基本全局阈值处理1、全局阈值处理（1）计算步骤通常，在图像处理中首选的方法是使用一种能基于图像数据自动地选择阈值的算法，为了自动选阈值，下列迭代过程采用的就是这样的方法：(1) 针对全局阈值选择初始估计值T。 (2) 用T 分割图像。这会产生两组像素：G1 由所有灰度值大于T 的像素组成，G2 由所有灰度值小于等于T 的像素组成。 (3) 分别计算G1、G2 区域内的平均灰度值m1 和m2。 (4
前言图像阈值处理在图像分割中处于核心地位！本节将重点介绍一些常见的阈值处理方法。 一、基本的全局阈值处理选取阈值往往是通过直方图来选择的，一方面我们可以人为的设置一个阈值进行一次二值化处理达到全局阈值处理的目的，但这样的阈值处理往往效果并不好；另一方面我们也可以先人为的设置一个阈值，之后通过迭代的方法得到最合适的阈值再进行二值化处理，这种方法显然比前者要更加适合。二、使用步骤1.为全局阈
7 一、工具：VC+OpenCV 二、语言：C++ 三、原理 otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度
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2016-08-24 17:18:00
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常见的图像二值化算法大致可分为全局阈值方法与局部阈值方法这两种类型。全局方法就是一个阈值，像素值大于此值的为1，小于此值的为0。局部方法就是对每一个像素求阈值，大于此值为1，小于此值为0。其中OTSU算法是全局阈值的代表，而Sauvola算法则是局部阈值方法的标杆。Otsu（大津法），相关介绍很多，这里不做介绍。重点介绍局部阈值分割算法.1. Bersen算法原理 1） 先人为设定两个值S与TT
1.算法功能简介 单波段阈值法是通过选择某单一波段为判识参数，这一波段往往是水体特征最明显而其它地物相对不太突出的波段（如近红外波段和中红外波段），然后再划定阈值来确定水体信息。该方法主要是利用水体在近红外和中红外波段的强吸收特性，以及植被和土壤在这两个波段较高的反射特性。 对于GF1、环境星、资源3、资源1-02C，可选近红外波段T4(第四波段)公式为T4<α(阈值);对于TM影像，选
一，迭代法 的基本概念：迭代法事一种常用算法设计方法。迭代式一个不断用新值取代变量的旧值，或由旧值递推出变量的新值的过程。迭代机制需要以下一些要素：①迭代表达式；②迭代变量；③迭代初值；④迭代终止条件。当一个问题的求解过程能够由一个初值使用一个迭代表达式进行反复的迭代时，便可以用效率极高的重复程序描述，所以迭代也是用循环结构实现，只不过要重复的操作是不断从一个变量的旧值出发计算它的新值。其基本格式
OpenCV 二、语言：C++ 三、原理 otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度
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2016-07-19 20:40:00
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一、迭代法简介迭代法（iteration）是现代计算机求解问题的一种基本形式。迭代法与其说是一种算法，更是一种思想，它不像传统数学解析方法那样一步到位得到精确解，而是步步为营，逐次推进，逐步接近。迭代法又称辗转法或逐次逼近法。迭代法的核心是建立迭代关系式。迭代关系式指明了前进的方式，只有正确的迭代关系式才能取得正确解。二、迭代法解决海藻问题问题描述：假设在空池塘中放入一颗水藻，该类水藻会每周长出三
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2023-08-11 09:27:59
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1.如何实现可迭代对象和迭代器对象(1)¶
In [1]:# 列表和字符串都是可迭代对象
l = [1,2,3,4]In [2]:s = 'abcde'In [3]:for x in l:print(x)1
2
3
4In [4]:for x in s:print(x)a
b
c
d
eIn [5]:iter(l)Out[5]:<
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2023-08-14 07:15:07
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本文实例讲述了Python中迭代的用法，是一个非常实用的技巧。分享给大家供大家参考借鉴之用。具体分析如下：如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们成为迭代(Iteration)。在Python中，迭代是通过for ... in来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：for (i=0; i
n
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2023-06-19 13:36:21
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如果给定一个list或者tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或者tuple，这种遍历我们称为迭代、如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过 collections 模块 的 Iterable 类型判断： 两个变量进行循环迭代。 引入两个变量的python for循环for x,y in [(1,1),(2,4),(3,9)]
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2023-08-09 17:30:44
