从本节课开始进行函数的学习，计划用四节课的时间(前三节课理论，第四节课实践)学完。学完函数后，一些复杂的编程问题便可以用更加简单的方法解决。学习函数是因为函数能让我们在编写代码中，避免重复的代码，让代码看上去更加简洁和易读。对于函数这个概念我们并不陌生，中学数学课本上的y=2x+1就是一个函数，自变量x输入的值决定了y输出的值，python中的函数也是如此。下面让我们来看看python中的函数。一
# Python 中的 Radon 函数使用指南
在 Python 中，Radon 是一个非常有用的工具，可以帮助我们分析代码的质量，包括复杂度、重复代码、代码行数等。如果你是一名刚入行的小白，可能初次听到 Radon 函数并不知道从何入手。本文将教你如何在 Python 中使用 Radon 函数并实现相关功能。
## 流程概述
为了帮助你了解使用 Radon 函数的步骤，下面是整个流程的总
原创
2024-10-25 06:29:29
194阅读
使用方法： 1、R = radon(I, theta) 返回亮度图像在角度theta下的Radon变换R。Rad
原创
2023-03-08 09:34:01
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【问题发现】相信很多使用Python的小伙伴，都用到过range()函数，进行循环或遍历。for i in range(len(a)):
print(a[i])但当我们用得正嗨时，可能突然看到其他作者的代码中用的并不是range()函数，而是arange()函数，就有些困惑，是不是代码写错了？自己写代码时，该用哪个更好，逼格更高呢？ 其实两者功能十分相似，仅存在一点点区别。为了让
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2023-08-07 11:39:02
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Radon变换和Hough变换类似，最初是用于检测图像中的直线（例如笔直的街道边沿、房屋的边沿、笔直的电线等）。 关于Hough变换，可以参考OpenCV中的代码和示例（其实除了Hough Lines还有Hough Circles等等变种），此处不再赘述。 &nbs
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2024-07-26 15:55:34
47阅读
常用的线检测方法有Hough变换和Radon变换，其中Radon适用于信噪比较大的场合，尤其适用于X射线的医学图像处理中。基于Hough变换的直线检测方法基于Hough变换的直线检测方法步骤包括：边缘检测 常用的边缘检测方法包括Robert Cross算子，sobel算子，Prewitt算子，Canny算子等。边缘增强 上述边缘检测算子是基于梯度搜索方法，对图像中直线的残缺部分、噪声以及其它共存的
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2023-08-17 02:16:06
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Radon变换:考虑b=ax+y，将原来的XY平面内的点映射到AB平面上。则原来在XY平面上的一条直线的所有的点，在AB平面上都位于同一个点。通过记录下AB平面上的点的积累厚度，可反知XY面上的一条线的存在。在新平面下得到相应的点积累的峰值，可得出原平面的显著的线集。 例如：XY平面上的一个直线 y=2x-3; 变换 -3=-2x+y; 其中
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2023-07-31 17:29:32
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# Python Radon 用法详解
## 简介
Radon 是一个 Python 的静态代码分析工具，用于检测代码质量，查找代码中的问题和改进代码结构。它可以帮助开发人员找到代码中的复杂度、重复代码和代码耦合等问题，并提供相应的解决方案。
在本文中，我们将详细介绍 Radon 的用法，并通过代码示例演示如何使用 Radon 进行代码质量分析。
## Radon 的安装
首先，我们需要安装
原创
2024-06-19 03:53:14
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1. 引言随着技术的不断发展，图像处理在各种场景中的应用也变得越来越广泛。高分辨率 GAN (Generative Adversarial Network) 是近年来图像处理领域的热点技术，它能够生成极高分辨率的图像，与此同时，它也可以用于各种修复和增强任务。本文将专注于使用高分辨率 GAN 对扰动文档图像进行去扭曲处理的方法。2. GANs 简介生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，它由两部
1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识3.部分源码clc;clear;close all;warning off;pack;addpath 'fu
原创
2022-10-10 16:02:22
161阅读
1.CPU相关：（摘自MSDN——Processor Groups）Systems with more than one physical processor or systems with physical processors that have multiple cores provide the operating system with multiple logical processo
