任务一：使用代码在C盘根目录下创建一个文件夹，名称为：班级-学号（后两位）-姓名，在其中创建文件夹创建**寝室处理后文档。 任务二：使用代码过滤将实验材料文件夹，保留所有“.txt”文件，并将这些文件拷贝到‘**寝室处理后文档’文件夹中。 任务三：使用代码格式化所有txt文件的文件名，文件名格式化为班级-学号（后两位）-姓名。如果学号是完全学号的截取完全学号。 任务四：使用代码将所有txt文件的编码方式设置成utf8。 任务五：使用代码在所有txt文件的尾部增加两行文字1、**同学（**是处理的那个文件的名字）的代码有n行（代码有几行n就是几）;2、评阅人：**（自己的名字）。 任务六：使用代码创建寝室信息文件（txt文档），使用代码在该文件第一行写入本人的寝室号，其余每行写入一个同寝室学生名。 任务七：使用代码过滤‘**寝室处理后文档’文件夹中的数据，保留本寝室成员的文档。 任务八：使用代码统计结果，要知道批阅了多少本作业，批阅了多少行代码。将结果输出到‘班级-学号（后两位）-姓名’文件夹中的‘**项目结果.txt’文件中。 任务九：使用代码将本实验中的所有代码在代码尾部增加行号然后输出到‘班级-学号（后两位）-姓名’文件夹中的‘**项目代码.txt’文件中。
时间: 2023-06-27 21:04:36
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任务一：
```python
import os
# 班级[信息](https://geek.csdn.net/educolumn/4b7516410bb8585d5db30bb2e9a69b47?spm=1055.2569.3001.10083)
class_num = "xxx"
# 学号[信息](https://geek.csdn.net/educolumn/4b7516410bb8585d5db30bb2e9a69b47?spm=1055.2569.3001.10083)
stu_num = "xx"
# 姓名[信息](https://geek.csdn.net/educolumn/4b7516410bb8585d5db30bb2e9a69b47?spm=1055.2569.3001.10083)
name = "xxx"
# 组合文件夹名称
folder_name = f"{class_num}-{stu_num}-{name}"
# 构造路径
folder_path = f"C:\\{folder_name}"
# 创建文件夹
os.makedirs(folder_path + "\\寝室处理后[[文档](https://geek.csdn.net/educolumn/3ff36b49b1643d1100a457ee835cde75?spm=1055.2569.3001.10083)](https://geek.csdn.net/edu/300981ef51993cfd737d329c71ba77f9?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)")
```
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OpenCV-Python教程：新手入门指南
"opencv学习教程，使用python实现"
OpenCV-Python中文教程是针对希望学习计算机视觉和图像处理的初学者的绝佳资源。该教程由段力辉翻译，旨在帮助新手快速掌握OpenCV在Python中的应用。Linux公社（www.linuxidc.com）是一个专注于Linux及相关技术的网站，提供丰富的Linux资讯、教程以及各种开源技术的信息。
为什么选择Python作为学习OpenCV的语言？
1. Python是一种高效且易于学习的编程语言，初学者可以在短时间内掌握基础。它的语法简洁，适合快速开发，这使得Python成为处理日常工作问题的理想选择。
2. Python与Numpy和matplotlib等库的集成使其在数据分析领域表现出色，可与Matlab相媲美。Python还被称为“胶水语言”，能够连接不同软件，形成强大的工作流程，如利用Mysql管理数据、R进行分析、matplotlib展示结果、OpenGL进行3D建模，以及Qt创建图形用户界面。
3. OpenCV是计算机视觉领域的权威库，其Python接口使得Python用户能够轻松访问其丰富的功能。OpenCV支持多个版本，如稳定的2.4.8和较新的3.0版本，包含超过2500个用于图像处理和计算机视觉的函数。
OpenCV-Python教程中可能涵盖的知识点：
1. 图像读取与显示：如何使用OpenCV读取、显示和保存图像，理解基本的图像操作。
2. 基本图像处理：包括滤波（如高斯滤波、中值滤波）、边缘检测（如Canny算法）、阈值分割、膨胀和腐蚀等操作。
3. 形状检测和轮廓提取：识别图像中的特定形状，例如圆形、矩形等，并提取它们的轮廓。
4. 特征匹配：学习如何使用SIFT、SURF、ORB等特征描述符进行图像之间的关键点匹配。
5. 人脸识别与眼睛检测：利用Haar级联分类器或HOG+SVM方法进行人脸和眼睛的检测。
6. 图像变换：了解透视变换、仿射变换等，用于图像校正和几何变换。
7. 光学字符识别（OCR）：使用Tesseract等库配合OpenCV进行文本检测和识别。
8. 视频处理：如何读取、处理和分析视频，包括帧率计算、运动检测等。
9. 实时摄像头应用：将OpenCV应用于摄像头输入，实现动态图像处理。
10. 图像金字塔与多尺度处理：理解和应用图像金字塔，进行多尺度的图像分析。
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RExt不仅支持原有的10位样本深度，还扩展了对单色、4:2:2和4:4:4色彩采样格式的支持，这些高级格式在高清和超高清视频处理中具有显著优势，特别是在医疗成像和高分辨率内容创作中。新增的编码工具旨在提升编码效率，尤其是在高比特深度和速率下，提供了更大的灵活性和性能优化。这包括改进的无损、近无损以及非常高的比特率编码技术，使得视频质量在不牺牲压缩效率的前提下得以提升。
此外，RExt的设计考虑到了不同应用场景的需求，比如对于医疗图像，可能需要更精确的细节保留，而对于动态屏幕内容，可能更关注帧率和实时性。这些扩展功能有助于视频制作者根据具体项目的特点来选择最合适的编码设置，从而实现更佳的视觉效果和更低的码率。
为了实现这些增强，RExt包含了一系列编码工具的创新，如新的预测模式、变频滤波器、变换和量化方法等。它们通过优化编码算法，降低了冗余信息，提高了编码的适应性和有效性。同时，为了便于实施，RExt定义了不同的编码配置和工具集，以适应不同的设备和应用场景，确保了标准的灵活性和兼容性。