在大部分图像识别问题中，通过图像数据预处理可以尽量避免模型受到无关因
原创
2023-02-17 16:59:22
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调整图像大小 image.resize_images() 函数实现图像的大小调整,可以通过选择4中不同的图像大小调整算法。 函数原型: resize_images(images, size ,method ,align_corners) 参数 images 表示传入的图像经过解码之后的数据参数 size 表示指定调整的大小 参数
原创
2023-02-17 15:15:48
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目录OpenCV 的所有模块视频先实例化再初始化在实例化的同时进行初始化main三种写法总结图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配 描述和l识别 3 个部分。 图像处理一般指数字图像处理 ( Digitallmage Processing)。 其中，数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个 大的二维数组。 该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。而数字图像处理是 通过计
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2023-05-26 15:08:49
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经典图像处理:提取图像数据，用库函数算法将数据转换为预处理，增强，复原，表示（用操作符），分割，分类，检测和识别（对象），从而更好的分析理解和解释数据。图像处理流程：1图像的获取与存储。获取图像（如使用相机获取)，并以文件的形式（如 JPEG文件）将其存储在某些设备（如硬盘)上。2加载图像数据至内存并存盘。从磁盘读取图像数据至内存，传用某种数据结构( 如numpy ndarray）作为存储结构，之
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2023-06-05 21:02:50
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# Python数据处理中的插值填充
在数据处理和分析中，缺失值是一个常见的问题。无论是在数据清洗、时间序列分析还是机器学习建模中，面对缺失数据，我们都需要有策略来处理。这篇文章将介绍如何使用Python进行插值填充，解决一个实际问题，并提供代码示例。
## 什么是插值填充？
插值填充是一种用于估算缺失数据值的方法。通过利用已知数据点来预测缺失值，插值填充可以为数据集提供更完整的信息，进而提
原创
2024-10-24 06:37:10
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文章目录一、数据清洗1. 缺失值处理2. 异常值处理二、数据集成1. 实体识别2. 冗余属性识别三、数据变换1. 简单函数变换2. 规范化（归一化）3. 连续属性离散化4. 属性构造5. 小波变换四、数据规约1. 属性规约2. 数值规约五、Python主要数据预处理函数 在数据挖掘中，原始数据存在大量不完整、有异常的数据，严重影响建模的执行效率，甚至会导致结果偏差，因此非常有必要进行数据清洗，
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2024-01-13 13:55:35
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这里写自定义目录标题一、 HDFS概述1、HDFS定义2、HDFS的使用场景3、HDFS的组成架构4、HDFS的文件块大小二、HDFS的shell操作1、启动集群==集群规划==3、显示目录信息4、mkdir 创建目录5、-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS==官方命令说明==三、HDFS的客户端操作1、拷贝压缩包 解压到win10电脑上面2、配置环境变量3、创建maven工程
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2023-09-27 22:11:05
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GAMIT-GLOBK数据处理报告 一．处理任务 利用GAMIT-GLOBK软件对2011年年积日为94天的shao, lhaz, xian, kunm, bjfs, urum共6个IGS测站的GPS测量数据进行处理，并对处理结果进行评估。 二．处理步骤 安装虚拟机和Linux系统 在win7系统下
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2024-02-29 10:44:15
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作者:高戈
高戈SEM自动化管理工具的原理分享。 首先要有API，搜索引擎方提供的API使工具可以自动导出数据，导出之后自动化管理工具会对数据进行阅读分析。一般的自动化管理工具都会提供转化跟踪的功能，而且所有工具优化的必须一个程序。 然后是ROI规则，根据规则搜索
高戈SEM自动化管理工具的原理分享。 首先要有API，搜索引擎方提供的API使工具可以自动导出数据，导出之后自动
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2024-05-28 14:57:50