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2024-09-19 07:59:08
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因为我最近的工作需要用到Radon变换，所以简单地学习了一下相关内容。网上有很多关于Randon变换的介绍，大家可以自行查找，我就不再赘述了，但是很多人都是直接使用的MATLAB中的radon() 函数来完成这个变换的，而我所在的组没有购买MATLAB，因此直接使用MATLAB存在版权风险，所以我只能考虑使用Python进行实现，现在把源码和一些结果贴上来跟大家分享和讨论：from scipy i
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2023-09-05 14:23:41
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安装完OpenCV后，我们还需要一个顺手的开发环境（IDE），一般推荐微软的Visual Studio及开源的C++开发工具Qt。
本文介绍在Win7 64位电脑上利用MS Visual Studio创建OpenCV工程。创建OpenCV工程1、创建工程 新建一个【Win32 Console Application】，如下图所示。我们需要指定项目创建的位置以及项目的名称。 我们选择Em
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2024-08-29 15:36:39
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radon变换就是图像在不同方向上的投影。
下图f(x,y)可以代表图像，R(x')就是图像向右下方的投影。
数学上是按投影方向进行线积分，在图像领域就是按照投影方向累加像素就行了。
matlab中有radon函数，为了熟悉原理我又写了一个。
通过旋转图像映射，效率不怎么样。
canny后Lena:
45度投影：
代码如下：
main.m
1 clear all; close all;
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2020-09-10 16:33:00
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# Python Radon变换与图像倾斜校准
在图像处理领域，Radon变换是一种常用的技术，特别是在将图像的倾斜部分进行校准时。通过以下步骤，你能够实现Python中对图像进行Radon变换并进行倾斜校准。本文将详细介绍整个流程，并提供相应的代码。
## 整体流程
以下是进行Radon变换的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的
本人最近在研究Radon变换，在查阅了各种资料之后在此写下个人的理解，希望与各位牛牛进行交流共同进步，也使得理解更加深刻些。 Radon变换的本质是将原来的函数做了一个空间转换，即，将原来的XY平面内的点映射到AB平面上，那么原来在XY平面上的一条直线的所有的点在AB平面上都位于同一点。记录A
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2023-12-08 16:21:23
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如果给定的车牌斜掉了，必须旋转校正，要不然没办法识别出里面的每个字符！旋转要经过5步计算，1）根据蓝底车牌图，计算出二值图。2）消除二值图水平方向的锯齿。3）二值图转为边缘图。4）计算旋转角度，5）旋转每一步都保存了运算过后的图像，方便理解#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#in
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2024-06-18 18:06:30
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# Python Radon 变换图像轴检测指南
在本教程中，我们将教你如何使用 Python 实现 Radon 变换，以识别图像中的轴。Radon 变换是一种图像处理技术，用于在图像中检测特定方向的特征。通过本教程，你将了解到 Radon 变换的过程并了解相关的 Python 代码实现。
## 流程概述
在开始之前，我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 04:09:34
171阅读
经过图像变换后，一方面能够更有效地反映图像自身的特征，另一方面也可使能量集中在少量数据上，更有利于图像的存储、传输和处理。8.1 图像Radon变换从检测器获取投影数据的过程，就是图像中的Radon变换。8.1.1 Radon正变换1 %对图像进行0°和45°方向上的Radon变换
2 clear all; close all;
3 I=zeros(200, 200); %建立图像
4 I(
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2023-11-20 02:47:17
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源：显著性检验，判定实验结果是否由随机误差导致的。举例很好，很清楚虽然样本中，均值苏州销售额大于郑州，但T-test发现这是随机导致的，P>0.05，当样本量足够大可能他们的销售额就没有差异了假设：两个样本集之间不存在任何区别结果：在显著性水平α =0.05的情况下，p>0.05接受原假设，p值＜0.05拒绝原假设方法：F值 = 组间方差与组内方差的比值，查表：F实际值>F查表
