函数跟踪python 函数跟踪点法

python线程用什么模块好？

在Python中可使用的多线程模块主要有两个，thread和threading模块。thread模块提供了基本的线程和锁的支持，建议新手不要使用。threading模块允许创建和管理线程，提供了更多的同步原语。

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thread模块函数：

start_new_thread(function, args[, kwargs])：启动新的线程以执行function，返回线程标识。

allocate_lock()：返回LockType对象。

exit()：抛出SystemExit异常，如果没有被捕获，线程静默退出。

LockType类型锁对象的方法：

acquire([waitflag])：无参数，无条件获得锁，如果锁已经被其他线程获取，则等待锁被释放。如果使用整型参数，参数为0，如果锁可获取，则获取且返回True，否则返回False；参数为非0，与无参数相同。

locked()：返回锁的状态，如果已经被获取，则返回True，否则返回False。

release()：释放锁。只有已经被获取的锁才能被释放，不限于同一个线程。

threading模块提供了更好的线程间的同步机制。threading模块下有如下对象：

Thread

Lock

RLock

Condition

Event

Semaphore

BoundedSemaphore

Timer

threading模块内还有如下的函数：

active_count()

activeCount()：返回当前alive的线程数量

Condition()：返回新的条件变量对象

current_thread()

currentThread()：返回当前线程对象

enumerate()：返回当前活动的线程，不包括已经结束和未开始的线程，包括主线程及守护线程。

settrace(func)：为所有线程设置一个跟踪函数。

setprofile(func)：为所有纯种设置一个profile函数。

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python与c++混合编程如何入门

派桑和c/c++实际上是不同的工具，一个是斧头，一个是菜刀，各有各的用途。非要把让菜刀能砍柴，让斧头能切菜，这种努力有无必要，值得考虑。

派桑常用剧本，噜苏，速度慢，不严谨，但有它的便利，例如它有 list, tuple, 之类的东西。

混合编程 常用于 提高 派桑 速度。

常用 方法 是（1）包含 Python.h 文件头 （2）定义 派桑 的 各种对象 为 各种 c 结构

（3）派桑 的 各种对象用指针，名字用 Py 或 _Py大头 动态分配 在 heap （4）用函数跟踪统计 各种对象结构 的个数变化，即时 释放内存（5）及时处理 派桑 exception

(6) 输出为派桑的数据格式。

我没有合起来用过，不过基本套路如此。

如何在sublime text中实现函数跟踪跳转

Sublime text追踪函数插件：ctags

一、百度一下插件：

解压后单独取出ctags.exe使用即可。

二、安装Sublime text插件：

1）确认Sublime text已安装Install Package；

2）按Ctrl+shift+P，输入Install Package回车；

3）弹出下拉框后输入ctags回车进行下载；

4）以同样方式安装PhpBeautifier插件。

三、配置追踪函数的快捷键（可省略）：

1）默认为ctrl+shift+鼠标左键。进入如下图菜单：

弹出如下内容：

2）将其全选复制到如下图位置：

3）粘贴后修改并保存为如下图内容：

至此，安装部分完成。

四、使用：

1）在命令行模式下（CMD），将目录定位至PHP工程目录，以参数“-R -f .tags”运行ctags.exe。（可根据需要将ctags.exe所在目录加入环境变量中）

运行过程中会有WARNING提示，属正常现象。

完成后即可在Sublime text中使用：

1）在Sublime text中按Ctrl+鼠标左键点击函数调用位置可跳转至函数定义位置；

2）在弹出的函数定义位置处按Ctrl+鼠标右键点击函数可跳转回函数调用位置。

目标跟踪（5）使用 Opencv 和 Python 进行对象跟踪

在本教程中，我们将学习如何基于 Opencv 和 Python 实现对象跟踪。

首先必须明确目标检测和目标跟踪有什么区别：

我们将首先讨论对象检测，然后讨论如何将对象跟踪应用于检测。

可能有不同的应用，例如，计算某个区域有多少人，检查传送带上有多少物体通过，或者计算高速公路上的车辆。

当然，看过本教程后，您会很容易地想到数以千计的想法应用于现实生活或可能应用于工业。

在本教程中，我们将使用 3 个文件：

首先我们需要调用highway.mp4文件并创建一个mask:

