python采集数据并保存到excel文件

OpenPyXL支持使用工作表单元格中的数据创建条形图，折线图，散点图和饼图。要制作图表，您需要执行以下操作：1. Reference从矩形选择的单元格创建对象。2. Series通过传入对象来创建Reference对象。3. 创建一个Chart对象。4. 将Series对象附加到Chart对象。5. 将Chart对象添加到Worksheet对象，可选择指定图表左上角应定位的单元格。

图像处理(scipy.misc.bytescale.py)

直方图去雾算法

【实例简介】 1.给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系 2.基于上述初步匹配结果，实现spatial coding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配 3.将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分

【实例简介】

使用的是最新版本的PyQt5.9，详细讲解了PyQt5的各个知识点，包含从入门到实战的所有例子。本书共包含11个章节，这些章节基本包含了笔者在使用PyQt中遇到的绝大多数技术以及一些简单的应用。本书虽然有11个章节，但是有些章节是具有独立性的，读者可以针对自己的实际情况选择性阅读。本书第一章介绍了PyQt的入门知识，讲述了PyQt的安装配置以及Eric6这个IDE的简单使用方法。对于对PyQt已经有一定基础的朋友可以略去这一章。本书第二章简单介绍了Python的基本语法，本章针对一些没有接触过python的读者，对于Python已经有一些基础的朋友可以略去这一章。本书第三章介绍Qt Designer的使用方法，Qt Designer是一个PyQt的可视化界面编辑程序，他的作用是帮助我们快速开发出界面文件，我们可以通过其他方式把界面文件转化成python代码文件。对于不懂太多PyQt知识的读者来说，本章可以让你快速入门，同时，本章也是让自己的PyQt技术快速进步的最重要的章节。本书第四章介绍了PyQt的基本控件的使用方法，如果读者时间并不充裕，只对部分控件感兴趣，可以选取相应的小节进行阅读。本书第五章介绍了PyQt的高级控件的使用方法，如果读者对PyQt的表格、树、多文本页面、数据库、多线程等等感兴趣，可以在这一章中选择相应的小节阅读。本书第六章重新介绍了PyQt的布局管理的使用（之前在第3章通过Qt Designer的使用方法中已经介绍，第3章是通过Qt Designer这个代码生成器进行介绍，这里通过手工敲打代码的方法介绍）。由于布局管理非常重要，值得我们以一个新的章节介绍，如果读者对纯代码实现布局管理器感兴趣可以参考这一章，如果对代码生成器Qt Designer的布局管理器感兴趣也可以忽略这个章节。实际上两种方法并没有本质的区别。本书第七章介绍了PyQt信号与槽的应用，信号与槽是PyQt的核心，想要掌握PyQt的高级玩法的朋友可以仔细阅读这个章节。本书第八章介绍了PyQt的图形特效，如果读者对PyQt绘图，背景着色等感兴趣，可以阅读这个章节。本书第九章介绍了PyQt的扩展应用，如果你想知道如何把Python的一些非常流行的模块如pyinstaller、pandas、matplotlib、pyqtgraph、plotly等与PyQt结合，可以从这一章节中选择性的阅读。本书第十章通过几个例子介绍PyQt的实战应用，想要简单了解一些简单的程序是如何开发的朋友可以选择性的阅读这个章节。本书第十一章介绍PyQt在金融领域中的应用，是本书的另一个作者孙洋在金融公司工作过程中积累的一些实战性较高的案例，向读者展示PyQt如何应用到投资研究系统、量化投资、以及金融工具开发，读者可以根据自己的需求选择性阅读。

【实例简介】Blender软件插件。

前台实现了基本的论坛操作（登录，注册，轮播图，各个板块下的帖子显示，用户信息查看和修改，发帖，点赞，评论等功能），后台是CMS管理系统 主要实现了管理人员的权限分配和限制，个人信息查看和修改，前台板块管理，前台帖子管理，前台轮播图的管理等功能。

【实例简介】 目  录 1  实验整体步骤 2 1.1  Main函数 2 1.2  Canny算法 2 1.3  Hough算法 2 2  算法介绍 3 2.1  Canny算法 3 2.1.1  使用高斯滤波器滤波 3 2.1.2  计算图像的梯度图并获得梯度方向 3 2.1.3  对梯度图进行非极大化抑制 3 2.1.4  使用双阈值法获得最终的边缘图 4 2.2  Hough算法 4 2.2.1  建立参数空间 5 2.2.2  依据边缘点的梯度方向对参数空间进行投票 5 2.2.3  依据预设定的投票阈值筛选出初步结果 5 2.2.4  对已筛选出的结果进行非极大化抑制 5 3  代码实现 5 3.1  Main函数 6 3.2  Canny算法 6 3.3  Hough算法 10 4  实验结果与分析 12 4.1  实验结果 12 4.2 各个参数对于最终定位结果的影响 14 4.2.1  Canny算法 14 4.2.2  Hough算法 14    附录 15

源码下载：Python实时视频采集(opencv)