若需删除请及时联系。 单高斯模型是一种图像处理背景提取的处理方法。 单高斯模型是一种图像处理背景提取的处理方法，适用于背景单一不变的场合，其他如混合高斯模型等方法都是对单高斯模型的扩展，单以单高斯模型最为简便，而且采取参数迭代方式，不用每次都进行建模处理。 单高斯分布背景模型适用于单模态背景情形，它为每个图像点的颜色分布建立了用单个高斯分布表示的模型η(x,μt,Σt)，其中下标t表示时
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2024-06-30 06:44:47
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由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython)。最多只能用满1个CPU核心。这就是导致在做特征工程的时候，运行效率慢的主要原因，拿一个cpu单线程跑特征工程肯定慢。 Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，你只需要定义一个函数，Python会替你完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。1、新建单一进程如果我们新建少量进程，可以
注意:梯度计算总是由右边减去左边 目录一、边缘检测原理二、Sobel算子（基于搜索）三、Laplacian算子（基于零穿越）四、Canny边缘检测算法1.消除噪声2. 计算图像的亮度梯度值3.减除虚假边缘（非极大值抑制NMS）4. 双阈值筛选边界 一、边缘检测原理边缘检测是图像处理和计算机视觉当中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，用于确定图片中物体的边界（边缘）或者区域，
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2023-09-21 09:14:59
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文章目录一、什么是采样频率？二、什么是采样定理？三、采样率究竟应该定？四、让python来看看采样率问题五、结论 一、什么是采样频率？ 采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了单位时间内从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间，它是采样之间的时间间隔。通俗的讲采样频率是指计算机单位时间内能够采集多少个信号样本。二、什么是采样定
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2023-09-21 10:27:37
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有些地方还没看懂， mark一下
去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Effic
什么是CPK？CPK（Process capability index 制程能力指数 | 工序能力指数 | 过程能力指数）表示制程能力满足技术标准的程度。CPK有什么用？工序能力是表示生产过程客观存在工序能力是表示生产过程客观存在着分散的一个参数。但是这个参数能否满足产品的技术要求，仅从它本身还难以看出。因此，还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求（公差、规格等质量标准
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2023-10-23 08:49:33
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自定义函数介绍在做通信系统仿真时，我们常常需要画出信号的频谱图来进行信号的分析，但是MATLAB中只提供了 fft 函数，因此每次总要写出几条语句来画出信号的频谱，十分不方便。所以我自己写了一个频谱绘制函数 SpecPlot ，可以用来绘制单边频谱或者双边频谱。函数实现代码function SpecPlot(signal,fs,bandtype)
% signal为输入信号
% fs为采样频率(高
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2023-12-16 18:45:58
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# Android 单边阴影实现教程
## 摘要
本文将教会刚入行的开发者如何在Android应用中实现单边阴影效果。我们将使用Android中的`elevation`属性以及自定义drawable来实现这一效果。
## 整体流程
下面的表格展示了实现单边阴影效果的整体流程：
```mermaid
erDiagram
Developer --> Step1: 添加View
D
原创
2024-01-15 04:07:39
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# Python采样：简单实用的技巧
在数据科学和机器学习的领域，采样是一个重要的概念。采样是从一个数据集中选择一部分数据的过程，常用于将庞大的数据集简化为更小、更易于处理的样本，以提高计算效率和分析速度。本文将介绍Python中的采样方法，并提供代码示例，帮助你理解如何在实际应用中使用采样技术。
## 1. 采样的概念
采样旨在通过对数据集的子集进行研究来推断整体特征。根据不同的需求，常用
原创
2024-08-10 04:43:43
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Python作为目前最为流行的编程语言之一，它在数据分析和机器学习领域发挥着十分重要的作用。在大家的日常应用过程中，对于数据的清洗，可视化等等，大都采用例如pandas，scikit-learn，matplotlib等库。但是除了上述的库之外，还有其他的一些数据处理的python库，小编今天就和大家分享一下。
1.Wget利用Wget从网页链接获取数据是其一个非常重要的应用点，
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2023-08-22 15:39:36
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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，则图像越小，分辨率越低高斯金字塔：用于下采样。高斯金字塔是最基本的图像塔。原理：首先将原图像作为最底层图像G0（高斯金字塔的第
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2024-06-30 04:53:55
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一、SMOTE原理SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique 即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。SMOTE步骤__1.选一个正样本红色圈覆盖 SMOTE步骤__2.找到该正样本的K个近邻（假设K = 3） SMOTE步骤__3.随机从K个近邻中选出一个样本绿色的
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2024-05-28 15:36:13
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1.随机采样python代码：import random
sample = random.sample(population, k)解读：random.sample()函数从population中随机选择k个元素作为样本，返回一个列表。其中population可以是一个序列、集合或其他可迭代对象，k为采样数量。2.等距采样python代码import numpy as np
sample
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2023-08-14 12:40:41
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最远点采样是三维点云分割中常用到的下采样方法，通过下采样更少点获取邻域点云块的更高维特征，丰富点云的特征提取。原理：设待处理点云块共有N个点，需从中采样M个点先随机选定该待处理点云块中的一个点作为初始点i；然后计算待处理点云中剩余N-1个点到该初始点i的距离，选择距离最远的那个点作为第二个点j，此时采样点云块M={i，j}；再计算待处理点云中剩余N-2个点到采样点云块M={i，j}的距离，比较N-
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2023-08-11 17:18:39
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去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional
背景:对于一些需要快速验证传感器性能,或者某些实验需要快速采集数据并且需要直观显示成波形或者图片, 搭建一个简易方便的数据采集分析系统是有必要的.本文主要介绍以下几个方面:数据采集整体框架.Pc使用python设定相关参数: fs, 采样点数 采样时间 etc..MCU使用自带ADC 根据pc设定的采样率fs进行采集后通过uart将数据回传.Python可以直接对数据简单处理,或者保存成csv方便
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2023-07-07 10:54:50
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过采样1．过采样的原理过采样的方法有随机过采样和SMOTE法过采样。（1）随机过采样随机过采样是从100个违约样本中随机抽取旧样本作为一个新样本，共反复抽取900次，然后和原来的100个旧样本组合成新的1000个违约样本，和1000个不违约样本一起构成新的训练集。因为随机过采样重复地选取了违约样本，所以有可能造成对违约样本的过拟合。（2）SMOTE法过采样SMOTE法过采样即合成少数类过采样技术，
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2023-10-18 21:34:27
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一、单变量线性回归1.假设函数：2.代价函数： Python实现：3.利用梯度下降的思想去迭代地改变theta的值，以求理想的theta的值使得代价函数取值最小，思路如下： Python代码实现：疑惑解答：parameter获取到的是θ的值的个数，循环遍历parameter可以实现对每个θ的值下降一次。 最后的图绘结果如下图所示： 完整实现过程如下：im
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2023-11-20 07:16:14
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作者：Yaphat补充SMOTESMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)。SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分
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2023-09-28 15:33:37
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• 从给定的一维数组中生成随机数
• 参数： a为一维数组类似数据或整数；size为数组维度；p为数组中的数据出现的概率
• a为整数时，对应的一维数组为np.arange(a)
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2023-05-24 09:13:42
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