8.2 Python图像处理之图像典型分割-主动轮廓 文章目录8.2 Python图像处理之图像典型分割-主动轮廓1 算法原理2 代码3 效果 1 算法原理主动轮廓模型，将图像分割问题转换为求解能量泛函最小值问题,主要原理通过构造能量泛函，在能量函数最小值驱动下，轮廓曲线逐渐向待检测物体的边缘逼近，最终分割出目标。由于主动轮廓模型利用曲线演化定位目标的边缘，因此也称为Snake模型。主动轮廓模型是
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2023-07-08 21:02:06
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# 图像压缩技术：SVD分解与Python实现
图像压缩是数字图像处理中的一项重要技术，它通过减少图像数据的冗余来降低存储空间和传输时间。在众多压缩算法中，奇异值分解（SVD）因其独特的数学特性，被广泛应用于图像压缩领域。本文将介绍SVD分解的基本原理，并展示如何使用Python实现图像压缩。
## 奇异值分解（SVD）
奇异值分解是一种矩阵分解方法，可以将任意矩阵分解为三个特定的矩阵的乘积
原创
2024-07-21 09:41:17
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# 使用 Python 实现奇异值分解图像处理
奇异值分解（SVD）是一种广泛应用于图像处理的技术。通过对图像进行奇异值分解，我们可以有效地压缩图像和提取重要特征。下面，我们将通过一个示例来学习如何使用 Python 实现图像的奇异值分解。这篇文章将涵盖整个流程、每一步的具体实现代码，以及如何将代码组织在一起。
## 流程概述
在实现图像的奇异值分解时，整个过程可以分为以下几个主要步骤：
主成分分析算法是最常见的降维算法，在PCA中，我们要做的是找到一个方向向量，然后我们把所有的数都投影到该向量上，使得投影的误差尽可能的小。投影误差就是特征向量到投影向量之间所需要移动的距离。PCA的目的是找到一个最下投影误差平方的低维向量，对原有数据进行投影，从而达到降维的目的。下面给出主成分分析算法的描述：问题是要将n维数据降至k维，目标是找出向量μ（k），使得投影误差最小。主成分分析算法与线性
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2024-06-08 19:55:10
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在周志华的《机器学习》第 10 章介绍“主成分分析”一节中，有这样一句批注：实践中常通过对 XXX 进行奇异值分解来替代协方差矩阵的特征值分解。下面解释这句话的意思。首先我们复习一下，将任意形状的矩阵 XXX 如何进行 SVD 分解，其基本思路是构造对称矩阵。XTX=(VΣTUT)(UΣVT)=VΣT(UTU)ΣVT=VΣTΣVTX^TX = (V \Sigma^T U^T)(...
原创
2021-08-28 09:51:30
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基于PCA的图像压缩实现注：该内容为校内课程实验，仅供参考，请勿抄袭！ 源码：PPCA-for-Image-Compession摘要 随着计算机互联网的发展和数据的日益增长，如何高效的处理和传输海量数据成为大数据处理的瓶颈问题，尤其对于图像类数据，通常其占有空间大，包含信息量丰富，如何对图像数据进行压缩吸引广大研究者们的注意。本文通过调研PCA图像压缩的相关工作，认为当前方法依赖于整
原创
2022-12-22 02:27:05
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小波变换小波分析小波变换分成两个大类：离散小波变换（DWT） 和连续小波转换（CWT）。两者的主要区别在于，连续变换在所有可能的缩放和平移上操作，而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。所有小波变换可以视为时域频域表示的形式，所以和调和分析相关。应用1.影像分割 影像分割可以定义为，将影像分成若干个区域，而这些像素组成区域必须为各个类似的像素所连结而成． 临界值法： 主要是靠设定临界值，来去区分
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2024-04-17 14:54:17
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# Python图像小波分解与重构
在数字图像处理领域，小波变换是一种功能强大的工具。它能够提供信号在时间（或空间）和频率上的局部化信息，从而为图像压缩、去噪、特征提取等应用提供了多种解决方案。本文将介绍如何在Python中使用小波变换对图像进行分解与重构，并附带示例代码，方便大家实践。
## 小波变换简介
小波变换是一种信号处理技术，可以将一个信号分解为不同频率的分量。相较于傅里叶变换的全
在这篇博文中，我将与大家分享如何利用Python中的OpenCV实现图像处理中的奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）。整个过程不仅包含技术细节，我们还将关注业务影响、代码示例和性能优化。
## 背景定位
图像处理是计算机视觉领域中的一个重要分支，而奇异值分解（SVD）则是分析和处理图像的强大工具。通过SVD，我们能有效压缩图像、去噪以及进行图像重建，
本系列文章 源于《机器学习实践指南 案例应用解析》学习笔记
原创
2022-06-28 11:50:22
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非负矩阵分解(NMF)是一种无监督学习算法，目的在于提取有用的特征（可以识别出组合成数据的原始分量），也可以用于降维，通常不用于对数据进行重建或者编码。 与PCA相同，NMF将每个数据点写成一些分量的加权求和，并且分量和系数都大于0，只能适用于每个特征都是非负的数据（正负号实际上是任意的）。 两个分量的NMF：分量指向边界，所有的数据点都可以写成这两个分量的正数组合。 一个分量的NMF：分量指向平
