getStructuringElement函数—获取结构化元素 形态学处理形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等形态学操作是根据图像形状进行的简单操作 一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数： 一个是原始图像， 一个被称为结构化元素或核，它是用来决定操作的性质的OpenCV 函数 cv2.getStructuringElement()用户：element = cv2.ge
【立体校正】C/C++复现前言立体校正原理简述实际效果问题求助 前言项目需要，基于C/C++复现了双目立体校正功能，仅支持双线性插值方式。立体校正原理简述功能简述： 立体校正即把左右摄像头采集的图像中同一物点变换到同一水平线（使其在图像中的纵坐标相等），其主要目的是加速后续双目匹配速度。如下图中，红点1与红点2在真实三维世界中表示同一物点，但两个摄像机光心并不处于同一水平线，导致成像时该点纵坐标
一、相机畸变 定义：相机镜头的畸变实际上是光学透镜固有的透视失真的总称。 相机畸变的分类：径向畸变 1、枕形畸变：又称鞍形形变，视野中边缘区域的放大率远大于光轴中心区域的放大率，常用在远摄镜头中； 2、桶形畸变，与枕形畸变相反，视野中光轴中心区域的放大率远大于边缘区域的放大率，常出现在广角镜头和鱼眼镜头中； 3、线性畸变：光轴与相机所拍摄的诸如建筑物类的物体的垂平面不正交，则原本应该平行的远端一侧
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2023-12-10 09:31:09
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# Python的差分处理指南
差分处理是数据分析与信号处理中的一种常用技术，可以有效去除数据中的趋势性变化，从而突出数据的变化特征。在Python中，我们可以利用pandas库来实现差分处理。这篇文章将指导你从基础到实现差分处理的完整流程。
## 整体流程
下面是实现差分处理的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
最近没怎么写新文章，主要在学抽象代数下学期还有凸分析好累的一学期哦对，我不是数学系的，我是物理系的。而且博主需要澄清一下，博主没有对象，至少现在还没有。好，兄弟们，好习惯，先上代码后说话！Python 实现import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import
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2023-10-22 08:25:08
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Distortion Correction因为最近在搞畸变相关的东西,找了一些畸变的资料来研究,这个章节翻译自Oculus_SDK_OverView的5.6.2节,翻译中有一些个人添加的辅助信息,以括号标识,”注:”开头,以粗体表示,例如(注:以下为个人翻译,水平有限,欢迎指正).在rift内部的光学透镜可以放大图像,来增大视场角.因此也产生一个径向的”枕型”畸变,如下图左图所示的那样扭曲的图像:
# Python编码二分类数据预处理指南
在进行机器学习项目时，数据预处理是一个至关重要的步骤，对于二分类问题更是不可忽视。本文将分步骤介绍如何实现Python编码的二分类数据预处理，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程概述
数据预处理的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-11 06:17:23
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# Python 对数据一阶差分处理预测
在进行时间序列分析时，一阶差分处理是一种常用的预处理步骤，特别是当数据存在趋势时，它可以帮助我们让数据更加平稳。本文将指导你逐步实现 Python 中的一阶差分处理预测。
## 流程概述
下面是我们处理数据的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据集 |
|
原创
2024-08-06 14:29:55
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# 数据处理的选择：Python与SPSS
在数据分析的世界里，Python和SPSS是两个被广泛使用的工具。两者在数据处理方面各具优势，适应不同的需求。本文将探讨这两种工具的特点，并提供一些代码示例，展示如何使用Python进行数据处理，并对比SPSS的功能。
## Python处理数据
Python是一种强大的编程语言，在数据科学和数据分析领域，因其丰富的库而备受推崇。以下是使用Pyth
原创
2024-10-18 08:03:03
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## Android蓝牙串口数据分断处理
在Android应用中，使用蓝牙串口进行数据传输是一种常见的方式。但是，由于蓝牙传输的特性，数据可能会被分成多个片段进行传输，这就需要我们在接收端对数据进行分断处理，以确保数据的完整性和准确性。
### 分断处理的原理
当使用蓝牙串口传输数据时，数据可能会被分成多个包进行传输。为了正确处理这些分断数据，我们需要在接收端对数据进行拼接，直到接收完整的数
原创
2024-04-27 05:01:43
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目录写在前面1. 属性过滤条件2. 空间过滤条件3. 使用SQL创建临时图层4. 利用过滤条件 写在前面 过滤条件可以将不想要的要素抛弃，通过过滤条件可以选出符合特定条件的要素，也可以通过空间范围限定要素，这样就可以简单地处理感兴趣的数据。1. 属性过滤条件 过滤条件需要一个条件语句，类似于SQL语句中的Where子句。如：‘Population < 50000’
‘Populati
