title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["python"] 实现效果 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") #

Canny算法是边缘检测的一个经典算法,比单纯用一些微分算子来检测的效果要好很多,其优势有以下几点: 边缘误检与漏检率低. 边缘定位准确,且边界较细. 自带一定的滤噪功能,或者说,对噪声的敏感度要比单纯算子低. 具有多个可调整参数,可影响算法的时间与时效. 但是Canny相比单纯算子来说计算量偏大,下面简单介绍算法的过程. 图像去噪: 这一步不是必须的,一般噪声少的图,让Canny自己应付就行.若噪声较多,一般采用高斯滤波.滤波后,噪声灰度下降,对边缘的影响 小于噪点. 获取梯度强度与方向: 用

前言 上一篇文章:基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据,介绍了如何获取PulseSensor心率传感器的电压值,并对硬件电路进行了计算分析.心率计,重要的是要获取到心率值,本篇文章将介绍一种采样数据处理算法--动态阈值算法,来获取心率值,这种算法来自于一位网友:玩的就是心跳 -- 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率,本文部分内容摘自这篇文章. IBI和BPM 心率,指的是一分钟内的心跳次数,得到心率最笨的方法就是计时一分钟后数有多少次脉搏.但这样的话每次测心率都

img: 待检测的图像. threshold: 阈值,可先项,默认为10 line_length: 检测的最短线条长度,默认为50 line_gap: 线条间的最大间隙.增大这个值可以合并破碎的线条.默认为10 返回: lines: 线条列表, 格式如((x0, y0), (x1, y0)),标明开始点和结束点. 下面,我们用canny算子提取边缘,然后检测哪些边缘是直线? import skimage.transform as st import matplotlib.pyplot as pl

给定一个有向图 G = (V, E) ,对于任意一对顶点 u 和 v,有 u --> v 和 v --> u,亦即,顶点 u 和 v 是互相可达的,则说明该图 G 是强连通的(Strongly Connected).如下图中,任意两个顶点都是互相可达的. 对于无向图,判断图是否是强连通的,可以直接使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS),从任意一个顶点出发,如果遍历的结果包含所有的顶点,则说明图是强连通的. 而对于有向图,则不能使用 DFS 或 BFS 进行直接遍历来判断.如下图中,

######sample 1:windows下安装pycharm并连接Linux的python环境 https://www.cnblogs.com/junxun/p/8287998.html windows下安装pycharm并连接Linux的python环境   1. 下载安装Pycharm专业版 具体方法略.Pycharm5激活方法参考http://www.cnblogs.com/snsdzjlz320/p/7110186.html 2. 添加配置连接远程服务器 2.1  打开 PyChar

具体knn算法概念参考knn代码python实现上面是参考<机器学习实战>的代码,和knn的思想 # _*_ encoding=utf8 _*_ import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 导入手写体识别的数据mnist = input_data.read_data_sets("../data", one_hot=T

目录 基本要素 HMM三大问题 概率计算问题 前向算法 后向算法 前向-后向算法 基本要素 状态 \(N\)个 状态序列 \(S = s_1,s_2,...\) 观测序列 \(O=O_1,O_2,...\) \(\lambda(A,B,\pi)\) 状态转移概率 \(A = \{a_{ij}\}\) 发射概率 \(B = \{b_{ik}\}\) 初始概率分布 \(\pi = \{\pi_i\}\) 观测序列生成过程 初始状态 选择观测 状态转移 返回step2 HMM三大问题 概率计算问题(评

HMM-前向后向算法理解与实现(python) HMM-维特比算法理解与实现(python) 解码问题 给定观测序列 \(O=O_1O_2...O_T\),模型 \(\lambda (A,B,\pi)\),找到最可能的状态序列 \(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T\}\) 近似算法 在每个时刻 \(t\) 选择最可能的状态,得到对应的状态序列 根据HMM-前向后向算法计算时刻 \(t\) 处于状态 \(i^*_t\) 的概率: \[i^∗_t=argmax[\gamma_t(

算法训练 连接字符串 时间限制:1.0s 内存限制:512.0MB 编程将两个字符串连接起来.例如country与side相连接成为countryside. 输入两行,每行一个字符串(只包含小写字母,长度不超过100):输出一行一个字符串. 样例输入 country side 样例输出 countryside import java.util.Scanner; public class 连接字符串 { public static void main(String args[]) throws E

算法提高 连接乘积 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 192这个数很厉害,用它分别乘以1.2.3,会得到: 192 x 1 = 192 192 x 2 = 384 192 x 3 = 576 把这三个乘积连起来,得到192384576,正好是一个1~9的全排列 我们把上面的运算定义为连接乘积: m x (1 - n) = k(其中m > 0 且 n > 1,对于上例,m = 192.n = 3.k = 192384576) 即k是把m分别乘以1到n的乘积连接起来得到的,则

