## Python函数增强
在Python中，函数是一种非常重要的代码组织和复用方式。通过使用函数，我们可以将代码分解为模块化的部分，提高代码的可读性和可维护性。Python提供了许多函数增强的特性，使我们能够更好地利用函数来解决问题。
本文将介绍一些常见的Python函数增强特性，并通过代码示例来说明它们的用法和优势。
### 默认参数
默认参数是一种在定义函数时为参数提供默认值的方式。
原创
2023-12-03 10:00:39
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数据增强 文章目录数据增强常用的数据增强方法1.1 随机比例缩放主要使用的是1.2随机位置截取1.3 随机的水平和竖直方向翻转1.3 随机角度旋转1.4 亮度、对比度和颜色的变化 前面我们已经讲了几个非常著名的卷积网络的结构，但是单单只靠这些网络并不能取得很好的结果，现实问题往往更加复杂，非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。 2012 年 AlexNet 在
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2023-08-28 18:39:05
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增强方式包括:
# (一) 针对像素的数据增强
# 1. 改变亮度
# 2. 加噪声
# (二) 针对图像的数据增强
# 3. 裁剪(需改变bbox)
# 4. 平移(需改变bbox)
# 5. 镜像(需要改变bbox)
# 6. 旋转(需要改变bbox)
# 7. 遮挡难点：博主在进行亮度、噪声、裁剪、平移、镜像、遮挡的实现
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2024-04-18 22:41:18
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技术要点：1）Python允许嵌套定义函数。2）fu...
原创
2023-06-09 19:05:17
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目录1，中智集的由来2，中智集的定义3，中智集的分类4，中智集的常规运算5，中智集的特殊运算参考文献及截图来源 1，中智集的由来先看一个例子引入。对于每个x∈U，μA(x)或简记为A(x)叫做元素x对模糊集A隶属度。模糊集：隶属度函数比如，一个人25岁，隶属于年轻这个模糊集的程度为0.7直觉模糊集：隶属度函数 + 非隶属度函数比如，一个人25岁，隶属于年轻这个模糊集的程度度为0.7，不隶属于年轻
一、全局对比度增强11. 直方图均衡化 Histogram Equalizationa. 基本思想对于图像中的灰度点做映射，使得整体图像的灰度大致符合均匀分布。增强图像的对比度。 - 对于灰度值连续的情况，使用灰度的累积分布函数CDF做转换函数，可以使得输出图像的灰度符合均匀分布。 - 对于灰度值不连续的情况，存在舍入误差，得到的灰度分布大致符合均匀分布。 - 直观地理解，如果某一个灰度范围
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2023-12-16 15:47:06
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语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。一般而言语音处理目的有两种，一种是对语音信号进行分析。提取特征參数。用于兴许处理；一种是加工语音信号，如在语音增强中对含噪语音进行背景噪声抑制。以获得相对“干净”的语音。 依据分
//把key也implode进来function Pimplode( $spliter="&" , $arr , $encode=true , $filterArr = array() ){ foreach( $arr as $gkey=>$gv) { if (!in_array( $gkey , $filterArr )) { if...
