分支结构:switch-case1.格式switch(表达式){case 常量1: 执行语句1;case 常量2: 执行语句2;……defalut: 执行语句n; //break}2.说明1）根据switch表达式中的值，依次匹配各个case中的常量，一旦匹配成功，则进入相应case结构中,调用其执行语句。当调用完执行语句以后，则仍然继续向下执行其他case结构中的执行语句,直到遇到bre
iForest （Isolation Forest）孤立森林 是一个基于Ensemble的快速异常检测方法，具有线性时间复杂度和高精准度，是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法，由周志华教授等人提出，在工业界得到很好的应用。 在孤立森林(iForest)中，异常被定义为“容易被孤立的离群点 (more likely to be separated)”，可以将其理解为分布稀疏且离
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2024-07-26 22:24:03
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"""Reference:https://techrando.com/2019/08/14/a-brief-introduction-to-change-point-detection-using-python/https://github.com/kperry2215/change_point_detection"""import numpy as npimport pandas as pdim
原创
2022-07-18 11:09:07
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欢迎关注”生信修炼手册”!在进行机器学习建模之前，首先要对数据中存在的异常点样本进行过滤，异常点，也叫做离群
原创
2022-06-21 09:26:34
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1.FAST基本算法用一句话来讲FASTN算法的原理就是：若一个像素周围有一定数量的像素与该点像素值不同，则认为其为角点。步骤如下：
1）在图像中任选一点p， 假定其像素（亮度）值为
Ip 2）以r为半径画圆，覆盖p点周围的M个像素，如下图所示: r=3， M=16 3）设定阈值t，如果这周围的16个像素中有连续的N个像素的像素值减去 Ip−t
或者有连
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2024-02-27 18:01:30
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语音端点检测原理VAD——Voice Activity Detection(个人整理)语音端点检测：用于判断给定的音频数据是否存在语音，其常用语音编解码、降噪、增益控制、波束形成以及唤醒识别等算法中。VAD检测给定音频数据含有语音的概率，VAD方法通常包括特征提取和语音/非语音判决两部分。当前使用的语音特征主要有时域和频域两种， 时域特征： ①能量波动； ②过零率 ③最大能量 ④最小能量等。频域特
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2023-11-02 07:28:01
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什么是特征？ 粗略的讲，特征就是有意义的图像区域，该区域具有独特性或易于识别性。如角点、边缘、斑点（与周围有很大差异的图像区域）等。
OpenCV中最常使用的特征检测和提取算法有：
Haarris：检测角点
SIFT：检测斑点（blob）
SURF：检测斑点
FAST：检测角点
BRIEF：检测斑点
ORB：代表带方向的FAST算法与具有旋转不变
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2024-04-05 00:02:50
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曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写， 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://www.
原创
2021-05-20 20:00:54
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斑点检测算法在 Python 中的实现与应用
在图像处理和计算机视觉领域，斑点检测（又称为特征点检测）是一个至关重要的任务。它的主要功能是从输入的图像中识别出各种斑点，以便于后续的图像分析和处理。近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，斑点检测算法取得了显著进展。本文将深入探讨如何在 Python 中实现斑点检测算法，并展示其技术原理、架构解析、源码分析以及实际应用场景。
## 背景描述
在过去
