信息熵：信源所含有的信息量称为信息熵，定义为信源发出的所有可能消息的平均不确定性，为自信息的统计平均。（自信息：某个消息X出现的不确定性的大小）含义：①信源的平均不确定性的大小②信源输出消息平均所含的信息量联合熵：二维随机变量XY的联合熵定义为联合自信息的数学期望，表征XY的不确定性条件熵：条件熵定义为给定条件下Y的条件概率分布的熵对X的数学期望其中，联合熵=信息熵+条件熵。熵是服从某一特定概率分
此熵不是智商、情商、逆境商。最开始是热力学的概念，后来被祖师爷香农用来表示信息/信源的不确定度。自信息量信源符号 \(x_i\) 本身的不确定度，称为其自信息量，记为 \(I(x_i)\) \[I(x_i) = H(x_i) = \log_2\frac{1}{p(x_i)}\]单符号离散信源的熵如果一个单符号离散无记忆信源的信息符号可以表示为一个独立的离散随机变量 \(X\)，则称这个随机变量的平
0 前言? 优质竞赛项目系列，今天要分享的是? python+opencv+深度学习实现二维码识别?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常！? 更多资料, 项目分享：https://gitee/dancheng-senior/postgraduate2 二维码基础概念2.1 二维码介绍二维条码/二维
# 使用Python绘制二维图像
在数据科学和可视化领域，能够灵活地绘制二维图像是至关重要的。Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了丰富的库来进行数据可视化，最常用的库之一就是`Matplotlib`。本篇文章将带你了解如何使用Python中的`Matplotlib`库来绘制简单的二维图像。
## Matplotlib简介
`Matplotlib`是Python的一个绘图库，能够创建
### 如何使用Python绘制二维图像
#### 1. 总览
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python绘制二维图像。我们将使用Python的Matplotlib库来实现这个目标。Matplotlib是一个强大的绘图工具，它可以生成各种类型的图表，包括线图、条形图、散点图等等。
下面是整个流程的总览表格：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | ----------- |
原创
2023-10-11 11:16:40
320阅读
切片(Slice)是一个取部分元素的操作。可以操作list、tuple、字符串。利用切片很多地方循环就不再需要了。Python的切片非常灵活，一行代码就可以实现很多行循环才能完成的操作。切片在考试中肯定会出现。通常一个切片操作要提供三个参数 [start_index: stop_index: step] ：start_index是切片的起始位置stop_index是切片的结
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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2023-09-15 22:02:44
111阅读
# 如何用Python绘制二维图像
在数据可视化中，绘制二维图像是非常常见的操作，它可以帮助我们更直观地理解数据。Python是一种非常适合进行数据分析和可视化的语言，而且有许多强大的库可以帮助我们绘制二维图像，比如Matplotlib和Seaborn。
## 实际问题
假设我们有一份旅行数据，记录了不同城市之间的距离和旅行时间。我们想要用Python绘制一张旅行图，展示不同城市之间的联系和
# Python绘制二维数组图像
## 简介
在本文中，我将教给你如何使用Python绘制二维数组的图像。无论你是刚入行的小白还是有一定经验的开发者，本文将为你提供一步一步的指导，让你轻松掌握这个技巧。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现的流程。以下是绘制二维数组图像的步骤表格：
| 步骤 | 描述
FFT是快速傅里叶变换中值滤波的理解： 还有一种非线性滤波-中值滤波器。中值滤波器对脉冲型噪声有很好的去掉。因为脉冲点都是突变的点，排序以后输出中值，那么那些最大点和最小点就可以去掉了。中值滤波对高斯噪音效果较差。常见的图像增强方法有对比度拉伸，直方图均衡化，图像锐化等。前面两个是在空域进行基于像素点的变换，后面一个是在频域处理。我理解的锐化就是直接在图像上加上图像高通滤波后的分量，也就是图像的边
一、绘制正弦函数图像、1、二维绘图步骤、2、二维绘图步修饰、3、代码示例、二、设置图像颜色、
原创
2022-03-08 11:38:41
