推断统计学的重要作用就是通过从总体中抽取样本构造适当的统计量，由样本性质去推断关于总体的性质。统计量是样本的函数，它不依赖于任何未知参数。常用的统计量包括样本均值、方差、变异系数、峰度、偏度等。正态分布中的几个重要分布：卡方分布、t分布、F分布，称为统计三大分布，常用于样本估计与假设验证。1、卡方分布（连续、离散）定义：设随机变量X1,X2,...Xn互相独立，且Xi（i=1，2，.
核心问题发现数字的隐藏规律，完成分类。核心技能最大似然估计给定一个概率分布 ，已知其概率密度函数（连续分布）或概率质量函数（离散分布）为 ，以及一个分布参数 ，我们可以从这个分布中抽出一个具有 个值的采样 利用 计算出其似然函数： 若 是离散分布， 即是在参数
opencv中标准Hough变换检测出的直线参数 前几天在图像处理中用到了opencv的函数检测图像中的直线，当时对于获取的直线参数有一点点误解。 首先，简单的介绍下Opencv中的hough变换： Opencv支持两种不同形式的hough变换：标准hough变
转载
2024-07-31 13:26:47
25阅读
1. 直线检测 霍夫变换是通过霍夫坐标系的直线与笛卡尔坐标系的点之间的 “映射” 关系来判断图像中的点是否构成直线。 上图中：笛卡尔空间中一条线（y=kx+b），k表示线段的斜率、b表示垂直线段方向的位置。映射到霍夫空间中就是一个点（k，b）。其中，xy是已知的常量，kb是变量。==========这里省略一万字。。。。总结：在笛卡尔空间中多个点如果处在同一条直线上，那么映射到霍夫空间中
转载
2024-06-04 10:20:41
64阅读
关于OpenCV3使用距离变换的应用Ｃ++实现DEMO-数玉米粒个数过程效果图软件环境VS2015,OpenCV341,C++代码实现#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<math.h>
using namespace std;
using namespace cv;
int mai
转载
2024-03-28 21:15:13
141阅读
什么是图像分割？图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一。图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离变换常见算法有两种： 距离变换的定义 ：计算图像中像素点到最近零像素点的
转载
2024-04-24 12:56:11
90阅读
图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans距离变换 ①不断膨胀/腐蚀得到 ②基于倒角距离distanceTransform(InputArray src, Out
转载
2024-04-09 11:24:41
59阅读
卡方距离（Chi-square Measure）由χ2\chi^2χ2统计量得到。统计学上的χ2\chi^2χ2统计量，最初由英国统
原创
2022-04-22 15:51:47
2315阅读
距离变换于1966年被学者首次提出,目前已被广泛应用于图像分析、计算机视觉、模式识别等领域，人们利用它来实现目标细化、骨架提取、形状插值及匹配、粘连物体的分离等。 距离变换是针对二值图像的一种变换。在二维空间中，一幅二值图像可以认为仅仅包含目标和背景两种像素，目标的像素值为1，背景的像素值为0；距离变换的结果是一幅灰度级图像，即距
转载
2024-02-23 11:12:28
144阅读
距离变换是图像处理中常用的一种图像变换算法，它计算出每个像素离图像中满足某个特定条件的像素的距离，然后使用这个计算出的距离进行灰度值的变换 。常用的距离有：欧几里德距离、棋盘距离、街区距离(曼哈顿距离)。这三个距离具体的数学定义这不作介绍，网上很容易查到资料。这三个距离中最常用的距离是欧几里德距离。距离变换的应用非常广泛，以下是几个常见的应用：形态学分割：距离变换可以用于形态学分割，通过计算图像中
转载
2024-03-21 17:52:37
149阅读
转载
2023-11-15 06:49:24
188阅读
一、实验目的1、实现卡方分析算法；2、利用卡方分析能够区分经LSB隐写的载密图像和未经隐写算法修改的原始载体图像。二、问题描述1.输入的形式和输入值的范围；84张bmp格式的标准图像；2.输出的形式；task1：载秘图像和原始图像的卡方分析对比图以及分割线；task2：使用task1中的分割值T对图像类型进行测试，得到预测准确度；3.程序所能达到的功能。通过卡方分布检验或者特征值检验可以区分载密图
转载
2024-02-23 19:16:44
76阅读
<此部分理论内容结合统计学教材学习>列联分析1. 收集样本数据产生二维或多维交叉列联表； 2. 对两个分类变量的相关性进行检验（假设检验）pandas.crosstab(index,columns,margins,normalize) - margins默认为False不带合计数据 - normalize=True频率列联表 salary_reform.
