝试这个高级版的Python代码： ```python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk def draw_heart(canvas): heart = I
recommend-type

基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号
recommend-type

https://www.lagou.com/wn/爬取该网页职位名称，薪资待遇，学历，企业类型，工作地点数据保存为CSV文件的python代码

首先，你需要使用Python的requests库来获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。由于这个链接指向的是拉勾网的搜索结果页面，通常这类网站会有反爬虫机制，所以你可能需要设置User-Agent，模拟浏览器访问，并处理可能的登录验证。 以下是一个基本的示例，注意这只是一个基础模板，实际操作可能需要根据网站的具体结构进行调整： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 模拟浏览器头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozi