0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性。不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品（甚至人类2045的的智能拐点时代）。都基于算法及建模来处理。 常见的词汇：机器学习、数据建模、关联分析、算法优化等等，而这些种种又都是基于规律的深度开发（也难怪道德经的首篇就提
一、一些基本概念K-Means是非监督学习的聚类算法，将一组数据分为K类（或者叫簇/cluster），每个簇有一个质心（centroid），同类的数据是围绕着质心被分类的。数据被分为了几类就有几个质心。算法步骤：1、先从原始数据集中随机选出K个数据，作为K个质心。2、将剩余的数据分配到与之最相似的的质心的那个簇里。3、第一次分类完成后，计算每个簇内样本的均值，并根据这个均值生成新的质心4、重复2,
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2023-12-14 07:32:52
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你的问题漏掉了一些信息，所以我尽力回答了你的问题。在阐述我的答案时，我假设当你说“距离”时，你指的是现实中的距离，比如米、英尺、光年等等我有一个方法，只适用于“平面”图像(也就是说，图片不是从侧面捕捉的)，但仍然有效。它依赖于PIL和NumPy库，PIL用于将图像加载到Python中，NumPy用于将图像转换为相对容易使用的三维数组。脚本使用两个给定点和距离公式计算图像上两点之间的距离(以像素为单
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2023-07-03 15:06:26
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Meanshift和Camshift目标将学习用于跟踪视频中对象的Meanshift和Camshift算法。MeanshiftMeanshift背后的直觉很简单，假设你有点的集合。（它可以是像素分布，例如直方图反投影）。你会得到一个小窗口（可能是一个圆形），并且必须将该窗口移到最大像素密度（或最大点数）的区域。如下图所示：初始窗口以蓝色圆圈显示，名称为“C1”。其原始中心以蓝色矩形标记，名称为“C
一、图像点运算点运算又称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换，是一种通过图像中的每一个像素值(即像素点上的灰度值)进行运算的图像处理方式。它将输入图像映射为输出图像，输出图像每个像素点的灰度值仅由对应的输入像素点的灰度值决定，运算结果不会改变图像内像素点之间的空间关系，其运算的数学关系式如下： 其中，A(x,y) 表示原图像，B(x,y) 表示经过点运算处理后的图像，f表示点运算的关系函数。按照灰度
一、光斑图像的模拟首先，仿真得到如下图所示的光斑阵列图像，仿真参数如下：微透镜数目为72×72，每个微透镜所占的像素数为36×36，CCD相机像素数则为2592×2592； 图1 仿真得到的光斑图像二、重心法原理在子孔径光斑质心计算方面，最为简单直接的方法是重心法，其计算公式如下: 式中[x(i),y(i)]分别表示第i个子孔径在x，y方向上的质心位置， 
# 使用 Python 计算图像的质心
图像处理是计算机视觉中的一个重要领域，其中一个常见的任务是计算图像的质心（或重心）。质心是一个物体的“平均”位置，可以被视为物体的“中心点”。在本文中，我们将使用 Python 中的多个库来实现图像质心的计算，包括 OpenCV 和 NumPy。我们将一步一步地讲解如何加载图像、处理图像以及计算质心。
## 什么是质心？
质心是一个物体的几何中心。当我
# Python获取图像质心
## 背景介绍
在图像处理和计算机视觉领域，图像质心是指图像中物体的重心或中心点。它可以用于识别和定位物体，计算物体的大小和形状，以及进行图像分割和匹配等应用。Python是一种强大的编程语言，它提供了许多库和工具，可以方便地处理图像并获取图像质心。
## 图像质心的计算方法
图像质心通常通过计算像素的平均值来获取。对于一个二值图像，每个像素的值要么是0（黑色
原创
2023-07-24 01:16:33
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先上原图：1)先灰度化、二值化2)cv.findContours()函数找出每个小离散块的轮廓3)每个轮廓点的坐标，准备绘制一个矩形边界框。cv2.boundingRect() 获取x, y, w, h = cv.boundingRect(contour)cv.rectangle(src, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 绘制外接矩形
MeanShift算法原理及其python自定义实现MeanShift算法原理MeanShift python实现实现思路：代码：运行结果： MeanShift算法原理Meanshift是聚类中的一种经典方法，思想简单，用途广泛Meanshift基于这样的事实，一个类的中心处 点的空间密度 是最大的，因此给定一个点，只要沿着密度方向，由稀疏指向稠密就可以找到这个点所在类的中心点。Meanshif
通常使用scikit-image进行图像读取与存储操作：from skimage import io
img = io.imread('lena.jpg');
io.imshow(img)