正如您在示例代码中看到的，我们还使用了 createBackgroundSubtractorMOG2 函数，该函数返回背景比率（background ratio），然后创建mask。

mask可视化结果：

但是，如您所见，图像中有很多噪点。因此，让我们通过删除所有较小的元素来改进提取，并将我们的注意力集中在大于某个面积的对象上。

使用 OpenCV 的cv2.drawContours函数绘制轮廓，我们得到了这个结果。

就本教程而言，分析整个窗口并不重要。我们只对计算在某个点通过的所有车辆感兴趣，因此，我们必须定义一个感兴趣的区域 ROI 并仅在该区域应用mask。

结果可视化如下：

函数 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2 是在开始时添加的，没有定义参数，现在让我们看看如何进一步改进我们的结果。history是第一个参数，在这种情况下，它设置为 100，因为相机是固定的。varThreshold改为 40，因为该值越低，误报的可能性就越大。在这种情况下，我们只对较大的对象感兴趣。

在继续处理矩形之前，我们对图像进行了进一步的清理。为此，阈值函数就派上用场了。从我们的mask开始，我们告诉它我们只想显示白色或黑色值，因此通过编写254, 255，只会考虑 254 和 255 之间的值。

然后我们将找到的对象的坐标插入到 if 条件中并绘制矩形

这是最终结果：

我们现在只需导入和集成跟踪功能。

一旦创建了对象，我们必须获取边界框的每个位置并将它们插入到单个数组中。

通过在屏幕上显示结果，您可以看到所有通过 ROI 的通道是如何被识别的，以及它们的位置是如何插入到特定的数组中的。显然，识别的摩托车越多，我们的数组就越大。

现在让我们将带有位置的数组传递给tracker.update()。我们将再次获得一个包含位置的数组，但此外，将为每个对象分配一个唯一的 ID。

从代码中可以看出，我们可以使用 for 循环分析所有内容。此时我们只需要绘制矩形并显示车辆 ID。

在图像中，您可以看到结果

main.py

从视频中也可以看到，我们已经获得了我们在本教程开始时设置的结果。

但是，您必须将其视为练习或起点，因为关于这个主题有很多话要说，而本教程的目的只是让您了解对象跟踪的原理。

如果你想将 Object Tracking 集成到你的项目中，你应该使用更可靠和先进的对象检测方法，以及跟踪方法。

完整代码地址：私信“333”直接获取或者「链接」

python-opencv怎样找到要跟踪对象的HSV

其实这真的很简单,函数 cv2.cvtColor() 也可以用到这里。但是现在你要传入的参数是(你想要

的)BGR 值而不是一副图。例如,我们要找到绿色的 HSV 值,我们只需在终端输入以下命令:

**import cv2

import numpy as np

green=np.uint8([0,255,0])

hsv_green=cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)

error: /builddir/build/BUILD/opencv-2.4.6.1/

modules/imgproc/src/color.cpp:3541:

error: (-215) (scn == 3 || scn == 4) (depth == CV_8U || depth == CV_32F)

in function cvtColor

#scn (the number of channels of the source),

#i.e. self.img.channels(), is neither 3 nor 4.

#

#depth (of the source),

#i.e. self.img.depth(), is neither CV_8U nor CV_32F.

# 所以不能用 [0,255,0] ,而要用 [[[0,255,0]]]

# 这里的三层括号应该分别对应于 cvArray , cvMat , IplImage

green=np.uint8([[[0,255,0]]])

hsv_green=cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)

print hsv_green

[[[60 255 255]]]**1234567891011121314151617181912345678910111213141516171819

**扩展缩放只是改变图像的尺寸大小。OpenCV 提供的函数 cv2.resize()

可以实现这个功能。图像的尺寸可以自己手动设置,你也可以指定缩放因子。我

们可以选择使用不同的插值方法。在缩放时我们推荐使用 cv2.INTER_AREA,

在扩展时我们推荐使用 v2.INTER_CUBIC(慢) 和 v2.INTER_LINEAR。

默认情况下所有改变图像尺寸大小的操作使用的插值方法都是 cv2.INTER_LINEAR。

你可以使用下面任意一种方法改变图像的尺寸:**

12345671234567

**# -*- coding: utf-8 -*-

"""

@author: Andrew

"""

import cv2

import numpy as np

img=cv2.imread('tu.jpg')

res=cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

height,width=img.shape[:2]

res=cv2.resize(img,(2*width,2*height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

while(1):

cv2.imshow('res',res)

cv2.imshow('img',img)

if cv2.waitKey(1)0xFF==27:

break

cv2.destroyAllWindows()**1234567891011121314151617181920212212345678910111213141516171819202122

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