1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID3的局限性 1.3 C4.5算法 & CART算法 1.3.1 修改局部最优化条件 1.3.2 连续变量处理手段 1.4 sklearn中的决策树2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 2.1 重要参
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2024-09-30 10:54:54
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今天的全是与轮廓有关的，许多图像处理都需要用到轮廓，因为用轮廓可以解决很多问题。什么是轮廓：轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用 第八节：轮廓的提取与轮廓的应用（一）获取轮廓（cv2.findContours, cv2.drawContours）（二）快速获得最大的轮廓（cv2.contourArea，sorted）
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2024-05-14 19:05:01
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OpenCV Python 轮廓-开始【目标】理解什么是轮廓？如何找轮廓？如何画轮廓？使用 cv2.findContours(), cv2.drawContours()【概述】轮廓简单的说就是一个连接了很多连续点（沿着边界）的曲线，有相同的颜色和亮度。轮廓是一个非常有用的工具，可以用于形状分析，目标检测和识别。为了更高的准确度，常使用二值图像，所以在寻找轮廓前，需要对图像进行二值化或Canny边缘
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2023-11-14 10:03:57
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Python-OpenCV 笔记6 – 轮廓（Contours）参考文档： https://docs.opencv.org/3.4/dd/d49/tutorial_py_contour_features.html1、查找轮廓 findContours函数原型image, contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, con
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2023-07-20 18:21:00
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# Python怎么取里层的contour
在计算机视觉中，边缘检测是一项重要的任务。在图像处理中，轮廓是指图像中连续的、较强的边缘部分。轮廓检测是一种常见的图像分割技术，可以用于目标识别、形状分析和图像测量等应用。
在Python中，OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了许多功能强大的图像处理工具。其中，使用OpenCV进行轮廓检测非常简单，并且可以方便地获取图像中的边缘轮廓。
原创
2023-07-15 03:49:21
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# 实现Python数组轮廓中的数据
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何实现"Python数组轮廓中的数据"。下面是整个过程的步骤概览：
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 导入所需的库
2 | 创建一个二维数组
3 | 找出数组的轮廓
4 | 获取轮廓中的数据
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么，并提供相关的代码和注释。
## 1. 导入所需的库
首先，我们需要导入`
原创
2024-01-10 12:11:01
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Queue模块保持线程同步利用Queue对象先进先出的特性，将每个生产者的数据一次存入队列，而每个消费者将依次从队列中取出数据import threading # 导入threading模块
import Queue # 导入Queue模块
class Producer(threading.Thread):# 定义生产者类
def __init__(self,threadname):
thread
Python+Opencv中的轮廓の（01）cv2.findContours检索图像的轮廓01、了解轮廓是什么？02、学习寻找轮廓，绘制轮廓等03、改变色彩空间04、对象追踪——基于HSV颜色空间中的像素值范围来检测对象如何找到要追踪对象的HSV值？05、HSV和RGB色彩空间的构成HSV色彩空间06、图像阈值——实现图像二值化处理方法一：使用`cv2.threshold函数`进行阈值操作方法二、
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2024-05-03 06:50:12
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OpenCV 中的轮廓理解什么是轮廓学习找轮廓，绘制轮廓等函数：cv2.findContours()，cv2.drawContours()一、查找轮廓轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在
