原标题：3分钟带你系统的了解Python集合与基本的集合运算一般我们熟悉 Python 中列表、元组及字典等数据结构，但集合可能用得稍微少一点。但集合独特的元素唯一性与 O(1) 时间复杂度的成员检测方法，令其在很多任务中有特别的优势。本文介绍了 Python 集合的常见方法与概念，包括集合元素的操作、基本集合运算以及不可变集等。还可以私信我，了解 Python 集合: 它们是什么，如何创建它们，
本文以下OpenCV都简写成"cv2"的形式,所有img都默认为一张图片 九、分水岭算法分水岭算法是一种经典且实用的 切割算法 。分水岭算法中有一个核心思想：距离变换。1、距离变换距离变换是指把某点到某个特定区域，一般是二值化图的黑色部分，因为黑色=0，可以代表背景。然后我们定义某一个图像，或者某一个不为零的像素，其到背景0的最短距离的数值替换成像素值，那么整个图片中，越远离背景的地方就越"亮"，
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2024-03-26 16:52:17
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// openc
原创
2022-08-16 16:56:45
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四、查找与哈希算法哈希法则是通过数学函数来获取对应的存放地址的，可以快速地找到所需要的数据。4.1 常见地查找算法的介绍4.1.1 顺序查找按顺序进行查找，遍历所有元素。优点是不需要做任何处理缺点是查找速度慢时间复杂度为：O（n）4.1.2 二分查找又称折半查找将从小到大排列好的元素分成两半，将中间值跟要查找的数字进行比较，若要查找的数字小于中间值，则在中间值的左边继续查找，反之在中间值的右边查找
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2023-08-21 10:49:40
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# Python横截面数据求差分的实现指南
在数据分析中，我们常常需要对数据进行差分处理，尤其是时间序列分析中，差分可以帮助我们消除数据的非平稳性。下面，我将通过一个简单的流程，并配合具体代码，教你如何实现Python中的横截面数据求差分。
## 流程概述
在实现之前，我们可以将整个流程分为四个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2024-10-19 04:44:32
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该算法使用极几何来计算所谓的视差图，它是对图像中检测到的不同深度的基本表示。这样就能提取出一张图片中的前景部分而抛弃其余部分。 首先需要同一物体在不同视角下拍摄的两幅图像，注意是在距物体相同距离拍摄的！否则计算会失败，计算得到的视差图就没有意义了。 以下程序使用同一物体的两幅图像来计算视差图，距离摄像头近的点在视差图中会有更明亮的颜色。黑色区域代表两幅图像的差异部分。import numpy as
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2024-03-20 14:18:23
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图像可以以不同的方式组合.因为他们是有规律的矩阵,他们可以相加,相减,相乘和相除.OpenCV提供了各种各样的图像算法,这节我们会讨论这个.GetReading...我们使用第二幅图像,我们会对他进行一个算法操作:和我们的输入图像结合.图像如下:How to do it...在这里我们添加两幅图像.当我想创建一些特殊效果或者在一幅图像上覆盖信息时,图像的加操作是很有用的.我们使用cv::add 函
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2024-04-23 06:38:53
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图像超分辨率（Image Super Resolution）是指从低分辨率图像或图像序列得到高分辨率图像。
原创
2022-12-18 07:03:18
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文章目录差分法逼近微分背景引入差分法简介差分的不同形式及其代码实现蒙特卡罗方法背景引入蒙特卡罗方法原理蒙特卡罗方法应用计算圆周率计算定积分梯度下降算法算法简介方向导数与梯度梯度下降基于梯度下降算法的线性回归算法总结 差分法逼近微分背景引入几乎所有的机器学习算法在训练或者预测式都是求解最优化问题。因此需要依赖微积分求解函数的极值。而差分法（Difference Method）则是一种常见的求解微分
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2023-09-22 13:10:53
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# Python中的差分函数
## 简介
在Python中，差分函数是一种对列表进行操作的函数，它可以计算列表中相邻元素之间的差值。差分函数常用于时间序列分析、数据预处理和图像处理等领域。本文将介绍差分函数的使用方法，并提供一些实际应用的示例。
## 差分函数的定义和原理
差分函数可以通过计算相邻元素之间的差值来创建一个新的列表。对于长度为n的列表[a1, a2, ..., an]，差分函
原创
2023-12-05 10:06:41