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2006-11-17 11:23:00
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重用现有的类而不是创建新的类，可以降低工作量，开发风险以及维护成本。有时候线程安全类可以支持我们所有的操作，但更多时候，现有的了类只能支持大部分的操作，此时就需要在不破坏线程安全性的情况下添加一个新的操作。 这里的例子：需要一个线程安全的链表，需要提供一个原子的“若没有则添加（Put-If-Absent）”的操作。 同步的List类已经实现了大部分功能，可以根据co
1、基于OpenCV的边缘检测步骤：①滤波：边缘检测的算法只要是基于图像增强的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很明感，因此必须采用滤波器来改善与噪音有关的边缘检测器的性能。（高斯滤波采用高斯离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和） ②增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的
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2024-03-26 06:16:41
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Matlab进行数字图像处理中会有很多方面需要处理，其中就包括图像增强，什么是图像增强，其实就是增强视觉效果，提高图片的清晰度；图像增强有三种：点增强，空域增强，频域增强；一.点增强 点增强包括灰度变换和几何变换 1.灰度变换，在matlab中可以用直方图均衡化以及增强对比度等方法来实现，例如均衡化histeq（）函数，举
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2024-03-17 13:58:32
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文章目录1、基于划分模式的图像增强2、基于c++ OpenCV的实现3、辅助增强算法 因为项目需要对文档图像进行增强，也就是对于模糊、亮度偏暗或不均匀的文档进行处理方便后续的识别。传图图像增强方法主要分为两方面：空间域和频域。空间阈中增强方法，颜色的增强，如：直方图均衡化，对比度以及gama增强等；模糊，如：均值滤波等；锐化，如：局部标准差实现对比度增强。频域方法，如：小波变换，在图像的某个变
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2024-02-29 10:47:50
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在机器学习或者深度学习的问题中，因为受制于图像采集的方式，投入的精力和图像标注的难度等，用于训练的图像数量可能非常有限。这种情况下，可能出现模型过拟合，训练后的模型泛化能力差等问题，降低模型的实际使用能力，这种现象在医学图像的深度学习中尤其常见。为了在有限的数据下得到更好的分类，检测和分割的结果，往往需要使用数据增强的方式，通过对图像的旋转，加入噪声，仿射变换等方式增加数据量。这里我们就介绍一个p
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2024-02-02 08:35:58
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目录前言：本篇学习内容：1.对比度调整、亮度调整2.离散傅里叶变换基本介绍参考文献： 前言：笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出OpenCV的应用，并在加上自己理解的前提下进行叙述。 若有不当之处，希望各位批评、指正。本篇学习内
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2024-04-15 14:06:13
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前言：基于OpenCV的基本使用，对图像的数据量进行数据增强，使得框架对神经网络进行训练，提高模型的鲁棒性以及准确性。原图：1、平移平移通过自定义平移矩阵以及函数warpAffine实现：代码示范：import numpy as np
import cv2
img=cv2.imread("lena.png")
#平移矩阵[[1,0,-100],[0,1,-12]]
M=np.array([[1,
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2024-04-17 10:09:40
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GridMask Data Augmentation， ARXIV 2020代码地址：https://github.com/akuxcw/GridMask这篇论文提出了一种简单的数据增强方法，在图像分类、检测、分割三个任务进行实验，效果提升明显。1. Introduction作者首先回顾了数据增强（Data augmentation）方法，指出当前方法有三类：spatial transformat
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2024-01-29 12:24:15
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python代码可以自己扩充图像数据集。 无论我们喜欢Keras还是Pytorch，我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。 但是如果遇到特殊情况：我们的数据集结构复杂（例如3个输入图像和1-2个分段输出）。我们需要完全的自由和透明度。我们希望进行这些库未提供的扩充方法。 对于这些情况以及其他特殊情况，我们必须能够掌握我们自己的图像增广函数。 而且，我每次都使用自己的函数。 因此，在本文
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2023-08-25 17:43:07
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本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Image Augmentation Examples in Python翻译 | 就2 校对 | 老赵 整理 | 志豪Python中的图像增强示例我目前正在进行一项研究，审查图像数据增强的深度和有效性。本研究的目标是在有限或者少量数据的情况下，学习如何增加我们的数据集大小,来训练鲁棒性卷积
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2023-10-04 22:46:34
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hive 增强聚合函数 with rollup
原创
2022-12-28 15:30:26
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Matlab中的stretchlim主要用于自适应找到一个分割阈值向量来改变一幅图像的对比度，其通用调用格式如下：
low_high = stretchlim(f,tol);
可得到一个灰度变换自适应最佳阈值，不用人为规定，再将其带入imadjust函数中便可实现灰度图像对比度的增加或减弱。
g=imadjust(f,low_high,[ ]);%增强对比度代码示例
一.
若tol是一个含两元素的
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2024-04-26 09:58:29
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