io.imsave('lena2.jpg', img)
查看img大小：
img.shape
scikit-image对图像操作与matlab相似，比较适合matlab转python的同学
scikit-ima
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2023-06-30 20:03:19
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from scipy import ndimage
import numpy as np
a= np.array([
[0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 2, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[1, 1, 0, 1],
[1, 2, 0, 1],
[2, 0, 0
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2023-06-06 00:09:47
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质心
原创
2019-02-18 14:50:33
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Pixel Accuracy(PA，像素精度)：这是最简单的度量，为标记正确的像素占总像素的比例。Mean Pixel Accuracy(MPA，均像素精度)：是PA的一种简单提升，计算每个类内被正确分类像素数的比例，之后求所有类的平均。Mean Intersection over Union(MIoU，均交并比)：为语义分割的标准度量。其计算两个集合的交集和并集之比，在语义分割的问题中，这两个集
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2023-09-06 06:47:38
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# 计算图像的长和宽
## 引言
图像处理是计算机科学和计算机视觉领域的一个重要研究方向，涉及到许多应用，如图像识别、图像分割、图像增强等。在进行图像处理之前，了解图像的长和宽是非常重要的，因为它们可以用于确定图像的尺寸、比例和分辨率。本文将介绍如何使用Python中的常见图像处理库来计算图像的长和宽。
## 准备工作
在开始之前，首先需要安装Python和一些常用的图像处理库。可以使用以下命
原创
2023-11-15 06:43:04
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本文介绍纯理论部分，至于FPGA实现就不多说了。常见的质心算法有以下几种，可以应用于不同的场合。（1）普通质心算法 其中为二维图像上每个像素点所接收到的光强，该算法适用于没有背景噪声，背景噪声一致或信噪比较高的情况。 （2） 强加权质心算法 其原理是将光斑中心较近的部分区域像素值增强，使
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2023-10-04 20:16:25
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图像矩是标量，类似于大家熟悉的统计方法，如均值、方差、偏移和峰值。矩非常适合描述具有多边形形状的特征和一般的特征度量信息，比如梯度分布。图像矩可以基于标量的点值，也可以基于Fourier或Zernike方法的基函数。矩可以描述成一个函数在基空间的投影，例如，Fourier变换将函数投影到谐波函数基上。注意：在形状描述的上下文中，一维矩和二维矩在概念上有联系。一维均质对应于二维的质心，一维的极小和极
# 质心坐标计算的实现指南
在空间中，质心（centroid）是一个代表一组点的“中心点”。在这篇文章中，我们将通过Python计算质心坐标。首先，让我们了解实现这一目标的流程。
## 流程步骤
为方便理解，我们将整个过程分为几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
|--------
数据及参考代码 github地址，下载压缩包，ch10前言从程序上读懂每一行，才是了解算法的开始。什么是K-means?一句话：一堆数据我也不知道是啥玩意的(无标签)的扔给你，你给我分一下，哪一堆属于一类。这就是聚类！Knn VS K-meansknn表现的是有监督情况下，也就是我都知道标签了，载扔进去一个没有带标签的，根据特性(特征)，你给我判断出来，这个属于哪一类，就像分类匹配一样。K-mea
小菜鸡的博客前言一、K_means是什么？1. 原理二、编程实现1. 首先引入库2.读入数据3.算法实现4.可视化实现三、完整代码及展示总结 前言本篇文章主要是基于python，编程实现K_means算法的可视化。 编码的数据来源是一些地理坐标，以 txt 格式存储。一、K_means是什么？K-Mean算法，即 K 均值算法，是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇，每个簇使用
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2023-11-24 05:24:36
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