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一、处理前准备1、在主文件夹内新建test项目文件，项目内新建brdc、igs和rinex三个文件夹，分别存放广播星历，精密星历几观测值文件，所用的命令分别为sh_get_nav、sh_get_orbits和sh_get_rinex （若文件为.Z,用gunzip命令解压，若仍为d,用命令sh_crx2rnx -f 命令解压为o文件） 2、进入test项目文件夹，链接tables,运行sh_set
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2024-08-14 18:15:26
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Task06 OpenCV框架实现常用边缘检测方法一、前言二、边缘检测的原理和理解2.1 边缘检测的定义2.2 Sobel算子2.3 Canny算子2.4 Laplace算子2.5 对比总结三、基于OpenCV的C++代码实现 一、前言图像的特征可分为三种类型：（1）边缘、（2）角点、（3）区域，其中图像的边缘没有明确的定义，一般是指：两个具有不同灰度的均匀图像区域的边界称为边缘。一般来说，图像
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2023-09-13 14:15:11
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对于洪水区域的提取很多文献采用的变化检测技术，因为SAR图像全天时、全天候、不受云雨限制的原因，目前对提取洪水区域更多采用的是SAR图像，可选用的SAR图像也比较多，比如Sentinel-1、ASRA、TerraSAR、ALOS等。
由于SAR图像中，水体的后向散射系数比较低，在图像上通常呈现暗黑色，所以通常选用的是SAR图像作为检测水体的影像。
在变化检测技术当中，选用两幅图像作为主影像和副影像
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2023-11-20 07:17:19
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python 读取、保存、二值化、灰度化图片+opencv处理图片的方法进行手写数字的图片预测的时候碰到了这样的问题。先说说处理图片有三种方式 一、matplotlib 二、PIL 三、opencv一、matplotlib1、显示图片import matplotlib.pyplot as plt #plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg #mpimg
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2023-08-11 15:14:10
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1.摘要HSI----高光谱图像（Hyperspectral Image）。所捕获的光谱信息以及对应高光谱数据对象之间的非线性关系，使得传统方法无法进行准确的分类。深度学习方法作为一个强有力的特征提取器，被用在高光谱图像分类任务上。1.概括传统机器学习方法用于HSIC上面的不足，然后了解深度学习方法解决这些问题的优势。2.将目前最新的深度学习框架划分为：光谱特征、空间特征和空间光谱特征。3.如何高
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2023-10-12 16:35:24
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1）图像检索该算法提取数据库中图像的底层特征，将图像和提取出来的底层特征作为训练数据，对类区域进行半监督学习，实现图像和类别的语义关联。算法1 图像类区域的半监督学习输入 图像数据集。输出 图像的特征库和类区域。第一步: 读取图像集的图像，存入图像库。对图像集中的图像进行预处理，提取图像的底层特征，存入特征库。第二步: 通过图像集的底层特征计算每个图像类的类区域中心。第三步
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2024-01-06 22:46:41
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d变成dd let d = { currentMonth: { "2022-11-01": 11, "2022-11-02": 43, "2022-11-03": 53, "2022-10-05": 23, }, lastMonth: { "2022-10-01": 4, "2022-10-04":
原创
2022-12-04 00:40:30
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求平均值我们可以求某个字段所有行的平均值，例如： 运行结果如
原创
2022-11-05 01:48:20
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在数据分析的道路上越走越远阴差阳错的做了数据分析，而且一开始我还不知道自己在做的是数据分析，看了很多数据分析的书，也走了一些弯路，做了很多实践项目，突然很想把自己作为一个小白的数据分析之路的成长过程写下来。这个系列写一写从QC里面学到的数据分析方法。上一节，我们针对QC中的现状调查来简要说了数据分析的方法论，既然要进行现状调查，意思就是对现有的情况做分析，那必然得从现有的数据中找问题，当我们有了一
原创
2021-01-20 08:33:21
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数据处理是指对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。也就是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输，将数据转换为信息的过程。
原创
2023-11-09 10:53:56
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