一、简介与实际应用PCA 主要用于获取物体的主要方向以及对数据进行降维度处理。PCA 的主要思想是在一堆维度的数据中找到能体现特性的几个重要的特性，从而降低计算量，把那些不特别重要的属性从这些数据中剔除掉。二、数学原理推导 三、 opencv中的PCA类PCA::PCA(InputArray data, InputArray mean, int flag
转载
2024-06-23 10:42:15
25阅读
K均值聚类算法在cxcoer中,因为它在ML库诞生之前就存在了.K均值尝试找到数据的自然类别.用户设置类别个数,K均值迅速地找到"好的"类别中心."好的"意味着聚类中心位于数据的自然类别中心.K均值是最常用的聚类计数之一,与高斯混合中的期望最大化算法(在ML库中实现为CvEM)很相似,也与均值漂移算法(在CV库中实现为cvMeanShift())相似.K均值是一个迭代算法,在OpenCV中采用的是
转载
2024-04-08 21:27:24
96阅读
消除图像的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。图像滤波的要求:一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息;二是使图像清晰视觉效果好
转载
2024-04-21 17:53:33
369阅读
图像滤波均值滤波import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读入带噪点的图像
img=cv2.imread("img/lenaNoise.png")
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
# 均值滤波
# 简单的平均卷积操作 指定两个参数 img 原图像 （3，3）核大小
#
转载
2024-03-26 10:42:07
49阅读
为什么要使用滤波消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 如下图，左图带有椒盐噪声，右图为使用中值滤波处理后的图片。 图像滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入
转载
2024-05-04 17:16:14
56阅读
0、算子描述算子接受一个旋转矩形作为ROI（兴趣区域），接受一个或者多个旋转矩形作为Masks（掩膜，掩膜遮蔽的像素不计入算子计算），所以有效检测区域为ROI减去Masks。计算有效检测区域内的像素平均值。将该像素平均值与参考值进行比较，若该像素平均值落与参考值的上下限百分比内，则算子返回true，否则返回false。注：所有ROI和mask的位置和角度都是相对于原图的图像坐标的。1、解决思路使用
转载
2024-05-10 17:41:57
980阅读
由一个归一化卷积框完成的。它只是用卷积框覆盖区域所有像素的平均值来代替中心元素。例如
原创
2022-06-01 17:36:23
387阅读
一、样本的准备，需要创建这几个文件夹，其中neg是负样本，pos是正样本，src是源图像（可没有）,xml用来存储模型 以行人训练为例，首先正样本是各种各样的行人的照片，负样本就是非人照片。样本个数最好在上千个，个数太少训练出来的分类器不能准确的检测行人，网上对正负样本的个数比例不尽相同，有的说3:1有的说7:3,具体的还是要自己去实验，我用的正样本有200
在深度学习框架中，PyTorch 是一个强大的工具，它给研究者和开发者提供了灵活性和可操作性。图像数据的常见预处理步骤之一是去均值化操作，即从数据集中减去训练数据的平均值。这一过程可以有助于提高模型的收敛速度并改善训练的稳定性。在这篇博文中，我们将探讨 PyTorch 版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等内容，以解决“PyTorch 去均值化”相关问题。
## 版本对比
文章目录1. 滤波器1.1 什么是滤波器？1.2 关于滤波核1.3 素材选择2.均值滤波器 cv2.blur()2.1 语法简介2.2 代码示例2.2.1 3×3 滤波核为例2.2.2 5×5 滤波核为例2.2.3 10×10滤波核为例3. 中值滤波器 cv2.medianBlur()代码示例4. 高斯滤波器 cv2.GaussianBlur()5. 双边滤波器 cv2.bilateralFil
转载
2024-08-05 20:56:53
20阅读
