九、图像梯度计算图像变化的速度，一般通过计算像素的差来得到梯度的近似值。9.1 Sobel理论基础sobel算子示例sobel算子也就是sobel滤波器，线性滤波器是滤波的目标像素点的值等于原始像素值及其周围像素值的加权和。1.水平方向偏导数的近似值P5x = (P3-P1)+2(P6-P4)+P9-P72.垂直方向偏导数的近似值P5y = (P7-P1)+2(P8-P2)+P9-P3sobel函
目录第一关：画图接口任务描述：相关知识：一、导入matplotlib二、显示图像三、画图接口编程要求：测试说明： 第二关：线形图任务描述：相关知识：一、绘制线形图二、设置颜色和风格三、设置坐标轴上下限四、设置图形标签编程要求：测试说明：第三关：散点图任务描述：相关知识：一、plot绘制散点图二、scatter画散点图三、plot与scatter效率对比编程要求：测试说明：第四关：直方图任
超大图像二值化代码：#超大图像二值化----分块进行（方法：全局阈值VS局部阈值）
import cv2 as cv
import numpy as np
def bigImageBinary(image):
print(image.shape)
cw=256#步长
ch=256
h,w=image.shape[:2]
gray=cv.cvtColor(im
1.图像二值化全局阈值分割
“cv.THRESH_TRIANGLE” 只有单个波峰时效果较好，分割细胞图一般用"cv.THRESH_OTSU"“cv.THRESH_TRUNC”,截断，大于阈值设为阈值“THRESH_TOZERO”,小于阈值设为0cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)#自动寻找阈值，"cv.THRESH
1、梯度下降法的介绍梯度下降法（Gradient descent，简称GD）是一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点，这个过程则被称为梯度上升法。梯度下降法是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习
目录数据的几种类型数据的操作周期一维数据一维数据的表示一维数据的存储一维数据的处理一维数据的读入处理一维数据的写入处理二维数据二维数据的表示 CSV格式二维数据的存储二维数据的处理数据的几种类型一维数据 由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织 -对应列表、数组和集合等概念二维数据 由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式 -表格是典型的二维数据 -其中，表头可以作为二维数据的一
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2023-08-29 11:07:51
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python二维数组切片a[:,0:3]:取前三列的二维数组
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2023-06-02 21:29:02
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泰勒公式可以表示为：\[f(\boldsymbol{x}+\boldsymbol{\delta})=f(\boldsymbol{x})+\boldsymbol{g}^{\rm T}\boldsymbol{\delta}+\frac{1}{2}\boldsymbol{\delta}^{\rm T}\boldsymbol{h}\boldsymbol{\delta}+O(\boldsymbol{\del
这篇文章主要讲python中关于字典的一些具体操作，讲解的问题都是本人在实际编程中所遇到的问题，读者可以根据自己所遇到的问题具体问题具体分析。(1) 二维字典的键值合并：先提供一个应用场景：假设我有两个二维字典：room1 = {orderid1:{roomid1:pred1,roomid2:pred2},orderid2:{roomid3:pred3,roomid4:pred4}}room2 =
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2023-10-25 15:28:03
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我们的大脑通常最多能感知三维空间，超过三维就很难想象了。尽管是三维，理解起来也很费劲，所以大多数情况下都使用二维平面。来自维基百科不过，我们仍然可以绘制出多维空间，今天就来用 Python 的 plotly 库绘制下三维到六维的图，看看长什么样。数据我们使用一份来自 UCI 的真实汽车数据集，该数据集包括 205 个样本和 26 个特征，从中选择 6 个特征来绘制图形：基础工作安装好 plotly
目标在本章中，我们将学习查找和绘制2D直方图。这将在以后的章节中有所帮助。介绍在第一篇文章中，我们计算并绘制了一维直方图。 之所以称为一维，是因为我们仅考虑一个特征，即像素的灰度强度值。 但是在二维直方图中，您要考虑两个特征。 通常，它用于查找颜色直方图，其中两个特征是每个像素的色相和饱和度值。已经有一个python示例(samples / python / color_histogram.py)
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2023-07-29 17:43:46
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每一幅图像都包含某种程度的噪声，噪声可以理解为由一种或者多种原因造成的灰度值的随机变化，如由光子通量的随机性造成的噪声等，在大多数情况下，通过平滑技术(也常称为滤波技术)进行移植或者去除，其中具备保持边缘作用的平滑技术得到了更多的关注。常用的平滑处理算法包括基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑，基于统计学方法的中值平滑，具备保持边缘作用的平滑算法的双边滤波。
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2023-10-13 00:14:50
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通常，np.vectorize用于将标量(Python非numpy)函数应用于数组的所有元素或数组。还有那往往忽略了一个注：主要是为了方便而提供的vectorize功能，而不是 性能。实现本质上是一个for循环。In [278]: m = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [279]: np.vectorize(lambda x:2*x)(m)Out[279]:array
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2023-10-06 21:59:23
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需要在程序中使用二维数组，网上找到一种这样的用法：
#创建一个宽度为3，高度为4的数组
#[[0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0]]
myList = [[0] * 3] * 4但是当操作myList[0][1] = 1时，发现整个第二列都被赋值，变成 #[[0,0,
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2023-05-26 20:20:10
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三、元组元组(tuple)创建后不能被修改,元组使用小括号,表使用方括号(1)元组的创建tuple1=(1,23,4,5,25,7645,8,64,85)
print(tuple1,type(tuple1)) #(1, 23, 4, 5, 25, 7645, 8, 64, 85) <class 'tuple'>
print(tuple1[2]) #4
print(tuple1[3:4]
梯度梯度(gradient)的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。 当然，梯度的概念也可以推广到三元函数的情形。同样，该梯度方向与取得最大方向导数的方向一致，而它的模为方向导数的最大值。同样的，在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也
Python 使用 sorted 自定义对一维、二维数组进行排序
list = sorted(iterable, key=None, reverse=False)iterable 表示指定的序列，key 参数可以自定义排序规则；reverse 参数指定以升序（False，默认）进行排序。一维数组arr = ['15:30', '16:30', '10:0
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2023-05-26 17:15:46
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关于python中的二维数组，主要有list和numpy.array两种。好吧，其实还有matrices，但它必须是2维的，而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的。我们主要讨论list和numpy.array的区别：我们可以通过以下的代码看出二者的区别>>import numpy as np
>>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
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2023-06-08 15:14:25
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首先是 01 背包问题： 假设有很多商品每件商品都会占一定体积 v[x, y, z] （x,y,z是指某种商品占有的体积） 同时每件商品价值 w[x, y ,z] （对应于v里的商品所对应的价值）也不完全一样，我们有两种选择我拿走或者不拿走，但是我的背包容量有限不能把所有商品全拿走，怎么办才能使得我们取得商品总的价值最大。 首先这是一个动态规划问题，比如设我们取
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2023-12-18 11:35:10
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主要介绍二维卷积层的工作原理卷积神经网络是含有卷积层的神经网络1.二维互相关运算在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组。 例如： 输入数组：3x3的二维数组 核数组：2x2的二维数组 （该数组在卷积计算中又称卷积核或过滤器） 在二维互相关运算中，卷积窗口从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时，窗
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2023-11-27 10:02:06
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