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##灰度图像数字化## 我们平时使用PS或者其它图像处理的软件打开一个要处理的图像，当我们将图像放大的足够大的时候我们会发现很多个灰度程度不同的小方格，其中每个方格就相当于一个像素，水平方向的方格数代表这个图像的像素宽度（通常在图像的属性信息中可以查看到图像以像素为单位的宽度），同样垂直方向上的方格的个数代表图像的像素高度。计算机会将每个方格化为一个数值- “位深度”，是将一个方格化为[0,255]之间的一个uchar类型的数字，用256个数来表示灰度的深浅（0代表黑色，256代表白色），值越小越灰，反之越大越接近白色，就越亮。总之对于计算机数字图像的处理就是对图像矩阵的操作。 利用imread的Python API ，可以将灰度图像转化成都ndarry类型，实例如下： import cv2 import numpy as np #读入原始图像 img=cv2.imread('j1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #灰度化处理 cv2.imshow("1",img); cv2.waitKey(0) 运行结果： imread的参数说明：OpenCV2.x和OpenCV3.x的语法不同(我已经抛弃2.x了，所有实例均以OpenCV3.x版本为例)，在OpenCV3.x版本中对应的参数是 参数 OpenCV3.x的解释 filename 图像的文件名，可以包含路径

在Anaconda+Spyder配置Opencv的过程中遇到了缺乏cv2的问题，当时我在cmd的窗口(管理员身份）中输入了如下命令 conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv 然而事情并不是那么顺利， 此时我又试了下 conda update --all 命令，结果依然是这个问题 经过一番折腾（其中有好多人说需要改成清华的镜像，但是我发现问题还是存在）终于杀出了一条可行的路 首先我们关掉所有有关的窗口（anaconda相关的每个进程，特别要关掉spyder），然后在 Anaconda Prompt 窗口（搜索 Anaconda Prompt并选择管理员身份运行 ）输入下列命令 conda update --all 稍等就会发现出现很多的包更新，慢慢等，需要many minute 然后再输入 conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv 键入 y 便会发现成功安装，现在我去测试下 问题已经完美解决。 详细的Anaconda+Python Opencv开发环境的搭建可以见我简书博客，后续提供简书地址。 原文出处：https://www.cnblogs.com/supershuai/p/12210755.html 来源：

今天我们来看看如何绘制世界疫情动态地图。同样使用PyEcharts进行绘制，还没看过前几期使用PyEcharts绘制疫情地图文章的，可以通过以下链接查看 8行Python代码轻松绘制新冠疫情地图 动态新冠疫情地图Python轻松画 湖北动态新冠疫情地图Python轻松画 地图效果如下： 绘制世界疫情动态地图有个地方需要注意，就是要把国家标签隐藏起来，否则全部显示的话，那效果惨不忍睹，你们可以自己试试。 另外国家名要用英文名，为止，我还特意去找了一张国家名称对应表进行匹配处理。 数据是这样的，指标是新增确诊人数 长按识别下方二维码，并关注公众号 回复“DTX”获取案例数据 有了前面绘图经验，我们就直接上代码了 import pandas from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Timeline data = pandas.read_excel('C:/Python/xgyq.xlsx',sheet_name='6', index_col='time') #取出国家列表 attr = data.columns.tolist() #统计数据条数 n = len(data.index) #定义每日地图绘制函数 def map