灰度差分统计特征有: 平均值:​ 对比度:​ 熵:​ i表示某一灰度值,p(i)表示图像取这一灰度值的概率 close all;clear all;clc; % 纹理图像的灰度差分统计特征 J = imread('qiang1.jpg'); A = double(J); [m,n] = size(A); B = A; C = zeros(m,n); for i=1:m-1 for j=1:n-1 B(i,j) = A(i+1,j+1); C(i,j) = abs(round(A(i,j)-B(i

这是参照<机器学习实战>中第15章“大数据与MapReduce”的内容,因为作者写作时hadoop版本和现在的版本相差很大,所以在Hadoop上运行python写的MapReduce程序时出现了很多问题,因此希望能够分享一些过程中的经验,但愿大家能够避开同样的坑.文章内容分为以下几个部分:(本文的代码和用到的数据集可以在这里下载) 1.代码分析 2.运行步骤 3.问题解决 1.代码分析 问题描述:在一个海量数据上分布式计算均值和方差的MapReduce作业. 设有一组数字,这组数字的均值和方差

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

总共分三步:压缩,灰度化,均值化,求哈希值. 1.压缩 void secondMethod(char* filename, char* savename) { //const char* filename2 = filename.c_str(); //const char* savename2 = savename.c_str(); //第一幅图像的参数 IplImage* img = NULL; //OpenCV图像数据结构指针 int width, height; //图像的宽和高 //ch

k均值聚类(K-means) 4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础--距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法--k均值和k中心点聚类,最

4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法——k均值和k中心点聚类,最后会举一个实例:应用聚类方法试

我们为了实现动态图像的滤波算法,用串口发送图像数据到FPGA开发板,经FPGA进行图像处理算法后,动态显示到VGA显示屏上,前面我们把硬件平台已经搭建完成了,后面我们将利用这个硬件基础平台上来实现基于FPGA的一系列图像处理基础算法. 椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素.椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生清楚该噪声的算法也比较简单. 均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/category/273456.html 4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的

目录 来对下面的图像滤波,其实就是对各个像素点进行数学运算的过程 均值滤波 中值滤波 拉普拉斯滤波 Sobel滤波 注意 来对下面的图像滤波,其实就是对各个像素点进行数学运算的过程 均值滤波 均值滤波的实现很简单,把滤波器的各个像素点相加在取平均就可以了. public static int getAVEcolor(int x,int y,BufferedImage bi) { int color=0; int r=0,g=0,b=0; for(int i=x-1;i<=x+1;i++) for

一.图片读取和显示 import cv2 as cv # 图片读取cv.imread(img_path) car_img = cv.imread("car1.png") # 图片显示cv.imshow(window_name,img_mat) cv.imshow('car1', car_img) cv.waitKey(0) # 图片写入cv.imwrite(save_path,img_mat) cv.imwrite('car1_bk.jpg',car_img) 二.色彩空间转换 __a

K均值算法   上一期介绍了机器学习中的监督式学习,并用了离散回归与神经网络模型算法来解决手写数字的识别问题.今天我们介绍一种机器学习中的非监督式学习算法--K均值算法.   所谓非监督式学习,是一种与监督式学习相对的算法归类,是指样本并没有一个与之对应的"标签".例如上一期中的识别手写数字照片的例子,样本是照片的像素数据,而标签则是照片代表的数字.非监督式学习因为没有这个标签,因此就没有对样本的一个准确的"答案".非监督式学习主要是用来解决样本的聚类问题.   K

这篇博客整理K均值聚类的内容,包括: 1.K均值聚类的原理: 2.初始类中心的选择和类别数K的确定: 3.K均值聚类和EM算法.高斯混合模型的关系. 一.K均值聚类的原理 K均值聚类(K-means)是一种基于中心的聚类算法,通过迭代,将样本分到K个类中,使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小. 1.定义损失函数 假设我们有一个数据集{x1, x2,..., xN},每个样本的特征维度是m维,我们的目标是将数据集划分为K个类别.假定K的值已经给定,那么第k个类别的中心定义为μk,k=1