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机器学习的本质是建立优化模型，通过优化方法，不断迭代参数向量，找到使目标函数最优的参数向量，最终建立模型。但是在机器学习的参数优化过程中，很多函数是非常复杂的，不能直接求出。五次及以上多项式方程没有根式解，这个是被伽罗瓦用群论做出的最著名的结论，工作生活中还是有诸多类似求解高次方程的真实需求（比如行星的轨道计算，往往就是涉及到很复杂
介绍本文主要介绍Python中迭代的基本知识和使用什么是迭代在Python中，如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们成为迭代(Iteration)。在Python中，迭代是通过 for ... in 来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：for (i=0; i
n = list[i];
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2023-06-23 22:53:01
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定义如果给定一个list或tuple等，可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）Python中，迭代是通过for。。。in 来完成的。 list这种数据类型虽然没有下标，但很多其他数据类型是没有下标的，但是，只要是可迭代对象，无论有无下标，都可以迭代，比如dict就可以迭代。 代码：>>> d = {'a': 1, 'b' :
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2023-06-09 22:56:21
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迭代法在程序设计中也是一种常见的递推方法，即：给定一个原始值，按照某个规则计算一个新的值， 然后将这个计算出的新值作为新的变量值带入规则中进行下一步计算，在满足某种条件后返回最后的 计算结果；牛顿迭代法是用于多项式方程求解根的方法，在只有笔和纸的年代，这个方法给了人们一个 无限逼近多项式方程真实解的 ...
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2021-08-29 23:22:00
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牛顿法简介牛顿法（Newton’s method）是一种常用的优化算法，在机器学习中被广泛应用于求解函数的最小值。其基本思想是利用二次泰勒展开将目标函数近似为一个二次函数，并用该二次函数来指导搜索方向和步长的选择。牛顿法需要计算目标函数的一阶导数和二阶导数，因此适用于目标函数可二阶可导的情况。在每一步迭代中，牛顿法会根据当前位置的一阶导数和二阶导数，计算出目标函数的二次泰勒展开式，并利用该二次函数
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2023-09-29 19:49:25
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光流是图像亮度的运动信息描述。光流法计算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的，创造性地将二维速度场与灰度相联系，引入光流约束方程，得到光流计算的基本算法．光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设：①运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变；
②给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的。算法原理假设图像上一个像素点(x,y)，在t时刻的亮度为E(x+Δx,y+Δy,t+Δt)，同时用u(
LeetCode回溯算法的解题思路
回溯法概念回溯法：一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。如果候选解被确认不是一个解（或者至少不是最后一个解），回溯算法会通过在上一步进行一些变化抛弃该解，即回溯并且再次尝试。应用场景回溯算法可以搜索得到所有的方案，本质上它是一种穷举算法。回溯法的原理回溯算法 = dfs+剪枝dfs:深度优先遍
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2023-07-04 20:45:24
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光流(optical flow)，字面意思描述的是图像中像素强度的流动。光流法的目的是根据图像中像素点的灰度值强度变化估计出物体移动速度与方向。光流法的假设 首先，光流估计指的是利用时间上相邻的两帧图像内像素强度的变化来计算点的运动。原理决定了这种方法是建立在一系列假设上的。 1.前后两帧中点的位移不大, 灰度不变假设，这要求外界光强保持恒定 2.邻域光流相似假设，空间相关性，每个点的运动和邻近的
牛顿迭代法（Newton's method）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法（Newton-Raphson method），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。以 Isaac Newton 和 Joseph Raphson 命名的 Newton-Raphson 方法在设计上是一种求根算法，这意味着它的目标是找到函数 f(x)=0 的值 x。在几何上可以将其视