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目录前言一.数字图像相关（Digital Image Correlation）二.相关运算1.数学模型2.形函数3.相关标准其他知识三.ADIC2D代码解释1.ImgCorr2.SubCorr四.写在最后参考引用 前言由于本人近期正在展开数字图像相关技术用于测量材料形变方向的研究，其中需要对别人现有算法的复现和调研，尽管其中很多算法都已经非常成熟，但对于初学者而言即使明白其中的原理，无法上手实践
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2023-08-24 21:36:22
224阅读
今天，我将介绍一款超好用的工具matplotlib，它是支持python语言的开源绘图库，绘图类型丰富，绘图方式简单，深受大众喜爱。在使用Notebook环境绘图时，需要先运行Jupyter Notebook的魔术命令%matplotlib inline。在桌面环境中绘图时，不需要添加此命令，在全部绘图代码后追加 **plt.show()**即可。 导入pyplot模块from matplotli
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2023-08-05 21:23:10
77阅读
# 对二维图像进行二维离散小波变换 Python
## 简介
二维离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）是一种常用的图像处理技术，它通过分解图像信号的不同频率分量，可以实现去噪、压缩、边缘检测等多种图像处理任务。Python提供了多种库和工具，可以方便地对二维图像进行二维离散小波变换。
## 离散小波变换的原理
离散小波变换是通过将信号分解为不同频率的
写在前面：有摘抄网络部分图片，侵删首先，因为使用了摄像头，所以在定位之前要对相机进行标定！！在这里，我们只需要用到相机内参和畸变参数两个参数。先说一下我的思路：我们通过摄像头识别能得到二维坐标，然后再自己定义一个世界坐标系，目标点的三维坐标由我们自己定义，以此求得相机的坐标。因为位置的相对关系，能得到目标点相对于相机的坐标。再通过欧拉角变换，tf转换得到在世界坐标系下目标点的坐标再讲一个概念：齐次
如何利用犀牛rhino4.0将cad的.dwg等高线图转化为三维地形图，等高线图里面有一些不封闭的等高线，如何去掉？CAD的闭合线条可以通过“挤出”命令，通过挤出不同的数值（高度），实现三维凹凸的地形图。不能闭合的曲线选择你按照如图的命令进行操作即可。这种下拉菜单你要左键长按命令按钮，调出下拉菜单。由autoCAD的等高线地形图（dwg格式），如何生成三维的地图？手头有一副autoCAD的等高线地
fspecial 创建预定义的二维滤波器 语法 h = fspecial(type)
h = fspecial('average',hsize)
h = fspecial('disk',radius)
h = fspecial('gaussian',hsize,sigma)
h = fspecial('laplacian',alpha)
h = fspecial('log',hsize,sigma
# Python画二维图像直方图(Matplotlib)教程
## 目录
1. 引言
2. 准备工作
3. 数据准备
4. 绘制直方图
5. 结论
## 1. 引言
在数据可视化中，直方图是一种常用的图形类型，用于展示数据的分布情况。Python中的Matplotlib库提供了丰富的绘图功能，使得绘制直方图变得非常简单。本文将教你如何使用Matplotlib来绘制二维图像的直方图。
##
原创
2023-07-22 17:19:51
283阅读
# 实现Python二维图像小波变换
## 流程
下面是实现Python二维图像小波变换的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载图像数据 |
| 2 | 进行小波变换 |
| 3 | 可视化结果 |
## 代码实现
### 步骤1：加载图像数据
首先需要加载图像数据，可以使用以下代码：
```python
import numpy as np
i
# 如何使用Python和NumPy遍历二维图像的像素
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要处理图像数据的情况。在Python中，NumPy是一个强大的库，可以帮助你轻松地处理多维数组，包括二维图像。在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python和NumPy来遍历二维图像的像素。
## 步骤概览
在开始之前，让我们先了解一下整个流程。以下是你需要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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