python3靜態(tài)函數(shù) python3定義函數(shù)
python3 靜態(tài)方法和類方法的區(qū)別
python中，方法分為三類實例方法、類方法、靜態(tài)方法。代碼如下：
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class Test(object):
def InstanceFun(self):
print("InstanceFun");
print(self);
@classmethod
def ClassFun(cls):
print("ClassFun");
print(cls);
@staticmethod
def StaticFun():
print("StaticFun");
t = Test();
t.InstanceFun();＃ 輸出InstanceFun，打印對象內(nèi)存地址“__main__.Test object at 0x0293DCF0”
Test.ClassFun(); # 輸出ClassFun，打印類位置 class '__main__.Test'
Test.StaticFun(); # 輸出StaticFun
t.StaticFun(); # 輸出StaticFun
t.ClassFun(); # 輸出ClassFun，打印類位置 class '__main__.Test'
Test.InstanceFun(); # 錯誤，TypeError: unbound method instanceFun() must be called with Test instance as first argument
Test.InstanceFun(t); # 輸出InstanceFun，打印對象內(nèi)存地址“__main__.Test object at 0x0293DCF0”
t.ClassFun(Test); # 錯誤 classFun() takes exactly 1 argument (2 given)
python3?中定義類函數(shù)參數(shù)中加?self?和不加的區(qū)別在哪
class
A:
def
fun():
pass
#
這種就是靜態(tài)函數(shù)，一般用裝飾器
@staticmethod
修飾
class
B:
def
fun1(self):
pass
#
這種就是成員函數(shù)，類實例可以直接調用
@classmethod
def
fun():
pass
#
這種是類函數(shù)，要求第一個參數(shù)表示類（
cls
）。
python 為什么要使用靜態(tài)方法
Python使用靜態(tài)方法類似函數(shù)工具使用，一般盡量少用靜態(tài)方法。
Python的靜態(tài)方法和類成員方法都可以被類或實例訪問，兩者概念不容易理清，但還是有區(qū)別的：
1）靜態(tài)方法無需傳入self參數(shù)，類成員方法需傳入代表本類的cls參數(shù)；
2）從第1條，靜態(tài)方法是無法訪問實例變量的，而類成員方法也同樣無法訪問實例變量，但可以訪問類變量；
3）靜態(tài)方法有點像函數(shù)工具庫的作用，而類成員方法則更接近類似Java面向對象概念中的靜態(tài)方法。
3種python3的canny邊緣檢測之靜態(tài)，可調節(jié)和自適應
先看高級版的python3的canny的自適應邊緣檢測：
內(nèi)容：
1 canny的邊緣檢測的介紹。
2 三種方法的canny的邊緣檢測，由淺入深地介紹：固定值的靜態(tài)，可自調節(jié)的，自適應的。
說明：
1 環(huán)境：python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。
2 圖片：來自品閱網(wǎng)正版免費圖庫。
3 實現(xiàn)自適應閾值的canny邊緣檢測的參考代碼和文章：
上述的代碼，本機均有報錯，故對代碼進行修改，注釋和運行。
初級canny：
1 介紹：opencv中給出了canny邊緣檢測的接口，直接調用：
即可得到邊緣檢測的結果ret，其中，t1，t2是需要人為設置的閾值。
2 python的opencv的一行代碼即可實現(xiàn)邊緣檢測。
3 Canny函數(shù)及使用：
4 Canny邊緣檢測流程：
去噪 -- 梯度 -- 非極大值抑制 -- 滯后閾值
5 代碼：
6 操作和過程：
7 原圖：
8 疑問：
ret = cv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人為設置的閾值，一般人怎么知道具體數(shù)值是多少，才是最佳的呀？所以，這是它的缺點。
中級canny：
1 中級canny，就是可調節(jié)的閾值，找到最佳的canny邊緣檢測效果。
2 采用cv2.createTrackbar來調節(jié)閾值。
3 代碼：
4 操作和效果：
5 原圖：
高級canny：
1 自適應canny的算法：
ret = cv2.canny(img,t1,t2)
即算法在運行過程中能夠自適應地找到較佳的分割閾值t1，t2。
2 文件結構：
3 main.py代碼：
4 dog.py代碼：
5 bilateralfilt.py代碼：
6 原圖：
7 效果圖：本文第一個gif圖，此處省略。
小結：
1 本文由淺入深，總結的很好，適合收藏。
2 對于理解python的opencv的canny的邊緣檢測，很有幫助。
3 本文高級版canny自適應的算法參考2篇文章，雖然我進行代碼的刪除，注釋，修改，優(yōu)化等操作，故我不標注原創(chuàng)，對原作者表達敬意。
4 自己總結和整理，分享出來，希望對大家有幫助。
當前標題：python3靜態(tài)函數(shù) python3定義函數(shù)
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