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• 字符串转换整数python_将Python字符串转换为Int：如何在Python中将字符串转换为整数

  字符串转换整数python

  Python字符串拼接的几种方法整理

  python如何用两个list的值拼接成一个字符串？

  按照你的要求编写的Python程序如下

  python如何输出自己需要的字符串以及连接的方式

  这种方式与第一种作用，但是效率高一点

  使用时可以先用一个list缓存字符串，然后使用join方法，得到最终结果

  这种方式会让代码的可读性更好，也不用对非字符串调用str方法

  python字符串怎么和整数连接？

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• 字符串转换整数python

  在本教程中，您将看到在python中将字符串转换为整数的两种方法。

  众所周知，在Python中声明变量时不必声明数据类型。 由于python将根据存储在变量中的数据分配数据类型。 但是，当我们使用GUI(图形用户界面)时，默认情况下从文本框获取的值将是字符串，或者我们正在使用raw_input()方法(在Python 2.x中)和input( )方法(在Python 3.x中)，则默认情况下该值也将是字符串。 要将字符串更改为int类型变量，我们可以使用以下两种不同的方法。

  我们可以在上面的程序中看到一个 s， input()方法返回一个字符串，这就是为什么存储在sum中的结果是4050(两个字符串的串联)而不是90的原因。要获得number1和number2的加法，我们必须转换两个数字进入int 。

  在上面的程序中，我们使用int() 方法将字符串转换为int。 我们还可以使用float() 方法将其转换为float变量。

  另一方面，要将列表中的所有字符串项都转换为int，我们可以使用int()方法 ，如下所示。

  Decimal()方法提供某些方法来使用模块十进制执行更快的十进制浮点算术，如sqrt()方法 或exp()方法，但仍然可以使用它在python中将字符串转换为int。

  如果您有与上述文章有关的任何问题，请在下面评论以告知我们。

  字符串转换整数python

• Python支持使用+运算符进行字符串连接。 在大多数编程语言中，如果我们将字符串与整数或任何其他原始数据类型连接在一起，则该语言会负责将它们转换为字符串，然后对其进行连接。 但是，在Python中，如果尝试使用+运算符将字符串和int连接起来，则会出现运行时错误。

  让我们看一个使用+运算符将字符串和int连接起来的简单示例。

  那么如何在Python中连接字符串和整数呢？ 还有多种其他方式可以执行此操作。

  最简单的方法是使用str（）函数将int转换为字符串。

  我们也可以使用字符串函数来连接字符串和整数。

  如果您使用的是Python 3.6或更高版本，则也可以使用 。

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        图像增强是图像处理的一个重要环节，早期的图像处理就是从图像增强开始的，人们研究对质量低的图像进行处理以获得改善质量后的图像。现今的图像增强还为后续的图像处理，如图像信息提取、图像识别等，提供更高识别度的图像。

        从图像处理技术来看，图像的摄取、编码、传输和处理过程中有许多因素可以使图像变模糊。如摄取过程中的聚焦不良，编码中的量化步骤使得图像的高频分量损失，处理过程中的对图像进行放大时由于缩放算法具有低通滤波性质而导致图像变得柔和等等。图像锐化正是针对这个问题对图像的边缘进行增强和高频分量进行补偿，使得画质清晰锐利，视觉感受良好，为后续的处理提供具有更高辨析度的图像。

        研究表明，各种图像模糊的物理过程的数学模型一般包含有求和、平均或者积分运算。那么与此相反，图像的锐化过程就是包含有差分和微分的运算。

        图像锐化是图像增强的一个经典问题。长期以来在出版业中使用的图像锐化处理是从原始图像自身减去低通滤波后的图像而得到一幅清晰锐利的图像，这种处理称为图像的反锐化掩蔽，也称钝化模板，可以表示为

        反锐化掩蔽的一般形式称为高频提升滤波和高频增强滤波。高频提升滤波通过将乘以一个常数A ≥ 1 产生，即

       根据频域的滤波器传递函数的性质，高通滤波器可由低通滤波器的反操作，即高通滤波后的图像可由原图像减去自身的低通滤波图像得到。那么：

        这个结果是基于一幅高通滤波图像而不是低通图像。当A = 1 时，高频提升滤波变为常规的高通滤波。当A 增加到超过1 时，相当于图像自身叠加上高频提取的图像，也就是我们所说的高频提升滤波。

        图像锐化的基本原理就是采用高频提升滤波来补偿图像的高频分量，以至于增强我们所感兴趣的轮廓，边缘，细节等图像信息。

1、空间域锐化增强算法

        锐化处理的主要目的是突出图像中的细节或者增强模糊的细节。我们知道，空间域的像素领域平均法可以使图像变模糊，从逻辑的角度来看，锐化处理可以用空间微分来完成。事实上，微分算子对图像的响应强度与图像在该点的突变程度有关，也就是说对图像应用微分算子能够增强边缘和其他突变包括噪声，并削弱了灰度变化缓慢的区域。

1）基于一阶微分的梯度法

        在对整幅图像进行梯度计算时，由于梯度模值的计算包含平方和开方运算，所以计算量很大，在实际操作中，常用绝对值代替平方与开方运算来近似地求梯度的模值。

        这个简化的梯度计算方法避开了平方和开方等复杂运算，这带来的不良后果就是它的各向同性也就不存在了。然而在数字图像中，各向同性只是对有限数量的旋转增量而言，而且梯度的计算还取决于所用的近似微分处理掩模。目前的一阶微分掩模都可以对水平和垂直边缘作出响应。也就是对数字图像而言，使用比较简单的算法对实际处理并没有什么影响。

