第十二课 计算体脂率2.0学习目标：1. 复习字符串输入。2. 复习while循环。教学重难点：字符串输入和while循环。学习内容：案例3:使用 Python计算体脂率：1.0:完成简单的体脂率计算 。2.0:根据用户输入个人信息计算体脂率，程序持续运行。案例分析：1. 用户输入个人的身高、体重、年龄、性别。2. 根据公式计算身体质量指数BMI。3. 在计算BMI的基础上根据公式计算体脂率。4.
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2023-12-04 16:42:10
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# Python 找物体质心的方法及应用
在计算机视觉和图像处理领域，寻找物体的质心是一个重要的任务。质心（centroid）指的是物体的“中心点”，通常用于描述物体的位置。在Python中，我们可以借助一些强大的库，比如OpenCV和NumPy，来轻松地找到物体的质心。本文将通过具体的代码示例介绍如何实现这一功能，并结合饼状图和状态图来说明分析过程。
## 质心的基本概念
质心可以被理解为
目录一、项目内容二、项目分析三、主要使用模块四、选用HSV颜色空间五、代码实现与分析1. 颜色选择器：2. 实现检测并跟踪绘制移动轨迹：六、测试结果 一、项目内容（1）利用摄像头，根据物体颜色，实现目标检测 （2）根据目标移动轨迹，绘制跟踪路径 （3）参考OpenCV中文官方文档(http://woshicver.com/)，了解opencv在python中的应用 （4）思维导图：二、项目分析目
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2023-09-27 20:31:37
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Title: How to Calculate the Centroid of a Python Combination
Introduction:
In this article, we will discuss how to calculate the centroid of a combination in Python. The centroid is the center point
原创
2023-12-25 09:02:38
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python实现k-means算法及对k-means算法缺陷的优化前言： k-means算法用于聚类，它的核心思想是确定分类数k，之后用每类样本数据平均值代表中心值，反复迭代中心值，直至中心值不改变或者在一定的误差范围内。具体的理论知识，可以查看我的这篇博文一、常规k-means算法1、实现代码import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-02-21 08:08:54
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目录 一、说明二、环境问题：如何安装三、实现一个简单的例子四、绘制双曲组五、使用有限状态自动机加快速度 一、说明Geometry_tools 是一个 Python 包，旨在帮助您处理和可视化双曲空间和射影空间上的群动作。该包主要构建在 numpy、matplotlib 和 scipy 之上。或者，该包可以使用 Sage 提供的工具来执行（缓慢的）精确计算。几何工具可以帮助您：在多个模型（即克莱因
在图像中，边界位置才会有梯度，opencv中的常见算子有：1、Sobel算子可以有效的提取图像边缘，但是对图像中较弱的边缘提取效果较差int main()
{
cv::Mat img = cv::imread("C:\\Users\\Administrator\\Downloads\\1.jpeg", IMREAD_GRAYSCALE);
cv::imshow("img", img);
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2024-03-25 04:43:07
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文章目录1、 顶点的坐标空间变换过程2. 模型空间3 世界空间4. 观察空间5 裁剪空间5.1 透视投影5.2 正交投影6 屏幕空间7. 总结 1、 顶点的坐标空间变换过程我们知道，在渲染流水线中，一个顶点要经过多个坐标空间的变换才能最终被画在屏幕上。一个顶点最开始是在模型空间中定义的，它最后会被变换到屏幕空间中，得到真正的屏幕像素坐标。因此接下来我们将解释顶点要进行的各种空间变换的过程。 为了
Opencv中distanceTransform方法用于计算图像中每一个非零点距离离自己最近的零点的距离，distanceTransform的第二个Mat矩阵参数dst保存了每一个点与最近的零点的距离信息，图像上越亮的点，代表了离零点的距离越远。可以根据距离变换的这个性质，经过简单的运算，用于细化字符的轮廓和查找物体质心（中心）。一、细化轮廓#include "core/core.hpp"#inc
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2016-09-12 22:10:00
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先上原图：1)先灰度化、二值化2)cv.findContours()函数找出每个小离散块的轮廓3)每个轮廓点的坐标，准备绘制一个矩形边界框。cv2.boundingRect() 获取x, y, w, h = cv.boundingRect(contour)cv.rectangle(src, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 绘制外接矩形
MeanShift算法原理及其python自定义实现MeanShift算法原理MeanShift python实现实现思路：代码：运行结果： MeanShift算法原理Meanshift是聚类中的一种经典方法，思想简单，用途广泛Meanshift基于这样的事实，一个类的中心处 点的空间密度 是最大的，因此给定一个点，只要沿着密度方向，由稀疏指向稠密就可以找到这个点所在类的中心点。Meanshif
