wanv1171

@LeegoYih 一个想法，不知道实施起来会不会省时间。比如你给的实例这个情况，其实只有两个不同大小的菱形，
1. Feature Matching 匹配第一个后算出大概尺寸
2. resize 你的目标进行 template matching ，
3. 把 template matching 到的所有都 mask 掉
4. 回到 step 1 继续找

@cnsdytedison Hive 跟 Spark 应该相对多一些把

https://stackoverflow.com/questions/42938149/opencv-feature-matching-multiple-objects

feature matching 检测到之后直接 mask 掉 match ，继续在图片中找

@eDeeraiD0thei6Oh 在多伦多 20W 挺可以了，温哥华的话应该住房成本会高一些

function analysis(e){
console.log($(e.target))
}

没注意是筛选行，那应该这样 df[df.apply(lambda r: r.str.contains('b', case=False).any(), axis=1)]

https://stackoverflow.com/questions/38980514/most-concise-way-to-select-rows-where-any-column-contains-a-string-in-pandas-dat/43018248

pd.Series.str.contains()

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.str.contains.html

df.sort_values
pd.concat
df.to_csv(sep='\t', index=False)