一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

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

1. caffe matlab 接口提供了提取feature的脚本,但是由于中间要对这些图像进行RGB ---> BGR 的变换,卧槽,灰度图没有三通道啊?怎么破?从上午就在纠结怎么会跑着跑着程序就报错了,尼玛,坑啊... 如何解决这个问题 ?? ----------------------------------------------------------- 我把灰度图给扔了,谢谢! 2. If I use the color images mixed with gray images t

我们在处理矩阵数据时,需要用到数据的均值和方差,比如在batch normalization的时候. 那么,tensorflow中计算均值和方差的函数是:tf.nn.moments(x, axes) x: 我们待处理的数据 axes: 在哪一个维度上求解,是一个list,如axes=[0, 1, 2] 举例: def calc_mean_variance(): """ 计算均值和方差 :return: """ img = tf.Variable(

近日需要对excel的csv文件进行处理,求取某银行历年股价的均值方差等一系列数据 文件的构成很简单,部分如下所示 总共有接近七千行数据,主要的工作就是将其中的股价数据提取出来,放入一个数组之中,然后利用numpy模块即可求出需要的数据. 这里利用了csv模块来对文件进行处理,最终实现的代码如下: import csv import numpy as np with open('pingan_stock.csv') as csv_file: row = csv.reader(csv_file,

MATLAB中均值.方差.均方差的计算方法     1. 均值 数学定义: Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X)). &g

% 读取图片 im = imread('路径') >> im = imread('ny.png'); % 显示图片 imshow(im) >> imshow(im) % 转换成灰度图 >> gray = rgb2gray(im); >> imshow(gray)

原地址:http://blog.csdn.net/bookwormno1/article/details/7962466 这几天学习灰度共生矩阵,现记录如下: 讲灰度共生矩阵比较好的一份百度文库文档:http://wenku.baidu.com/view/84a1c051f01dc281e53af07c.html 以下内容转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a18533301010pl6.html   共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度

这是我入门机器视觉的系列学习经验之开篇,本来想着依靠opencv快速实现一些功能,但是想了一下既然是学数学的,还是应该自己多算算,写一些自己理解的东西才好. 入门篇很简单,就只是实现了转化成灰度图以及模糊(去噪点),模糊功能写得很简单.文章基于C#实现. 首先新建一个winform程序,添加一个picturebox和一个botton按钮,在解决资源管理器里面新建一个类,本文我取名为Greyand3_3.cs, using System; using System.Collections.Gene

在做立体匹配求深度图的时候遇到这个问题,用惯了matlab的rgb2gray,倒是不熟悉python的实现,在网上找到了相关方案,记下来已作备用 RGB到灰度图转换公式: Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B 自定义转换函数: import numpy as np def rgb2gray(rgb): return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.144]) 调用: grayPic = rgb2gray(rgbPic) 即可.

一.概述 1.灰度 灰度使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色,不同的饱和度的黑色来显示图像.每个灰度对象都具有从 0%(白色)到灰度条100%(黑色)的亮度值. 使用黑白或灰度扫描仪生成的图像通常以灰度显示. 像素值量化后用一个字节(8 bits)来表示.如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级,灰度值的范围为0~255,表示亮度从深到浅,对应图像中的颜色为从黑到白.黑白照片包含了黑白之间的所有的灰度色调,每个像素值都是介于黑色和白色之间的256种灰度中的一种. 2.灰度图  用灰度

Qt生成灰度图(转载)   项目中用到大量基础图像处理知识,其中灰度图的生成是很重要的一环. 先补充一些基础知识: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一:灰度图 灰度图就是黑白图,整幅图片只有不同程度的黑白两色.灰度也可认为是亮度,简单的说就是色彩的深浅程度 ! 1:如果我们用八位来

(1)二进制图 在二进制图中,像素的取值为两个离散数值0或1中的一个,0代表黑色,1代表白色 例 A=[0 0 1;1 1 0; 0 0 1];>> imshow(A,'InitialMagnification','fit')          %调整合适的窗口显示A. (2)索引图 索引图像包括一个数据矩阵X,一个颜色映像矩阵Map.其中Map是一个包含三列.若干行的数据阵列,其中每个元素的值均为[0, 1]之间的双精度浮点型数据.Map矩阵的每一行分别表示红色.绿色和蓝色的颜色值.在MAT

思路如下: 1.读取or照相,得到一张ARGB图片. 2.转化为bitmap类,并对其数据做如下操作: A通道保持不变,然后逐像素计算:X = 0.3×R+0.59×G+0.11×B,并使这个像素的值新R,G,B值为X,即: new_R = X, new_G = X, new_B = X 例如:原来一个像素是4个byte,分别为ARGB,现在这个像素应该为AXXX. 3.将上一步骤得到的bitmap图像写到输出流里面,并保存为图片.或者直接显示在ImageView上. 代码片段如下(注意,直接复

项目中用到大量基础图像处理知识,其中灰度图的生成是很重要的一环. 先补充一些基础知识: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一:灰度图 灰度图就是黑白图,整幅图片只有不同程度的黑白两色.灰度也可认为是亮度,简单的说就是色彩的深浅程度 ! 1:如果我们用八位来存储灰度图.则共有256种组

package com.example.yanlei.wifi; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; import android.os.Bundle; import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import android.view.View; import android.view.View.OnClickListener; imp

图片减去均值后,再进行训练和测试,会提高速度和精度.因此,一般在各种模型中都会有这个操作. 那么这个均值怎么来的呢,实际上就是计算所有训练样本的平均值,计算出来后,保存为一个均值文件,在以后的测试中,就可以直接使用这个均值来相减,而不需要对测试图片重新计算. 一.二进制格式的均值计算 caffe中使用的均值数据格式是binaryproto, 作者为我们提供了一个计算均值的文件compute_image_mean.cpp,放在caffe根目录下的tools文件夹里面.编译后的可执行体放在 buil

在Qt中,我们有时需要把QImage类的彩色图片转为灰度图,一开始我想的是用QImage的成员函数convertToFormat(),但是试了好多参数,返现转化的图片都有问题,不是我们想要的灰度图,如果谁用成员函数成功转化成了灰度图,请在评论区将您的方法写下,让博主学习一下.那么还有一种笨办法,就是手动将R,G,B的值平均一下,然后用平均值更新每一个像素值,也能得到灰度图.参见代码如下: // image is the input color image, img is output grey

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

//从视频文件中读入数据-->将数据转换为灰度图-->对图像做canny边缘检测-->将这三个结构显示在一个图像中 //作者:sandy //时间:2015-10-10 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include<stdarg.h> #include <iostream> void showThreeImage(char *title,int num,...){ //声明变量 IplImage