（仅学习摘抄）1. Harris 角点检测器像素周围显示存在多于一个方向的边，我们认为该点为兴趣点，这个点就称为角点。 角点，在通常意义来说，就是极值点，在某方面属性特别突出的点，是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点。① 一阶导数（即灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点；② 两条及两条以上边缘的交点；③ 图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；④ 角点处的一阶导数最大、二阶导数
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2024-02-26 17:41:20
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在上一讲的末尾我们谈到，在实际的工程当中我们常常借助计算机程序，利用迭代法进行极值的求取，这里我们首先从一元函数入手，看看如何通过这种方法找到一元函数的极值点。
1.起步：用牛顿法解方程
1.1.原理分析
在介绍求取函数$f(x)$的极值方法前，我们首先谈一下解方程的问题。
在解一元函数的高阶方程，形如$ax^n+bx^{n-1}+cx^{n-2}+...+1=0$时，大家肯定会想到用因式分解或者
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2023-08-09 18:56:11
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该代码能够实现以下功能：（1）将导入的图片转变成灰度图像；（2）获取该灰度图像的直方图；（3）显示点击位置的数值（点击直方图）；#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat histImag
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2024-09-21 14:41:18
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一、图像基本知识图像都是由像素(pixel)构成的，即图像中的小方格，这些小方格都有一个明确的位置和被分配的色彩数值，而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。像素是图像中的最小单位，每一个点阵图像包含了一定量的像素，这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。灰度是表明图像明暗的数值，即黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255 ，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像。 灰度
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2024-04-23 13:38:42
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# 极值点的概念与Python实现
在数学领域，极值点是指函数在某一点的值大于（或小于）其邻近点的值。这类点通常被称为局部极大值点和局部极小值点。在实际应用中，极值点的识别对于优化问题、数据分析和机器学习等领域具有重要意义。本文将介绍极值点的基本概念，并提供Python代码示例来帮助读者理解如何使用Python来查找函数的极值点。
## 极值点的定义
极值点可以分为两类：
- **局部极大
原创
2024-09-24 06:48:05
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# 用Python找到极值点
在数据分析和机器学习中，找到函数的极值点是一项重要的任务。极值点包括局部极大值、局部极小值和全局极值点。现在让我们一起学习如何使用Python找到函数的极值点。
## 流程概述
以下是寻找极值点的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----------------------- |
| 1 | 导入必要
原创
2024-09-26 03:35:06
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今天，我将使用 OpenCV 和 Python 根据轮廓查找极值点。在本博客的其余部分，我将演示如何根据轮廓找到极北、极南、极东和极西 (x, y) 坐标，如本博文顶部的图像所示。虽然这项技能本身并不是很有用，但它通常用作更高级计算机视觉应用程序的预处理步骤。这种应用程序的一个很好的例子是手势识别： 在上图中，我们从图像中分割了皮肤/手，计算了手轮廓的凸包（蓝色轮廓），然后沿着凸包找到了极值点（红
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2023-10-21 07:10:26
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最优化算法python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法）摘要算法简介注意事项算法适用性python实现实例运行结果算法过程可视化 摘要本文介绍了多维无约束极值优化算法中的梯度下降法，通过python进行实现，并可视化展示了算法过程。算法简介给定初始点，沿着负梯度方向（函数值下降最快的方向）按一定步长（机器学习中也叫学习率）进行搜索，直到满足算法终止条件，则停止搜索。注意事项学习率不能太
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2023-11-23 12:40:09
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本系列文章允许转载，转载请保留全文！1. 用牛顿法解方程牛顿法是一种求解方程的迭代算法，也可以用于方程组的求解。其思想是利用方程（尤其是非线性方程）的线性部分，对原方程进行近似。不失一般性，考虑方程f(x)=0。对f(x)在x=t处进行泰勒展开，可得f(x)=f(t)+f'(t)(x-t)+...取线性部分代替f(x)，带入方程f(x)=0，可得f(t)+f'(t)(x-t)=0 ，进而解出x=t
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2024-01-24 22:23:12
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Python图像处理（一）【灰度化、二值化、灰度变换】1.灰度化1.1浮点算法1.2.整数算法1.3.平均值法1.4.移位法1.5.单通道法（只取绿色通道）2.二值化2.1.取中间阀值1272.2.取所有像素点灰度的平均值3.灰度变换3.1.反相3.2.将像素值变换到100~200之间3.3.将像素值求平方，使较暗的像素值变得更小3.4.灰度变换函数对比 原图如下 1.灰度化参考《Python图