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2024-08-22 21:03:44
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面对读取上G的数据，python不能像做简单代码验证那样随意，必须考虑到相应的代码的实现形式将对效率的影响。如下所示，对pandas对象的行计数实现方式不同，运行的效率差别非常大。虽然时间看起来都微不足道，但一旦运行次数达到百万级别时，其运行时间就根本不可能忽略不计了：故接下来的几个文章将会整理下渣渣在关于在大规模数据实践上遇到的一些问题，文章中总结的技巧基本是基于pandas，有错误之处望指正。
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2023-07-02 11:40:51
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Python split()方法在工作中，我们会遇到很多数据处理的问题，量多且杂的时候就需要用到编程来帮我们节省时间话不多说，直接上代码语法str.split(str="", num=string.count(str)).参数 分隔符，默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等。 num -- 分割次数。默认为 -1, 即分隔所有。
例子1：以下实例以 # 号为
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2023-06-26 16:25:37
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目录1 前言2 读取EXCEL2.1 xlrd模块安装及导入2.2 xlrd模块基本操作3 简单数据处理3.1变维并求均值3.2 简单拟合4 绘制图像5 结尾参考链接 1 前言来H一个月了，还没有更新过任何博客碰巧上周帮之前美赛队友做了点 “华为杯”研究生数学建模编程的任务 觉得一直用Matlab做简单的数据处理没有成长，就用Python复现了Matlab程序,也算是接触一点Python简单数据
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2023-07-22 15:14:29
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Python数据处理手册关键词： Python Python数据处理手册1引言2Numpy基础数组和矢量计算1 一种多维数组对象ndarray2 运算函数3 利用数组进行数据处理4 数组的文件输入输出5 线性代数6 随机数生成pandas1 Series2 DataFrame3 索引对象4 重新索引5 丢弃指定轴上的项6 索引选取和过滤7 算术运算和数据对齐8 DataFrame和Series之间
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2024-07-25 13:17:12
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数据预处理技术与对应python代码实现一、数据清洗1.缺失值的处理：1).忽略元组：若有多个属性值缺失或者该元祖剩余属性值使用价值较小时，应选择放弃对应Python代码df.dropna()#注df为pandas 的DataFrame数据类型2).人工填写：该方法费时，数据庞大时行不通3).全局常量填充：方法简单，但填充方法适用场景很少df.fillna(volae=V)#V即为我们填充的常量4
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2023-09-22 20:34:56
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一 文件操作 (----------------------------------------------------------------------)一 介绍计算机系统分为：计算机硬件，操作系统，应用程序三部分。我们用python或其他语言编写的应用程序若想要把数据永久保存下来，必须要保存于硬盘中，这就涉及到应用程序要操作硬件，众所周知，应用程序是无法直接操作硬件的，这就用到了操作系统。操
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2023-06-04 17:16:13
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对于 大数据量的 报表导出实现 分sheet 以及 workbook操作
原创
2017-12-06 15:58:35
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本章是csv文件处理的终章重点在于对数据总值和均值的计算，虽为终章，但却并非结束，csv需要学习的东西还有很多那么首先呢，我们学习这部分的时候，需要多个文件，博主会给你们提供一个下载的地址，大家可以在那里下载博主博客引用的所有文件传送门当然由于是外网github社区所以会比较慢，但是文件本身并没有特别大，所以小伙伴只需要等待片刻即可 三个文件：利用基础python去处理先上代码：#基础Python
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2023-11-17 20:29:12
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# Python 数据分桶：实现与应用
在数据分析与处理的过程中，分桶（Binning）是一种常用的技术。它可以将连续数值特征转换为离散特征，使数据更适合于建模和分析。本文将为您介绍如何在 Python 中进行数据分桶，并提供示例代码以帮助理解。
## 什么是数据分桶？
数据分桶的基本思想是将连续的数据划分为若干个区间（桶），每个区间称为一个“桶”。通过这种方式，我们可以将数据转化为分类变量
原创
2024-09-21 04:17:59
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