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2023-10-24 13:26:45
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# Python 中的 contour 函数使用详解
在数据可视化和科学计算中，contour 函数是一个非常重要的工具。它能够帮助我们将三维数据以等高线的形式投影到二维空间，进而揭示数据的潜在特征。本文将详细介绍 Python 中的 contour 函数，包括其基本用法、参数配置以及一些代码示例。
## 什么是 Contour 图？
Contour 图（等高线图）是一种用于表示三维数据的二
# 如何在Python中实现轮廓检测
在计算机视觉中，轮廓检测是一个常见的任务，它可以帮助我们提取图像中的形状和边缘。Python提供了许多库来实现这一功能，其中最常用的库为OpenCV。本文将逐步教你如何使用OpenCV库来实现轮廓检测。
## 轮廓检测流程
我们可以将轮廓检测的任务分为几个基本步骤，以下是每个步骤的简要说明：
| 步骤 | 描述
# 如何实现Python中的contour参数
## 整体流程
```mermaid
journey
title Python中的contour参数实现流程
section 获取边缘检测图像
开发者 ->> 程序: 读取图像
程序 ->> OpenCV: 边缘检测
OpenCV -->> 程序: 边缘检测图像
sect
原创
2024-06-17 06:09:01
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Python中的count()函数是一种非常常用的方法，用于统计某个元素在列表、元组或字符串中出现的次数。它的使用非常简单，只需要传入要统计的元素作为参数即可。在本篇博客中，我将详细介绍count()函数的用法，并且通过几个实际的例子来说明它的灵活性和实用性。首先，我们来看一下count()函数的基本语法：count(element)其中，element是要统计的元素。count()函数返回的是指
1 问题的提出由于在现实生活中，我们的观察尺度有限，我们的样本（输入）很可能没有办法包含所有可能的情况，那么我们怎么去处理先前看不见的事件呢？举个例子，莎士比亚使用了30000个双连词(bigram),然而我们总共有V^2=8.44亿个可能的双连词，所以，99.96%的可能的双连词都没有出现过，那是不是意味着，任何句子包含有其中某一种双连词的概率就为0呢？同样的问题有很多，当我们面对的升起问题时，
# 如何让Python Contour更加平滑
在使用Python中的contour函数进行数据可视化时，有时候我们会发现生成的曲线并不够平滑，可能会出现一些锯齿状的效果。这样的结果并不够美观，因此我们需要找到一种方法来让曲线更加平滑，提高可视化效果。本文将介绍如何使用Python中的插值方法来使contour生成的曲线更加平滑，以解决这一问题。
## 实际问题
假设我们有一组散点数据，我们
原创
2024-02-20 04:04:49
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函数cv2.findContours(image, mode, method[, offset])概述：寻找一个二值图像的轮廓。注意黑色表示背景，白色表示物体，即在黑色背景里寻找白色物体的轮廓参数：image:8位单通道图像。非零像素值视为1，所以图像视作二值图像mode:轮廓检索的方式
cv2.RETR_EXTERNAL:只检索外部轮廓cv2.RETR_LIST: 检测所有轮廓且不建立层次
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2023-10-28 12:42:44
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Contour Plot 是一种用于可视化数据密度和分布的图表，常用于统计分析和地理信息系统。在R语言中，绘制Contour Plot的过程可能会遇到一些问题。接下来，我将详细记录如何解决“Contour Plot R语言怎么画”的过程。
## 问题背景
在数据可视化的过程中，Contour Plot可以直观地表示变量之间的关系。它在很多业务场景中扮演着重要的角色，尤其是在分析和展示地理信息数
# Python Contour 全部参数实现指南
在数据可视化中，轮廓图（contour plot）是一种非常有用的图形，能够帮助我们表示三维数据在二维平面上的投影。本文将带你一步步实现Python中的轮廓图，并介绍相关的参数和使用方法。
## 流程概述
实现轮廓图的过程可以分为以下几步：
| 步骤 | 描述 |
|----|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 |
# 使用Python绘制等高线（Contour）图
在数据可视化领域，等高线图是非常常见的一种图形表示方法，通常用于表示三维数据在二维平面上的投影。如果你希望在Python中根据特定值绘制等高线图，以下是一套完整的流程指南，以及每一步的代码示例。
## 整体流程
我们可以将实现过程分为以下几个主要步骤：
| 序号 | 步骤 | 描述
1 查找并绘制图像轮廓一个轮廓对应一系列的点,在OpenCV中提供函数 cv2.fingContours() 用于查找图像轮廓。 并可以根据参数返回特定的轮廓曲线,而函数 cv2.drawCountours() 可以将轮廓绘制到图像上。1.1 函数介绍1.1.1 cv2.findContours()查找图像轮廓: cv2.findContours() 的语法格式如下 :image,contours
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2023-11-07 10:54:16
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