摘要：本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像阈值化处理操作，包括二进制阈值化、反二进制阈值化、截断阈值化、反阈值化为0、阈值化为0。
一. 阈值化（注：该部分参考作者的论文《基于苗族服饰的图像锐化和边缘提取技术研究》）图像的二值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T，通过T将图像的像素划分为两类：大于T的像
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2023-10-13 12:51:23
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AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性，目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算，其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC ，但是有时候模型是单独的或者自己编写的，此时想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块，本文在查询资料
AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积。另一种解释是：随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。
在有M个正样本,N个负样本的数据集里，利用公式求解：\[AUC=\frac{\sum_{i \in positiveClass} rank_i-\f
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2023-05-30 19:13:48
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目录Python和ML基础前言1.闭包1.1 基本概念1.2 作业2.sqrt(2)2.1 传统方法2.2 梯度下降法2.3 牛顿法3.拓展3.1 常用函数的导数3.2 链式法则3.3 作业总结 Python和ML基础前言手写AI推出的全新保姆级从零手写自动驾驶CV课程，。记录下个人学习笔记，仅供自己参考。 本次课程主要学习闭包(即返回函数的函数)、导数的相关概念以及利用导数求解sqrt(2)
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2024-08-05 19:43:00
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#利用下列函数方便实现自动化操作
import os
import pyperclip
import pyautogui
from keyboard import is_pressed
from time import sleep
import cv2
def accRecog(recogImgPath, do=pyautogui.click, method=cv2.TM_CCOEFF_NORM
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2023-09-22 14:05:47
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假设我们开始import numpy as npfrom sklearn import metrics现在我们设置真实的y和预测分数：y = np.array([0, 0, 1, 1])scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])(注意,y已经从你的问题向下移了1.这是无关紧要的：无论是预测1,2或0,1都可以获得完全相同的结果(fpr,tpr,阈值等),但是一
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2023-08-25 02:22:47
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auc介绍：AUC即ROC曲线下的面积，假设是一个二分类的问题，我们如果使用逻辑回归，需要设定一个阈值做分类，AUC的计算方法同时考虑了分类器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器作出合理的评价roc曲线的横坐标和纵坐标分别是True Positive Rate（真阳率）、False Positive（伪阳率）；TPRate的意义是所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的
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2023-08-11 22:52:56
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前言ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大
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2023-09-26 17:21:49
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AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积，如下图： 要理解这张图的含义，得先理解下面这个表： 表中列代表预测分类，行代表实际分类： 实际1，预测1：真正类（tp） 实际1，预测0：假负类（fn） 实际0，预测1：假正类（fp） 实际0，预测0：真负类（tn） 真实负样本总数=n=fp+tn 真实正样本总数=p=tp+fn
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2023-08-30 09:22:42
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可变参数在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的。我们以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a2 + b2 + c2 + ……。要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：def calc(numbers):
sum = 0
for
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2024-04-25 15:05:16
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在数据科学领域，评估模型性能的关键指标之一是KS（Kolmogorov-Smirnov）统计量和AUC（Area Under Curve）值。为了直观地展示这些指标，我将详细记录如何使用Python绘制KS和AUC图。接下来，我将逐步说明这一过程，涵盖背景、数据准备、实现步骤和性能优化等内容。
## 协议背景
在进行二分类模型评估时，我们常常需要用到KS和AUC这两个指标。KS统计量是两个概率
AUC计算 1. 根据定义Aera Under Curve，计算面积。样本有限，所以得到的AUC曲线一般是个阶梯状，所以计算这些阶梯的面积即可。先按score排个序，然后从头遍历一遍，把每个score作为划分阈值，可以得到对应的TPR和FPR，计算出底下的面积。更直观的计算方法，参考《百面机器学习》：这种直接计算面积的方法比较麻烦，一般使用下面的等价方法进行计算。2. AUC
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2024-01-03 16:45:05
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前言 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍中国新闻综合网站想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块，本文在查询资料时发现libsvm-tools有一个非常通
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2023-09-05 10:13:07
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源代码: Lib/sunau.pysunau 模拟提供了一个处理 Sun AU 声音格式的便利接口。请注意此模块与 aifc 和 wave 是兼容接口的。音频文件由标头和数据组成。标头的字段为：域目录magic word四个字节 .sndheader size标头的大小，包括信息，以字节为单位。
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2023-11-07 13:18:37
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python分段函数如何编写？_后端开发python编写分段函数的方法：首先绘制分段函数【y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)】；然后使用Matplotlib绘制分段函数；最后绘制三角波形即可。前言ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。这篇文章将
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2023-08-30 08:39:42
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目录前言ROC的计算方法方法1: ROC曲线下的面积方法2: 正样本得分大于负样本得分的概率方法3: 改进方法2的计算附：sklearn.metrics.roc_auc_score计算aucAUC的spark实现（有空补上）总结 前言AUC(Area Under Curve)，指的是ROC曲线(下图黄色的线)下的面积，ROC相关知识参见西瓜书。 基于上述ROC曲线引申出AUC另外一个定义：正样本
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2024-06-19 10:34:43
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ROC（全称为Receiver operating characteristic，意为受试者特征曲线）是一个二维平面空间中一条曲线，而AUC则是曲线下方面积（Area Under Curve）的计算结果，是一个具体的值x轴是FPR，y轴是TPR，曲线上的每个点就对应着一组（FPR，TPR）坐标，所以我们的任务就是计算出所有的（FPR，TPR）坐标然后用线把他们连接起来就形成了ROC曲线，而AUC可
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2023-12-18 12:48:04
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1.ROC-AUC 和PR-AUC定义 AUC：
随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。 ROC-AUC 指的是 ROC 曲线下的面积，通过在【0，1】范围内设置阈值来计算对应的TPR和FPR，最终将所有的点连起来构成ROC曲线。 PR-AUC 的构造和上述过程基本一致，只是需要再计算
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2023-08-08 14:50:40
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干货auc的计算有两种计算方式：
第一种：适合口算，特殊说明：一组正负样本得分相同则分子给0.5即可，多组相同乘以组数即可第二种：大多数书上给的计算公式，相较第一种不太适合口算。另外还有绘制ROC曲线，再算area-under-curve的方式，通用方式积分求面积tf.metrics.auc常用的auc计算方式有两种
一种是tensorflow的tf.metrics.auc函数一种是s
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2023-08-30 08:40:35
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由于ROC曲线面积比较难求得，所以判断模型好坏一般使用AUC曲线 关于AUC曲线的绘制，西瓜书上写得比较学术，不太能理解，假设有这么一个样本集：假设预测样本为20个，预测为正类的概率已经进行了排序，得分递减，画图步骤为：(1) 在所排序的样本最左边，画一条线即 无 | 1 2 3 4 5 …，线左边的认为是正类，右边认为是负类，可以算出，TP(实际为正，预测为正)=0，FN(
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2023-07-19 20:42:58
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