python3 静态方法和类方法的区别

python中，方法分为三类实例方法、类方法、静态方法。代码如下：

成都创新互联公司是一家集网站建设,凉州企业网站建设,凉州品牌网站建设,网站定制,凉州网站建设报价,网络营销,网络优化,凉州网站推广为一体的创新建站企业，帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿，时刻以成就客户成长自我，坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己，让我们为更多的企业打造出实用型网站。

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();＃ 输出InstanceFun，打印对象内存地址“__main__.Test object at 0x0293DCF0”

Test.ClassFun(); # 输出ClassFun，打印类位置 class '__main__.Test'

Test.StaticFun(); # 输出StaticFun

t.StaticFun(); # 输出StaticFun

t.ClassFun(); # 输出ClassFun，打印类位置 class '__main__.Test'

Test.InstanceFun(); # 错误，TypeError: unbound method instanceFun() must be called with Test instance as first argument

Test.InstanceFun(t); # 输出InstanceFun，打印对象内存地址“__main__.Test object at 0x0293DCF0”

t.ClassFun(Test); # 错误 classFun() takes exactly 1 argument (2 given)

python3 中定义类函数参数中加 self 和不加的区别在哪

class

A:

def

fun():

pass

#

这种就是静态函数，一般用装饰器

@staticmethod

修饰

class

B:

def

fun1(self):

pass

#

这种就是成员函数，类实例可以直接调用

@classmethod

def

fun():

pass

#

这种是类函数，要求第一个参数表示类（

cls

）。

python 为什么要使用静态方法

Python使用静态方法类似函数工具使用，一般尽量少用静态方法。

Python的静态方法和类成员方法都可以被类或实例访问，两者概念不容易理清，但还是有区别的：

1）静态方法无需传入self参数，类成员方法需传入代表本类的cls参数；

2）从第1条，静态方法是无法访问实例变量的，而类成员方法也同样无法访问实例变量，但可以访问类变量；

3）静态方法有点像函数工具库的作用，而类成员方法则更接近类似Java面向对象概念中的静态方法。

3种python3的canny边缘检测之静态，可调节和自适应

先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测：

内容：

1 canny的边缘检测的介绍。

2 三种方法的canny的边缘检测，由浅入深地介绍：固定值的静态，可自调节的，自适应的。

说明：

1 环境：python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。

2 图片：来自品阅网正版免费图库。

3 实现自适应阈值的canny边缘检测的参考代码和文章：

上述的代码，本机均有报错，故对代码进行修改，注释和运行。

初级canny：

1 介绍：opencv中给出了canny边缘检测的接口，直接调用：

即可得到边缘检测的结果ret，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值。

2 python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。

3 Canny函数及使用：

4 Canny边缘检测流程：

去噪 -- 梯度 -- 非极大值抑制 -- 滞后阈值

5 代码：

6 操作和过程：

7 原图：

8 疑问：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值，一般人怎么知道具体数值是多少，才是最佳的呀？所以，这是它的缺点。

中级canny：

1 中级canny，就是可调节的阈值，找到最佳的canny边缘检测效果。

2 采用cv2.createTrackbar来调节阈值。

3 代码：

4 操作和效果：

5 原图：

高级canny：

1 自适应canny的算法：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)

即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1，t2。

2 文件结构：

3 main.py代码：

4 dog.py代码：

5 bilateralfilt.py代码：

6 原图：

7 效果图：本文第一个gif图，此处省略。

小结：

1 本文由浅入深，总结的很好，适合收藏。

2 对于理解python的opencv的canny的边缘检测，很有帮助。

3 本文高级版canny自适应的算法参考2篇文章，虽然我进行代码的删除，注释，修改，优化等操作，故我不标注原创，对原作者表达敬意。

4 自己总结和整理，分享出来，希望对大家有帮助。

网站题目：python3静态函数 python3定义函数
网页路径：http://hbruida.cn/article/dooepip.html