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2024-05-16 04:44:26
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一、一些基本概念K-Means是非监督学习的聚类算法，将一组数据分为K类（或者叫簇/cluster），每个簇有一个质心（centroid），同类的数据是围绕着质心被分类的。数据被分为了几类就有几个质心。算法步骤：1、先从原始数据集中随机选出K个数据，作为K个质心。2、将剩余的数据分配到与之最相似的的质心的那个簇里。3、第一次分类完成后，计算每个簇内样本的均值，并根据这个均值生成新的质心4、重复2,
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2023-12-14 07:32:52
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from scipy import ndimage
import numpy as np
a= np.array([
[0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 2, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[1, 1, 0, 1],
[1, 2, 0, 1],
[2, 0, 0
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2023-06-06 00:09:47
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图像矩是标量，类似于大家熟悉的统计方法，如均值、方差、偏移和峰值。矩非常适合描述具有多边形形状的特征和一般的特征度量信息，比如梯度分布。图像矩可以基于标量的点值，也可以基于Fourier或Zernike方法的基函数。矩可以描述成一个函数在基空间的投影，例如，Fourier变换将函数投影到谐波函数基上。注意：在形状描述的上下文中，一维矩和二维矩在概念上有联系。一维均质对应于二维的质心，一维的极小和极
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2024-07-26 10:35:47
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# 质心坐标计算的实现指南
在空间中，质心（centroid）是一个代表一组点的“中心点”。在这篇文章中，我们将通过Python计算质心坐标。首先，让我们了解实现这一目标的流程。
## 流程步骤
为方便理解，我们将整个过程分为几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
|--------
原创
2024-10-05 04:10:01
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数据及参考代码 github地址，下载压缩包，ch10前言从程序上读懂每一行，才是了解算法的开始。什么是K-means?一句话：一堆数据我也不知道是啥玩意的(无标签)的扔给你，你给我分一下，哪一堆属于一类。这就是聚类！Knn VS K-meansknn表现的是有监督情况下，也就是我都知道标签了，载扔进去一个没有带标签的，根据特性(特征)，你给我判断出来，这个属于哪一类，就像分类匹配一样。K-mea
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2024-08-01 15:49:46
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小菜鸡的博客前言一、K_means是什么？1. 原理二、编程实现1. 首先引入库2.读入数据3.算法实现4.可视化实现三、完整代码及展示总结 前言本篇文章主要是基于python，编程实现K_means算法的可视化。 编码的数据来源是一些地理坐标，以 txt 格式存储。一、K_means是什么？K-Mean算法，即 K 均值算法，是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇，每个簇使用
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2023-11-24 05:24:36
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0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性。不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品（甚至人类2045的的智能拐点时代）。都基于算法及建模来处理。 常见的词汇：机器学习、数据建模、关联分析、算法优化等等，而这些种种又都是基于规律的深度开发（也难怪道德经的首篇就提
废话不多说，直接上干货,后附已验证通过的质心算法总体逻辑step1在理想环境下，已知三个信标的坐标和到坐标的距离，使用三点定位能获得三个圆的交点，从而得到位置。 而现实情况下却情况难料。这时候使用质心法来解决复杂的位置定位 strp2所谓质心，就是横坐标、纵坐标分别为N个点的横坐标平均值、纵坐标平均值的点。即：假定N个点的坐标分别（x1,y1)，(x2,y2)，……，则质心的坐标为（(x1+x2+
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2023-11-29 16:38:03
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# 利用 Python 的 OpenCV 库计算图像质心
在计算机视觉领域，利用轮廓（contours）来分析图像是非常重要的一个步骤。在本教程中，我将教会你如何使用 Python 的 OpenCV 库来找到图像中的轮廓，并计算这些轮廓的质心。本文会详细介绍整个过程，并提供相应的代码示例。
## 文章结构
1. 流程概述
2. 安装依赖
3. 读取图像
4. 灰度转换
5. 二值化处理
6.
原创
2024-10-25 04:43:20
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