目 录摘 要I1 原理与实现11.1图像分割的概述11.2 阈值分割的基本原理21.3 阈值分割方法的分类32 程序设计42.1 主程序42.2 OTSU52.3 全局阈值62.4 迭代法63结果与分析84 心得体会10参考文献11摘 要数字图像处理的目的之一是图像识别, 而图像分割是图像识别工作的基础。图像分割是指把图像分解成具有特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，是计算机视觉领域的一个重
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2023-11-22 19:03:12
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# 投影分割法 Python 实现
## 1. 流程概述
投影分割法是一种字符识别的基本方法之一，其主要思想是通过字符的投影信息来实现字符的分割。在Python中，我们可以通过一系列的图像处理和分析技术来实现这一方法。
下面是整个投影分割法的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库和模块 |
| 2 | 读取图像并进行预处理 |
| 3 |
原创
2023-09-11 13:00:01
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python3.7-pyecharts-v1-liquid（水滴图）画图经典收藏
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2023-06-29 14:01:58
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1 Box－Cox变换在回归模型号中，Box－Cox变换是对因变量Y作如下变换： （1.1） 这里是一个待定变换参数。对不同的，所做的变换自然就不同，所以是一个变换族。它包括了对数变换（＝0），平方根变换（）和倒数变换（＝-１）等常用变换。 图１. 变换前变量的分布 图２.变换后变量分布 对因变量的n个观测值，应用上述变换，得到变换后的向量 （1.2
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2024-01-15 13:51:14
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# 投影分割法的Python实现
投影分割法是一种图像分割技术，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。它的基本思想是通过观察图像的投影，对图像进行分割，以达到提取感兴趣区域的目的。在这篇文章中，我们将探讨投影分割法的基本原理，并通过Python代码示例来实现这一技术。此外，我们还将运用Mermaid语法展示相应的甘特图和饼状图。
## 投影分割法的基本原理
投影分割法的核心思想是对图像的某个
原创
2024-09-30 05:24:00
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最近在学习svm算法，借此文章记录自己的学习过程，在学习很多处借鉴了z老师的讲义和李航的统计，若有不足的地方，请海涵；svm算法通俗的理解在二维上，就是找一分割线把两类分开，问题是如下图三条颜色都可以把点和星划开，但哪条线是最优的呢，这就是我们要考虑的问题；首先我们先假设一条直线为 W•X+b =0 为最优的分割线，把两类分开如下图所示，那我们就要解决的是怎么获取这条最优直线呢?及W
滴水算法概述滴水算法是一种用于分割手写粘连字符的算法，与以往的直线式地分割不同 ，它模拟水滴的滚动，通过水滴的滚动路径来分割字符，可以解决直线切割造成的过分分割问题。引言之前提过对于有粘连的字符可以使用滴水算法来解决分割，但智商捉急的我实在是领悟不了这个算法的精髓，幸好有小伙伴已经实现相关代码。我对上面的代码进行了一些小修改，同时升级为python3的代码。还是以这张图片为例：在以前的我们已经知道
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2023-11-13 22:09:00
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# Python黄金分割法探索：算法与应用
在数理统计和优化领域，黄金分割法是一种常用的求解最优化问题的算法。其核心思想是利用黄金分割比（约为0.618）将区间分割为两个部分，通过逐步缩小搜索范围，从而找到最优解。本文将详尽探讨黄金分割法的原理、Python实现及其应用，并提供相应的代码示例。最后，我们将通过甘特图和序列图来展示黄金分割法的步骤和流程。
## 1. 黄金分割法的原理
黄金分割
中间或插值得到，二十位于黄金分割点附近，即mid = low
原创
2023-01-31 14:49:51
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RGB颜色空间的的理解
三基色原理：
大多数的颜色可以通过红、绿、蓝三色按照不同的比例合成产生，同样绝大多数单色光也可以分解成红绿蓝三种色
光，红绿蓝三基色按照不同的比例相加合成混色称为相加混色。其中一些混色的规律有：
红色+绿色=黄色；绿色+蓝色=青色；红色+蓝色=品红；红色+绿色+蓝色=白色；
RGB颜色空间：
（1）、并不是说R值越大，颜色越红
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2024-01-09 06:49:26