前言 用python实现了一个没有库依赖的"纯" py-based PrefixSpan算法. Github 仓库 https://github.com/Holy-Shine/PrefixSpan-py 首先对韩老提出的这个数据挖掘算法不清楚的可以看下这个博客,讲解非常细致.我的实现也是基本照着这个思路. PrefixSpan算法原理总结 再简单提一下这个算法做了一件什么事. 假设有多个时间序列串: 串序号 序列串 0 1, 4, 2, 3 1 0, 1, 2, 3 2 1, 2, 1

技术背景 连通性检测是图论中常常遇到的一个问题,我们可以用五子棋的思路来理解这个问题五子棋中,横.竖.斜相邻的两个棋子,被认为是相连接的,而一样的道理,在一个二维的图中,只要在横.竖.斜三个方向中的一个存在相邻的情况,就可以认为图上相连通的.比如以下案例中的python数组,3号元素和5号元素就是相连接的,5号元素和6号元素也是相连接的,因此这三个元素实际上是属于同一个区域的: array([[0, 3, 0], [0, 5, 0], [6, 0, 0]]) 而再如下面这个例子,其中的1.2.3

原地址:http://blog.jobbole.com/65914/ 本文由 伯乐在线 - 小鱼 翻译自 Silviu Tantos.欢迎加入技术翻译小组.转载请参见文章末尾处的要求. [伯乐在线导读]:Iconfinder 是一个图标搜索引擎,为设计师.开发者和其他创意工作者提供精美图标,目前托管超过 34 万枚图标,是全球最大的付费图标库.用户也可以在 Iconfinder 的交易板块上传出售原创作品.每个月都有成千上万的图标上传到Iconfinder,同时也伴随而来大量的盗版图.Iconf

颜色和边缘的方向性描述符(Color and Edge Directivity Descriptor,CEDD) 本文节选自论文<Android手机上图像分类技术的研究>. CEDD具有抽取特征速度较快,特征描述符占用空间较小的优势.下面就对CEDD原理进行详细的阐述和分析. 1.颜色信息 CEDD特征结合了颜色和纹理两方面信息,本小结将给出颜色信息提取的过程,重点分析RGB-HSV模型转换.10-bins模糊过滤器和24-bins模糊过滤器的原理. 1.1.RGB模型转换为HSV模型 RGB

之前学过的都忘了,也没好好做过总结,现在总结一下. 时间复杂度和空间复杂度的概念: 1.空间复杂度:是程序运行所以需要的额外消耗存储空间,一般的递归算法就要有o(n)的空间复杂度了,简单说就是递归集算时通常是反复调用同一个方法,递归n次,就需要n个空间. 2.时间复杂度:一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多.一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n).一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)

#pragma once //GYDevillersTriangle.h /* 快速检测空间三角形相交算法的代码实现(Devillers & Guigue算法) 博客原地址:http://blog.csdn.net/fourierfeng/article/details/11969915# Devillers & Guigue算法(简称Devillers 算法) 通过三角形各顶点构成的行列式正负的几何意义来判断三角形中点.线.面之间的相对位置关系, 从而判断两三角形是否相交.其基本原理如下

PySpark in PyCharm on a remote server 1.确保remote端Python.spark安装正确 2.remote端安装.设置 vi /etc/profile添加一行:PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zipsource /etc/profile # 安装pip 和 py4j 下载pip-7.1.2.tartar -xvf pip-7.1.2.tarcd

有时候在项目中我们需要检测当前连接在机子上的摄像头的数量,可以通过下面的代码实现,其中连接摄像头的最大数量maxCamNum可以任意修改: /** * Count current camera number */ int countCamera() { ; ; ; device < maxCamNum; device++) { CvCapture* capture; if (_capture[device]) { ++count; } else { capture = cvCaptureFrom

很早就知道有全局比对和局部比对这两种比对方法,都是用到的动态规划的思想,知道一些罚分矩阵的概念,但一直都没有机会搞透彻,一些算法的细节也不太清楚,也没有亲手编程实现. 现在由于项目需求,需要手动写一个简单的全局和局部比对的程序,同时得知团队里有个大牛早就用Perl实现了,看了一下他的代码也才100行,于是我打算从头开始全面的弄懂算法的每一个细节,然后再用python实现一遍.

  import math from functools import reduce #用于合并字符 from os import urandom #系统随机的字符 import binascii #二进制和ASCII之间转换 #=========================================== def Mod_1(x,n): '''取模负1的算法:计算x2= x^-1 (mod n)的值, r = gcd(a, b) = ia + jb, x与n是互素数''' x0 = x