开始之前 再说上一篇文章中, 我们想按照噪声产生, 然后将降噪的, 但是限于篇幅, 我就放在这一篇里面了, 说起图像的噪声问题就又回到了我们上一章的内容, 把噪声当作信号处理, 实际上数字图像处理实际上也是在进行数字信号的处理过程, 我们这一章就是将滤除信号的过程, 根据上一章的方式, 我们对图像添加噪声, 然后计算 PSNR 与 SSIM 参数, 然后通过降噪, 再从新计算参数值, 比较我们算法的效果 对比我们的算法效果, 看正文吧 目录 目录 开始之前 目录 正文 生成噪声图像 传统图像降噪

均值滤波器 均值滤波器是一种使用频次较高的线性滤波器.它的实现原理很简单,就是指定一个长度大小为奇数的窗口,使用窗口中所有数据的平均值来替换中间位置的值,然后平移该窗口,平移步长为 1,继续重复上述操作,直至滑动到时序数据的末尾,如此一来,对时序数据的过滤操作就结束了.均值滤波器的思路简单,计算速度快,但是它容易被窗口中的极值点或者峰值所左右,不能很好地保留序列的边缘信息,在去噪的同时也对数据信号的细节特征产生了一定的破坏,不能很好地去除噪声点,这极大地影响了模型的预测精度. 均值滤波的公式 其

纹理分析是对图像灰度(浓淡)空间分布模式的提取和分析.纹理分析在遥感图像.X射线照片.细胞图像判读和处理方面有广泛的应用.关于纹理,还没有一个统一的数学模型.它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念,可以用来描述任何物质组成成分的排列情况,例如医学上X 射线照片中的肺纹理.血管纹理.航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等.图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式(色调基元)的重复排列.因此描述一种纹理包括确定组成纹理的色调基元和确定色调基元间的相互关系.纹理是一种区域特性,因此与区域的大小和形状有关

我是如何使计算时间提速25.6倍的 我的原始文档:https://www.yuque.com/lart/blog/aemqfz 在显著性目标检测任务中有个重要的评价指标, E-measure, 需要使用在闭区间 [0, 255] 内连续变化的阈值对模型预测的灰度图二值化. 直接的书写方式就是使用 for 循环, 将对应的阈值送入指标得分计算函数中, 让其计算分割后的预测结果和真值mask之间的统计相似度. 在显著性目标检测中, 另一个指标, F-measure, 同样涉及到连续变化的阈值二值化处

图像的高级处理中,协方差矩阵计算是必不可少的,但opencv关于这方面的资料却相当少. 首先,利用matlab计算一下,便于比较: >> data=[1,2,3;10,20,30] data = 1 2 3 10 20 30 >> convar=cov(data) convar = 40.5000 81.0000 121.5000 81.0000 162.0000 243.0000 121.5000 243.0000 364.5000 在计算协方差矩阵时,在源数据矩阵中,默认以行为

利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具? 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能 用于集成C/C++等代码的工具 一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:

MTF 调制传递函数 评价一个成像系统目前主流的办法主要有三种TV line检测,MTF检测,和SFR检测. MTF是Modulation Transfer Function的英文简称,中文为调制传递函数. 是指调制度随空间频率变化的函数称为调制度传递函数.最开始是为了说明镜头的能力. 在各个摄像头镜头中经常采用MTF描述镜头的MTF曲线,表明镜头的能力.这些曲线是通过理想的测试环境下尽量减少其它系统对镜头的解析力的衰减的情况下测试得出的. MTF是描述不同空间频率下的调制函数. 那么什么是空间

  半全局立体匹配算法Semi-Global Matching,SGM由学者Hirschmüller在2005年所提出1,提出的背景是一方面高效率的局部算法由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立导致匹配效果较差:而另一方面全局算法虽然通过二维相邻像素视差之间的约束(如平滑性约束)而得到更好的匹配效果,但是对内存的占用量大,速度慢.为了结合两者的优点,同时避免两者的缺点,SGM算法依旧采用全局框架,但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最

目       录 1.      概述... 2 2.      平台演示... 2 3.      聚合和变化率计算... 2 4.      设备IO和通讯状态监测... 3 5.      组态建模快捷键... 3 6.      创建文件夹... 4 7.      选择应用图标... 4 1.   概述 iNeuOS 3.5版本主要应用于中核集团氚工厂关键工艺优化项目,没有对外发布.现在的iNeuOS 3.6版本是基于3.5版本功能基础发布. 主要更新内容包括: 1.数据流实时聚合和