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2023-12-05 16:29:17
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注：本文是程序的说明和实现思路，代码见：一、主要思路 原始信号：OrgSig
信号长度：DWT_SIG_LEN
小波分解层数：N
与MATLAB类似，小波分解后产生2个数组DWT_L和DWT_C，但定义与MATLAB不同。定义如下：
DWT_L：[DWT_SIG_LEN,cD1_LEN,cD2_LEN…,cDN_LEN]，其中xxx_LEN代表该数组的长度
DWT_C：[cD
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2024-07-10 15:36:38
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本文是讲解如何在Python中实现CP张量分解，包括张量分解的简要介绍。主要目的是专注于Python中张量分解的实现。根据这个目标，我们将使用Python中提供的两个库(TensorLy和tensortools)实现张量分解，并使用Numpy(通过交替优化)实现张量分解的简单实现。此外，在重构误差和执行时间两方面对三种方法的结果进行比较。张量分解让我们简单地从标题中定义每个术语。张量：张量是一个多
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2023-10-24 21:23:07
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PCA在图像降维的应用（自动编码器优化之主成分分析）从实例和数学背景的引导下详细的介绍了PCA的原理以及定义，并以旋转数据的角度论述其数据降维的实质，如何从降维之后的数据还原近似原始数据，以及如何选择主成分的个数。本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征 x[1], x[2], ... , x[n] 都有相似的取值
原创
2021-03-24 20:24:17
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（自动编码器优化之主成分分析）从实例和数学背景的引导下详细的介绍了PCA的原理以及定义，并以旋转数据的角度论述其数据降维的实质，如何从降维之后的数据还原近似原始数据，以及如何选择主成分的个数。本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征x[1],x[2],...,x[n]都有相似的取值范围（并且均值接近于0）。如果你曾
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2021-01-05 19:48:45
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PCA在图像降维的应用Fighting365机器学习算法与Python学习（自动编码器优化之主成分分析）从实例和数学背景的引导下详细的介绍了PCA的原理以及定义，并以旋转数据的角度论述其数据降维的实质，如何从降维之后的数据还原近似原始数据，以及如何选择主成分的个数。本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征x[1],
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2021-04-08 20:46:54
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PCA 图像主方向和圆度2008-03-16 15:44令x = (p,q)'为一个样本点。现有点集X = {x1,x2..xK}，欲估算其主方向和圆度。可有如下算法：miu = (x1+x2+...+xK)/K 为均值向量sigma = { (x1-miu)*(x1-miu)'+(x2-miu)*(x2-miu)'+...+(xK-miu)*(x
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2023-06-27 16:28:07
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小波变换在图像处理中的应用一 小波与图像去噪 图像在采集，转换和传输过程中常常受到成像设备和外部环境噪声干扰等影响产生噪声。小波去噪是利用小波变换中的变尺度特性对确定信号具有一种“集中”的能力，当图像信号的能量集中于少数小波系数上，那么这些系数的值必定大于能量分散的大量噪声小波系数值。只要选取适当的阈值，舍去绝对值小于阈值的小波系数，就可实现图像的降噪。二 小波与图像压缩&nbs
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2023-12-08 15:01:41
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奇异值分解是一种非常有效的数学工具，经常用于图像压缩与降噪的任务中。在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用Python实现奇异值分解（SVD）来进行图像的压缩和降噪，逐步解析这个过程的背景、演进、架构设计、性能优化、故障复盘以及扩展应用。
## 背景定位
在当今的数字世界，图像处理被广泛应用于各种领域，包括社交媒体、医疗成像以及艺术创作等。这些场景中，图像数据的存储和传输效率变得尤为重要。奇异值
# 图像小波分解：Haar 小波的 Python 实现指南
在图像处理和分析中，小波变换已经成为一个普遍应用的工具。特别是Haar小波分解，由于其简单性和效率，常常成为入门学习的首选。在这篇文章中，我将指导你如何实现图像的Haar小波变换。我们将从基础的理论讲起，逐步深入到代码实现。
## 整体流程
首先，让我们概述一下进行图像小波分解的主要步骤。以下表格展示了整个流程：
| 步骤 | 描
原创
2024-09-05 05:43:19
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