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目录一、分水岭算法二、GrabCut一、分水岭算法res = cv.watershed(image,markers)参数： image: 输入图像，必须是8位的3通道彩色图像marker: 标记图像，32位单通道图像，它包括种子点信息，使用轮廓信息作为种子点。在进行分水岭算法之前，必须设置好marker信息，它包含不同区域的轮廓，每个轮廓有唯一的编号，使用findCountours方法确
OpenCV与图像处理学习七——传统图像分割之阈值法（固定阈值、自适应阈值、大津阈值）一、固定阈值图像分割1.1 直方图双峰法1.2 OpenCV中的固定阈值分割二、自动阈值图像分割2.1 自适应阈值法2.2 迭代法阈值分割2.3 Otsu大津阈值法 前面的笔记介绍了一些OpenCV基本的图像处理，后面将学习使用OpenCV的传统的图像分割方法，这次笔记的内容是阈值法进行图像分割。图像分割是指将
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2024-03-25 04:24:46
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# 使用Python和OpenCV实现图像二分类
图像二分类是计算机视觉中的一项基本任务，通常用于将图像分为两个类别。本文将为刚入行的新手提供一个详细的教程，帮助您使用Python和OpenCV库实现图像二分类。我们将通过以下步骤完成整个任务：
## 流程概述
以下是实现图像二分类的流程图：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备和依赖安装 |
原创
2024-09-15 04:08:18
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彩色图像：三个通道0-255，0-255，0-255，所以可以有2^24位空间 灰度图像：一个通道0-255,所以有256种颜色 二值图像：只有两种颜色，黑和白，1白色，0黑色图像二值化实现1.全局阈值通常情况，我们一般不知道设定怎样的阈值thresh才能得到比较好的二值化效果，只能去试。如对于一幅双峰图像（理解为图像直方图中存在两个峰），我们指定的阈值应尽量在两个峰之间的峰谷。这时，就可以用第四
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2024-03-16 07:59:37
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目录0.学习目标1.图像分割2.固定阈值法3.自动阈值法3.1自适应阈值法 3.2迭代法阈值分割 3.3Otsu大津法 4.图像边缘提取4.1图像梯度4.2模板卷积 4.3梯度图 4.4梯度算子 4.4.1Roberts交叉算子 4.4.2Prewitt算子4.4.3Sobel算子 4.5Canny边缘检测算法5.连通
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2024-02-23 17:49:40
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一、什么是resize 函数： resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数； opencv 提供五种方法供选择分别是： a.最近邻插值——INTER_NEAREST； b.线性插值 ——INTER_LINEAR；（默认值） c.区域插值 ——I
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2024-02-27 19:58:28
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程：首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1：导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示示例图像。im
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2024-03-01 19:13:58
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图像处理库综述1. OpenCV简介：OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列
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2024-02-29 14:42:34
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目标检测是将运动的物体从背景中检测出来,人们希望设计能适用于各种监控环境,不受光照、天气等外界因素影响的目标检测算法。但这种算法难免复杂度大,现有一些算法大多是针对某一类问题提出的,主要包括背景减法、相邻帧差法和光流法等1.1背景减法 背景减法(backgroundsubtraction)是目前运动目标检测的主流方法,其基本思想是将当
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2024-03-27 09:06:39
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什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流：这些算法，如Kanade-Lucas-Tomashi（KLT）特征跟踪器，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波：一
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2024-03-20 11:25:38
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