老师评语：可以再利用骨架提取做一遍，两种方法比较精度，有需要的小伙伴可以直接参考！ 整体思路 通过观察原图像，图像存在噪声点，且黑色条纹边界不清晰，使用滤波、图像增强、二值化等方法对原图像进行预处理，另外为保证测量结果的准确性，使用图像三作为原图像，测量多个距离值并求均值。   原图像 中值滤波 图像增强（锐化） 二值化 按位取反 膨胀：矩形结构元

最简单的直线也能画出漂亮的图案来： import tkinter as tkimport pyautogui as agfrom time import sleepdef Line01():for j in range(1, 9):tCanvas.delete("all")coord = 5, 5, 635, 360tCanvas.create_rectangle(coord)for i i

前言 想起CSDN账号密码了，正好讲组会的时候介绍了这篇文章，搬过来，选自30th USENIX Security Symposium. August 11–13, 2021。 由于专业的局限和有限的水平，这篇介绍会尽量避开原文中物理原理方面的知识，并难免有误解和错漏，感兴趣的可自行去阅读原文。 原文链接:https://www.usenix.org/conference/usenixsecu

图例 分析