背景1、传统的按键检测使用阻塞式延迟去抖动，容易造成CPU浪费。2、对于输入动作容易造成重复，引发混乱（假设我按住一个按钮，得到了111111111111111111111111111的结果）因此，我们引入通过检测跳变来间接检测输入按键的检测。原理很简单：1、初始化一个flag，给定默认值。2、按下按钮以后，电平发生变化，同时让flag置到某个状态。3、在还没松开按键之前，系统将定期检测（检测间隔
# 顶点检测算法实现指南
## 什么是顶点检测算法？
顶点检测算法是用于识别图像中重要点（如角点或特征点）的技术。这种技术广泛应用于计算机视觉领域，包括图像识别、图像配准等应用。
## 实现流程
在实现顶点检测算法之前，我们需要明确一下具体的步骤。以下是实现顶点检测算法的基本流程：
| 步骤 | 描述
FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测算法是一种快速且高效的角点检测方法。它通过检测每个、跟踪和图像特征提取等任务。
原创
2024-03-05 15:07:55
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# 点检测算法与深度学习：入门指南
## 引言
随着深度学习的发展，各种算法在图像处理领域中日益常见，其中“点检测”是一项重要的技术。点检测算法的目标是识别图像中的特定点，例如特征点或边缘。本文将为刚入行的小白提供一个简单明了的指南，帮助他理解并实现点检测算法。
## 实现流程
以下是实现点检测算法的主要步骤：
| 步骤 | 描述
资料仓库1.1 简介在图像处理领域中，特征点又被称为兴趣点或者角点，它通常具有旋转不变性和光照不变性和视角不变性等优点，是图像的重要特征之一，常被应用到目标匹配、目标跟踪、三维重建等应用中。点特征主要指图像中的明显点，如突出的角点、边缘端点、极值点等等，用于点特征提取的算子称为兴趣点提取（检测）算子，常用的有Harris角点检测、FAST特征检测、SIFT特征检测及SURF特征检测。 本次任务学习
在这一章我们将要学习图像阈值的相关知识，包括简单阈值，自适应阈值， Otsu’s 二值化 。简单阈值构造函数为：cv2.threshold(img,thresh,maxval,type，dst=None)参数解释：img是等待进行处理的图像thresh是一个标记，凡是高于（低于）这个阈值的像素值都会被赋予黑色（或者白色）maxval这个值就是高于或者低于thresh时要赋予的值type这里控制的是
# Python离群点检测算法详解
在数据分析和机器学习中，离群点检测是一个重要的环节。离群点指的是在数据集中显著偏离其他观测值的数据点。识别这些数据点对于数据清洗、异常检测以及模型的准确性至关重要。本文将介绍几种常用的离群点检测算法，并给出代码示例，帮助读者掌握这一重要技能。
## 离群点检测算法概述
离群点检测算法可分为两类：基于统计的方法和基于机器学习的方法。常见的算法包括：
1.
原创
2024-10-02 03:36:25
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·主要思路：斑点检测主要使检测出图像中比它周围像素灰度值大或比周围灰度值小的区域。一般有两种方法：1.基于求导的微分方法，也叫微分检测器（LOG算子）
2.基于局部极值的分水岭算法（SimpleBlobDetector斑点检测算子）·LOG斑点检测LOG算子–高斯拉普拉斯算子（Laplace of Gaussian,LOG）·对于二维高斯函数： exp():·它的拉普拉斯变换为：·规范化后： 如上
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2023-12-13 06:09:37
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为什么要有语音端点检测？或者换个角度说，静默检测、静音检测。以下摘自百度。语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)又称语音端点检测,语音边界检，是指在噪声环境中检测语音的存在与否,通常用于语音编码、语音增强等语音处理系统中,起到降低语音编码速率、节省通信带宽、减少移动设备能耗、提高识别率等作用。早先具有代表性的VAD方法有ITU-T的G.729 Annex B。似乎
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2023-12-03 12:44:46
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1. 导言 人体骨骼关键点对于描述人体姿态，预测人体行为至关重要。因此人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础，例如动作分类，异常行为检测，以及自动驾驶等等。近年来，随着深度学习技术的发展，人体骨骼关键点检测效果不断提升，已经开始广泛应用于计算机视觉的相关领域。本文主要介绍2D人体骨骼关键点的基本概念和相关算法，其中算法部分着重介绍基于深度
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2023-12-09 21:46:09
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SIFT算法 SIFT（Scale Invariant Feature Transform），尺度不变特征变换。具有旋转不变性、尺度不变性、亮度变化保持不变性，是一种非常稳定的局部特征。在目标检测和特征提取方向占据着重要的地位。 SIFT算法所查找到的