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关于css3的背景切割（background-clip）、背景原点（background-origin）、background-size、透明背景的使用、渐变背景
一、背景切割 background-clip ：border-box | padding-box | content-box 作用：为将背景图片做适当的裁剪，以适应需要。&
# Python 安条分割法律条款的应用
在法律文书中，条款的清晰与条理性至关重要。长篇幅的法律文本往往需要进行结构化处理，以便于理解和引用。Python 提供了强大的文本处理能力，使得我们能够轻松地实现法律条款的分割与提取。本文将介绍如何使用 Python 来分割法律条款，并通过示例代码阐明其具体实现。
## 理解法律条款
法律条款通常按照一定的格式排列，常见的格式包括“第一条”、“第二条
原创
2024-08-29 09:06:50
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最近一直在做lncRNA的分析，其中的lncRNA的差异表达分析中，需要对reads count 进行归一化，之前没有考虑很多，就用的通常的流程：hisat2→stringtie→prepDE.py/featureCount→DESeq2其中的DESeq2 的归一化部分，也是我们通常称的标准化，是我们关注的重点，DESeq2主要原理：通过计算一个归一化因子，并进行变换，进而提高中等表达基因的地位。
python实现黄金分割搜索算法+动态展示前言要求黄金分割搜索算法原理伪代码代码编写动态结果python代码 前言数值算法是跟数学关系比较密切的一门课程，主要是用计算机程序实现一些数学公式 和数学算法。我觉得计算机处理数据的方式与数学最大的不同就是它是离散化，虽然计算机处理数据具有一定的误差性，但是由于机器的精度远远大于实际工程中应用的误差，所以用计算机计算出的数值大多数是可以利用的数值。 离散
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2023-10-23 10:45:35
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1. 分水岭分割方法它是依赖于形态学的，图像的灰度等级不一样，如果图像的灰度等级一样的情况下怎么人为的把它造成不一样？可以通过距离变换实现，这样它们的灰度值就有了阶梯状的变换。风水岭算法常见的有三种方法：（1）基于浸泡理论的分水岭分割方法；（2）基于连通图方法；（3）基于距离变换的方法。OpenCV 中是基于距离变换的分割方法，就相当于我们的小山头（认为造成的）。 基本的步骤： 例子1 粘连对象分
# 使用 Python 实现中点分割法进行直线裁剪算法
在计算机图形学中，直线裁剪算法是一种重要的技术，常用于确定哪些部分的线段可见，哪些部分被遮挡或超出视口。中点分割法是一种有效的裁剪算法，适合初学者学习和使用。本文将带你一同学习如何在 Python 中实现这一算法。
## 整体流程概述
在开始代码实现之前，我们需要了解整个算法的步骤。以下是一个简要的流程表，概述了如何使用中点分割法裁剪直
# 伪彩色处理与密度分割法在Python中的实现
在图像处理领域，伪彩色处理是一种常用的方法，用于增强图像的对比度和可读性。密度分割法则是一种常用的分割图像的方法。这篇文章将通过几个步骤教你如何在Python中实现伪彩色处理与密度分割法。
## 流程概述
下面是实现伪彩色处理与密度分割法的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
若[a,b]为搜索区间，黄金分割法首先根据黄金比例产生两个内点x1,x2x1=a+0.382*(b-a)x2=a+0.618*(b-a)若f(x1)<f(x2)，则搜索区间变为[x1,b];若f(x1)>f(x2)，则搜索区间变为[a,x2];代码如下：xaml代码： <Grid>
<StackPanel>
<
原创
2024-05-08 15:12:24
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关键词 运用机器学习方法进行标签传播之前提出的算法1.用于时空密集滤波的时间双边网络。2.只通过静态图像训练一个深度网络来细化前一帧掩码，并且在测试中使用测试视频的第一帧来记忆目标的外观（即在线微调），从而提升了性能。3.通过大量数据增强策略来实现更高的分割精度。 金字塔卷积方法最大的好处是不用微调下图是基本思路 分割网络是基于 V
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2024-04-28 09:28:59
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简介语义分割：给图像的每个像素点标注类别。通常认为这个类别与邻近像素类别有关，同时也和这个像素点归属的整体类别有关。利用图像分类的网络结构,可以利用不同层次的特征向量来满足判定需求。现有算法的主要区别是如何提高这些向量的分辨率，以及如何组合这些向量。几种结构全卷积网络FCN：上采样提高分割精度，不同特征向量相加。[3]UNET：拼接特征向量；编码-解码结构；采用弹性形变的方式，进行数据增广；用边界
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2024-06-17 17:31:37
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