要在类中使用静态方法，需在类成员函数前面加上@staticmethod标记符，以表示下面的成员函数是静态函数。使用静态方法的好处是，不需要定义实例即可使用这个方法。另外，多个实例共享此静态方法。
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普通的类方法需要对象实例化之后才能调用 。
Python使用函数默认值实现函数静态变量的方法，具体方法如下：
一、Python函数默认值
Python函数默认值的使用可以在函数调用时写代码提供方便，很多时候我们只要使用默认值就可以了。 所以函数默认值在python中用到的很多，尤其是在类中间，类的初始化函数中一帮都会用到默认值。 使用类时能够方便的创建类，而不需要传递一堆参数。
只要在函数参数名后面加上 ”=defalut_value”，函数默认值就定义好了。有一个地方需要注意的是，有默认值的参数必须在函数参数列表的最后，不允许将没有默认值的参数放在有默认值的参数后，因为如果你那样定义的话，解释器将不知道如何去传递参数。
先来看一段示例代码：
def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no, please!'):
while True:
ok = raw_input(prompt)
if ok in ('y', 'ye', 'yes'): return True
if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'): return False
retries = retries - 1
if retries 0: raise IOError, 'refusenik user'
print complaint
你调用上面的函数时，可以修改重试次数和输出的提示语言，如果你比较懒得话，那么什么都不用改。
二、python使用函数默认值来实现函数静态变量的功能
Python中是不支持静态变量的，但是我们可以通过函数的默认值来实现静态变量的功能。
当函数的默认值是内容是可变的类时，类的内容可变，而类的名字没变。（相当于开辟的内存区域没有变，而其中内容可以变化）。
这是因为python中函数的默认值只会被执行一次，(和静态变量一样，静态变量初始化也是被执行一次。）这就是他们的共同点。
再来看下面的程序片段：
def f(a, L=[]):
L.append(a)
return L
print f(1)
print f(2)
print f(3)
print f(4,['x'])
print f(5)
其输出结果是：
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
['x', 4]
[1, 2, 3, 5]
前面的好理解，为什么最后 “print f(5)”的输出是 “[1, 2, 3, 5]”呢？
这是因为 “print f(4,['x'])”时，默认变量并没有被改变，因为默认变量的初始化只是被执行了一次(第一次使用默认值调用)，初始化执行开辟的内存区（我们可以称之为默认变量）没有被改变，所以最后的输出结果是“[1, 2, 3, 5]”。
面相对象程序设计中，类方法和静态方法是经常用到的两个术语。
逻辑上讲：类方法是只能由类名调用；静态方法可以由类名或对象名进行调用。
在C++中，静态方法与类方法逻辑上是等价的，只有一个概念，不会混淆。
而在python中，方法分为三类实例方法、类方法、静态方法。代码如下：
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)
可以看到，在python中，两种方法的主要区别在于参数。实例方法隐含的参数为类实例self，而类方法隐含的参数为类本身cls。
静态方法无隐含参数，主要为了类实例也可以直接调用静态方法。
所以逻辑上类方法应当只被类调用，实例方法实例调用，静态方法两者都能调用。主要区别在于参数传递上的区别，实例方法悄悄传递的是self引用作为参数，而类方法悄悄传递的是cls引用作为参数。
python实现了一定的灵活性使得类方法和静态方法，都能够被实例和类二者调用
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。
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。
一、先是在语法上面的区别:
1、静态方法不需要传入self参数，类成员方法需要传入代表本类的cls参数；
2、静态方法是无妨访问实例变量和类变量的，类成员方法无法访问实例变量但是可以访问类变量
二、使用的区别：
由于静态方法无法访问类属性，实例属性，相当于一个相对独立的方法，跟类其实并没有什么关系。这样说来，静态方法就是在类的作用域里的函数而已。