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2023-06-13 23:05:25
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# Python遍历灰度图像像素点
## 概要
在计算机视觉和图像处理中，灰度图像是一种只包含灰度值的图像，每个像素点的灰度值代表了这个点的亮度。在处理灰度图像时，我们经常需要遍历图像的每个像素点进行一些操作。本文将介绍如何使用Python遍历灰度图像的像素点，并提供相应的代码示例。
## 灰度图像的表示
灰度图像是由像素点组成的，每个像素点都有一个灰度值。灰度图像可以表示为一个二维数组，数组
原创
2023-09-10 08:07:22
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先来张图片感受下: 处理过的图片 代码奉上：from PIL import Image
import numpy as np
a = np.asarray(Image.open('1.jpg').convert('L')).astype('float')
depath = 10 # (0-100)
grad = np.gradient(a)# 取图像灰度的梯度值
grad_x,grad_y
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2023-06-19 13:32:59
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文章目录MAD3σ法百分位法 import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 构造测试数据
mean = 0.6
sigma = 1
num = 3500
np.random.seed(0)
factor_data = np.random.normal(mean, sigma, num)
factor
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2023-11-02 12:51:49
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1.定义1.数据结构：通过某种方式组织在一起的数据元素的集合。这些数据元素可以说数字或者字符，甚至可以是其他数据结构。在python中，最基本的数据结构是序列。2.索引：序列中的每个元素被分配一个序号。注意索引默认从0开始。在python中，内建了6中序列：列表、元组、字符串、unicode字符串、buffer对象、xrange对象。2.通用序列操作所有序列都可以进行某些特定的操作：索引、分片、加
首先，祝本菜不挂科！首先一元函数的极值我们在高中的时候已经熟悉地不能再熟悉了，直接求导求导数的零点即可；那么在没有条件约束的情况下，多元函数的极值点的求法和一元函数差不多，即多元f(x1,x2...,xn)的驻点满足f对所有的变量的偏导同时等于0；这个我们可以通过一个曲面即二元函数很容易地想象出来【只要你对偏导和方向导数的几何意义熟悉的话】，一个点是极值点，那么这一点一定是凹或者凸点【记z轴负方向
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2023-05-18 15:55:56
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1.灰度变换： 灰度图像中，R=G=B，常用方法是R=G=B=(R前+G前+B前)/3,即等于灰度变换前RGB的平均值（opencv中的imread方法是以BGR的格式读入图像的，但opencv的imshow无需进行反转）。import cv2 as cv
image = cv.imread("source_one.jpg")
# 将RGB图像转为灰度图
gray = cv.cvtColor(
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2023-07-26 23:39:07
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opencv.imread图片读取操作import cv2
import numpy as np
#读入图片：默认彩色图，cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图，cv2.IMREAD_UNCHANGED包含alpha通道
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('src',img)
print(img.shape) # (h,w,c)
print(im
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2023-07-28 14:30:34
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一、材料1、python3.8 2、numpy库 3、math库 4、OpenCV-python 库二、目的利用灰度和最小二分法对图像进行识别处理，下面为待处理图片需要计算液滴的相对半径。三、代码实现过程import cv2
import numpy as np
import math
# 配置数据
class Config:
def __init__(self):
pa
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2023-08-15 09:10:23
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python对拉格朗日和KKT条件求极值一、拉格朗日乘子法和KKT条件是两种最常用的方法概念二、手工推导方法三、利用python代码实现四、分析 一、拉格朗日乘子法和KKT条件是两种最常用的方法概念求解最优化问题中，拉格朗日乘子法和KKT条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等式约束时使用KKT条件。这个最优化问题指某一函数在作用域上的全局最小值（最小值与最大值可以相互
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2024-02-09 18:31:42
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python求极值点主要用到scipy库。1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数，这里选择拟合数据：np.polyfitimport pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import signal #滤波等
xxx = np.arange(0, 1000)
yyy = np.
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2020-02-17 21:20:00
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