       从简化模板可以看到，算子滤波的结果将会突出图像对角斜线方向的灰度变化。而罗伯特算子最大的优势是其简洁性，因为它的模板小且包含的运算系数都是整数。而其不足之处是由于硬件计算速度的不断提高，简洁性对于罗伯特算子来说已不是很大的优势，并且对图像的噪声很敏感。

        Sobel 算子经常应用于数字图像处理，在边缘检测的算法中更是被广泛应用。从技术上说，Sobel 算子是一个离散的差分算子，用来近似计算图像水平方向和垂直方向灰度变化的梯度。它的模板如下所示

        索贝尔算子是一个中心差分算子，所以它能够减少滤波后图像的人工噪声，而其被广泛应用其实是由于其简洁的行列可分的模板和容易在硬件和软件中实现的整数运算，尽管它提供了一个不是很精确的图像梯度近似，特别是对图像的高频细节部分的提取比较粗糙，但它仍然满足在很多应用中对边缘提取的要求。

        尽管Sobel 算子具有其应用的许多优势，但是Sobel 算子并没有完美的旋转对称性，这会让Sobel 算子只是对水平和垂直的灰度变化敏感，而对其他旋转方向的灰度变化较弱，比如斜角方向的边缘响应比较弱。Scharr 算子正是为了解决Sobel 算子这个问题而产生的。最经常使用度Scharr 算子模板如下：

        Scharr 算子是有由傅立叶频域的最小加权均方角度误差原则推导出来的，因此它是相当近似的微分内核，而不是并没有考虑到旋转对称性的限制。因此Scharr 算子具有比Sobel 算子更加细致的边缘检测，而其代价是具有比较大的整数系数，而且带来的平均效果比Sobel 更加严重。

         从图中可以看出，对同一幅图像做处理，Robert Cross 算子提取的结果在斜角方向的边缘比较突出，但对垂直水平方向的边缘响应不敏感。Sobel 算子对垂直和水平方向的响应比较敏感，而且图像整体比较明亮，这是因为Sobel 的平均低通效果不明显所致，但是可以看出对背景高频的噪声也是响应敏感。而相对于前面两种算子，Scharr 算子对垂直，水平和斜角方向的边缘提取效果较好，对噪声也没有Sobel 那么敏感，然而图像整体偏暗，这是由于Scharr 算子的平均低通的效果比较显著，使滤波后的图像偏向柔和所致。

2）基于二阶微分的图像锐化算子—拉普拉斯算子

        在应用中，经常在拉氏模板的两个对角线方向各加一个，当然，在中心应该减去8 f(x, y)。经过这样改进后，拉普拉斯算子对45°增幅旋转的结果是各向同性的。

        对图像增强来说，二阶微分锐化比一阶微分锐化较好，因为形成增强细节的能力好一些，而一阶微分经常用于边缘提取。

        信号在传输过程中，由于信道频率响应的非线性等原因，不可避免的会造成中频和高频信号的衰落，使图像的清晰度下降。频域锐化增强处理的目的是在图像的傅立叶变换域通过和特定的滤波器进行相乘，对图像特定频域的分量进行补偿，进而让空间域的图像边缘和细节得到增强。目前，图像处理领域中常用于频域锐化增强的算法有基于巴特沃思高通滤波器的频域增强、基于高斯型高通滤波器的频域增强和基于有限脉冲响应高通滤波器的频域增强等。

        图像傅立叶变换的频率分量和图像空间特征之间是有直接关系的。一般来说频率与变化率直接相关，零频率成分对应一幅图像的平均灰度级。低频分量对应着图像的慢变化分量，较高的频率分量对应图像中变化越来越快的灰度级。所以，要获得锐化的图像，只要我们用高通滤波器对图像频谱进行高频部分的提取，从而获得图像高频信息，然后用反锐化掩蔽或高频加强滤波等方法，对原图像进行高频补偿。

快速算法，但是对图像进行二维傅立叶变换，频域传输函数相乘，然后再进行傅立叶反变换的计算量是相当庞大的。所以在滤波模板比较小的情况下，在频域进行设计，在空域进行运算是针对硬件实现的算法具有速度优势所必须的。

         频域锐化滤波算法的基本原理是在频域设计所需的滤波器传输函数H(u, v)，将H(u,v)进行反变换得到空间域的滤波器h(x, y)，然后在空间域使用滤波器h(x, y)构建空间域线性滤波掩模对图像进行高频提升滤波处理。

3、时间域锐化增强算法

        在目前的图像处理中，已经不只需要考虑到当前图像的内容，更多时候需要考虑视频序列中在该帧图像前面和后面的那些图像与该帧图像的关系，也就是帧与帧之间的关系。它们之间进行的运算叫做视频时间域运算。在这些时间域的处理中，也有许多模糊机制会导致图像变得不清晰，比如具有运动估计和补偿的图像编解码。那么拓展到时间域考虑锐化增强算自然而然是必要的。

1）闭环全局锐化控制算法

        闭环全局锐化增强算利用了一般的视频内容前后帧具有一定关系这一原理，它将锐化模块视为一个黑盒，然后在输出端反馈一个或几个由前一帧的信息得出的控制信号给下一帧，使下一帧能够获得更好的锐化控制。

         对于闭环全局锐化，全局控制是基于每一个输出帧一个控制循环。这意味着图像高频内容和噪声的检测在每一个控制循环之后反馈给增益控制器，然后增益控制器产生一个增益来控制下一个循环的锐化增强。比如这一帧具有较多的边缘和物体内容，那么将会反馈一个参数让增益控制器增加下一帧的锐化增益；如果这一帧包含较多的噪声，那么将会反馈一个较低的参数让增益控制器降低下一帧的锐化强度。