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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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
88阅读
本文介绍了质心的概念，以及基于Numpy、Scipy、OpenCV等工具的多种实现方式。
原创
2022-12-14 12:35:41
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最近学习语音情感识别，需要提取语音特征，用到python_speech_features这个库，顺便把文档翻译一下，希望能帮到需要的人。英语水平不高，难免有错，敬请指正欢迎来到python_speech_features的文档！这个库提供了一般的用于ASR（语音识别）的语音特征，他包含了MFCCs（梅尔倒谱系数）和 filterbank energies（滤波器组能量？）。如果你还不知
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2024-06-24 18:55:46
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一、光斑图像的模拟首先，仿真得到如下图所示的光斑阵列图像，仿真参数如下：微透镜数目为72×72，每个微透镜所占的像素数为36×36，CCD相机像素数则为2592×2592； 图1 仿真得到的光斑图像二、重心法原理在子孔径光斑质心计算方面，最为简单直接的方法是重心法，其计算公式如下: 式中[x(i),y(i)]分别表示第i个子孔径在x，y方向上的质心位置， 
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2024-01-09 18:54:26
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你的问题漏掉了一些信息，所以我尽力回答了你的问题。在阐述我的答案时，我假设当你说“距离”时，你指的是现实中的距离，比如米、英尺、光年等等我有一个方法，只适用于“平面”图像(也就是说，图片不是从侧面捕捉的)，但仍然有效。它依赖于PIL和NumPy库，PIL用于将图像加载到Python中，NumPy用于将图像转换为相对容易使用的三维数组。脚本使用两个给定点和距离公式计算图像上两点之间的距离(以像素为单
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2023-07-03 15:06:26
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# 质心坐标计算公式的实现
在计算机科学和数据分析领域，质心的计算是常见的需求。质心，即几何图形的“平均点”，在图像处理、机器学习等领域都有广泛的应用。今天，我们将学习如何用Python实现质心坐标计算公式。以下是整个实现流程的概述，接着再深入每一步的代码实现。
## 实现流程
我们可以将质心计算的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# Python计算分割图的质心
## 1.流程
下面是计算分割图的质心的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | --------------- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 转换为灰度图像 |
| 3 | 二值化处理 |
| 4 | 查找轮廓 |
| 5 | 计算轮廓的质心
原创
2024-03-10 03:59:45
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# 计算2D质心的Python方法
在许多科学和工程领域中，2D质心的计算是一个重要的任务。质心，也被称为重心，是物体质量分布的中心点。对于一个二维形状，质心的计算通常依赖于该形状的面积及其相应坐标。本文将介绍如何使用Python计算2D质心，并通过饼状图展示不同部分的面积贡献。
## 质心的基本概念
质心的计算公式如下：
- \( C_x = \frac{\sum{x_i \cdot A_
图像轮廓检测 轮廓检测的原理是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果api介绍findContours发现轮廓 drawContours绘制轮廓 1.函数原型：cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=No
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2024-03-04 06:58:46
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