转载
2023-10-10 22:40:08
320阅读
文章目录前言一、卡方分布二、卡方检验计算步骤关于自由度n查表检验统计量拒绝域内外判定：决策原则总结Reference 前言卡方分布和卡方检验在很多地方都会用到，尤其是统计学和数据分析里。卡方检验(chi-square，记为χ2检验)是一种计数资料的假设检验方法，因为对总体的分布不作任何假设，故属于非参数检验。第一次碰见是在ORB-SLAM2检验单应矩阵中。现在在卡方检验重新梳理一下。一、卡方分布
转载
2023-11-24 09:10:49
1098阅读
卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。（更多参考：卡方检验、卡方分布） 不讲过多理论，主要使用 python 实现卡方验证。之前对于元素/特征/属性 异常值的选择情况，可以使用直方图、箱型图、Z分数法等筛选。如&nbs
解决的问题：1、实现了二分类的卡方分箱；2、实现了最大分组限定停止条件，和最小阈值限定停止条件；问题，还不太清楚，后续补充。1、自由度k,如何来确定，卡方阈值的自由度为 分箱数-1，显著性水平可以取10%，5%或1%算法扩展：1、卡方分箱除了用阈值来做约束条件，还可以进一步的加入分箱数约束，以及最小箱占比，坏人率约束等。2、需要实现更多分类的卡方分箱算法；具体代码如下：# -*- coding:
转载
2023-08-14 14:37:40
145阅读
one-hot 编码会将原始变量中的每个状态都做为作为一个新的特征，当原始特征状态较多时，数据经过one-hot编码之后特征数量会成倍的增加，同时新特征也会变得过于稀疏。在进行变量筛选的过程中，也会出现原始特征的一部分状态被筛选出来，另一部分状态未被筛选出来，造成特征的不完整。而WOE编码不仅可以解决以上这些问题，同时还可以将特征转化为线性。在建模中，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳
转载
2023-08-04 12:49:08
232阅读
统计学第七周一.知识回顾上周已经学习过正态分布/卡方分布/T分布等知识，但是如何选择那？?正态分布?卡方分布?T分布二.实践1.场景：泰坦尼克号数据，主要是age年龄，Fare价格即船票价格，Embark登船的港口，需要验证数据是否服从正态分布，T分布，卡方分布？具体数据如下：IDAgeFareEmbarked1227.25S23871.2833C3267.925S43553.1S5358.05S
转载
2024-08-27 14:40:08
108阅读
前言
分析一下上次的行人跟踪程序关键点，达到的目的:看完这篇博客，即可凭借代码片段和设计思路自行写出。二．关键函数1.直方图计算函数，cv::calcHist（），在opencv的源码中查到有三种重载，如下：（1）void cv::calcHist(const Mat * images,//指针表示的图像集合
int nimages,//图像个数
const int *
目录说在前面TheoryImage Process(图像处理)Pixels Transform(像素变换)Brightness and contrast adjustments(亮度&对比度调整)CodeResultPractical example(重点)引出问题Gamma correction 说在前面opencv版本：4.0.1操作系统：win10vs版本：2017官方文档：Cha
转载
2024-05-04 20:01:41
56阅读