均值滤波所谓均值滤波也叫邻域平均法，实际上就是用几个领域像素灰度均值替代原图像中的每个像素值。均值滤波的方法是，对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其近邻的若干像素组成，用模板中像素的均值来替代原像素的方法。如表2-1所示：表2-1 模版示意图f(x−1,y−1)f(x−1,y)f(x−1,y+1)f(x,y−1)f(x,y)f(x,y+1)f(x+1,y−1)f(x+1,y)f(x+1,y
转载
2024-08-21 12:22:28
36阅读
# 如何实现Python DataFrame去均值
## 引言
在数据分析和处理过程中，常常需要对数据进行预处理，其中包括对数据进行标准化处理。在Python中，我们可以使用pandas库中的DataFrame来处理数据，而去均值是其中一个重要的标准化方法之一。本文将向您介绍如何使用Python实现DataFrame去均值的方法。
## 流程图
```mermaid
sequenceDia
原创
2024-04-28 05:07:19
133阅读
图像通过一定尺寸的矩阵表示，矩阵中每个元素的大小表示图像中每个像素的明暗程度。查找矩阵中的最大值就是寻找图像中灰度值最大的像素，计算矩阵的平均值就是计算图像像素的平均灰度，可以用平均灰度表示图像整体的亮暗程度。因此，针对图像矩阵数据的统计和分析，在图像处理工作中具有非常重要的意义。OpenCV集成了求取图像像素最大值、最小值、均值、标准差等函数，本节将详细介绍这些函数的使用方法。OpenCV提供了
转载
2024-05-06 16:30:30
258阅读
方框滤波是均值滤波的一般形式，在均值滤波中，将滤波器中所有的像素值求和后的平均值作为滤波后结果，方框滤波也是求滤波器内所有像素值的之和，但是方框滤波可以选择不进行归一化，就是将所有像素值的和作为滤波结果，而不是所有像素值的平均值。OpenCV 4中提供了boxFilter()函数实现方框滤波，该函数的函数原型在代码清单5-10中给出。void cv::boxFilter(InputArray s
转载
2024-06-16 12:58:53
47阅读
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //highgui模块头文件#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
原创
2022-05-23 16:52:31
339阅读
对于PCA，一直都是有个概念，没有实际使用过，今天终于实际使用了一把，发现PCA还是挺神奇的。
在OPENCV中使用PCA非常简单，只要几条语句就可以了。1、初始化数据 //每一行表示一个样本 CvMat* pData = cvCreateMat( 总的样本数, 每个样本的维数, CV_32FC1 ); CvMat* pMean =
图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越
转载
2024-09-29 10:50:41
46阅读
简单认知Mat 认知取值类型和范围CV_8U 8位无符号整数 0~255CV_8S 8位符号整数 -128~127CV_16U 16位无符号整数 0~65535CV_16S 16位符号整数 -32768~32767CV_32S 32位符号整数 -2147483648~2147483647CV_32F 32位浮点整数 -FLT_MAX~FLT_MAX,INF,NANCV_64F 64位浮点整数 -D
转载
2024-04-05 12:16:38
42阅读
1、均值滤波任意一点的像素值，都是周围N*N个像素值的均值如上图是一个图片的像素分布，红色区域226，红色可以作为周围NN个像素的均值 例：选取55的区域，红色区域的像素新值=蓝色背景区域像素值之和除25中间部分称为：核。每一个都是1/25， 核根据要取多少N*N决定 针对原始图像内的像素点，逐个采用核进行处理，得到结果图像. 使用函数：处理结果=cv2.blur（原始图像，核大小） 处理结果=c
转载
2024-04-12 20:20:38
93阅读
前面说了K-Means聚类算法，这里我们介绍一种新的聚类算法：MeanShift， 它常被用在图像识别中的目标跟踪，数据聚类、分类等场景，前者的核函数使用了Epannechnikov核函数，后者使用了Gaussian(高斯核函数) 一 算法的原理理解：1 核函数在Mean Shift算法中引入核函数的目的是使得随着样本与被偏移点的距离
转载
2024-10-13 22:34:05
115阅读
