目标 在本章节中,我们将把calib3d模块中的特征匹配和findHomography混合在一起,以在复杂图像中找到已知对象. 基础 那么我们在上一环节上做了什么?我们使用了queryImage,找到了其中的一些特征点,我们使用了另一个trainImage,也找到了该图像中的特征,并且找到了其中的最佳匹配.简而言之,我们在另一个混乱的图像中找到了对象某些部分的位置.此信息足以在trainImage上准确找到对象. 为此,我们可以使用calib3d模块中的函数,即cv.findHomography

一．实验内容: 利用sift算法,实现全景拼接算法,将给定的两幅图片拼接为一幅. 二．实验环境: 主机配置: CPU :intel core i5-7300 2.50GHZ RAM :8.0GB 运行环境:win10 64位操作系统 开发环境:python3.7   三．核心算法原理: 1.SIFT算法 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述.这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种

参考:http://www.jianshu.com/p/3bd06f8816d7 项目原理:   实验基于简单共现关系,编写 Python 代码从纯文本中提取出人物关系网络,并用Gephi 将生成的网络可视化.下面介绍共现网络的基本原理.(共现网络简单的英文介绍)   共现网络的基本原理:    实体间的共现是是一种基于统计信息的提取,关系密切的人物往往会在文中的多段连续出现,通过文中以出现的实体(人名),计算不同实体共同出现的比率和次数,设定一个阈值,大于该阈值认为实体间存在某种联系.   准

R编程语言已经成为统计分析中的事实标准.但在这篇文章中,我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易.我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布.虽然我不会讨论这些分布的数学细节,但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料.在讨论这些概率分布之前,我想简单说说什么是随机变量(random variable).随机变量是对一次试验结果的量化. 举个例子,一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成           Python   1 2 X = {1 如果正面朝上,    

布隆过滤器 布隆过滤器是一种概率空间高效的数据结构.它与hashmap非常相似,用于检索一个元素是否在一个集合中.它在检索元素是否存在时,能很好地取舍空间使用率与误报比例.正是由于这个特性,它被称作概率性数据结构(probabilistic data structure). 空间效率 我们来仔细地看看它的空间效率.如果你想在集合中存储一系列的元素,有很多种不同的做法.你可以把数据存储在hashmap,随后在hashmap中检索元素是否存在,hashmap的插入和查询的效率都非常高.但是,由于ha

自2005年开始,python在金融行业中的应用越来越多,这主要得益于越来越成熟的函数库(NumPy和pandas)以及大量经验丰富的程序员.许多机构发现python不仅非常适合成为交互式的分析环境,也非常适合开发文件的系统,所需的时间也比Java或C++少得多.Python还是一种非常好的粘合层,可以非常轻松为C或C++编写的库构建Python接口. 金融分析领域的内容博大精深.在数据规整化方面所花费的精力常常会比解决核心建模和研究问题所花费的时间多得多. 在本章中,术语截面(cross-se

最近没事做了一个数据库project,要求实现一个简单的数据库,能满足几个特定的查询,这里主要介绍一下我们的实现过程,代码放在过ithub,可参看这里.都说python的运行速度很慢,但因为时间比较急,工作量大,我们还是选择了高效实现的python. 一.基本要求 1.设计存储方式 测试的数据量大小为1.5GB,最大的表有6,001,215条记录.最大限度减少I/O次数,减少磁盘占有空间. 2.实现和优化group by,order by 对大表进行group by 聚集.排序,提高查询效率 3

如果if的condition不用布尔表达式来做条件判断而采用关系表达式,实际上关系表达式运算的结果要么是True要么是False.下面我们先了解一些有关关系运算符的基础知识,如下表所示. 做个小程序测试一下. def if_check(): global x x = 100 print(" in if_check x = ", x) if x > 1: print(" x greater than 1") if x == 0: print(" x e

课后习题 7–1. 字典方法.哪个字典方法可以用来把两个字典合并到一起? 答: dict1 = {' :' python' } dict2 = {' :"hello" } dict1.update(dict2) dictAll = dict1 print dictAll Result: {': 'hello'} 7–2. 字典的键.我们知道字典的值可以是任意的 Python 对象,那字典的键又如何呢?请试 着将除数字和字符串以外的其他不同类型的对象作为字典的键,看一看,哪些类型可以,哪

01 关于本书 02 代码约定 03 关于例子 04 如何联系我们 1 核心模块 11 介绍 111 内建函数和异常 112 操作系统接口模块 113 类型支持模块 114 正则表达式 115 语言支持模块 12 _ _builtin_ _ 模块 121 使用元组或字典中的参数调用函数 1211 Example 1-1 使用 apply 函数 1212 Example 1-2 使用 apply 函数传递关键字参数 1213 Example 1-3 使用 apply 函数调用基类的构造函数 122

如果if的condition不用布尔表达式来做条件判断而采用关系表达式,实际上关系表达式运算的结果要么是True要么是False.下面我们先了解一些有关关系运算符的基础知识,如下表所示. 做个小程序测试一下. def if_check(): global x x = 100 print(" in if_check x = ", x) if x > 1: print(" x greater than 1") if x == 0: print(" x e

转载请注明出处:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3848528.html SVD,即奇异值分解,在自然语言处理中,用来做潜在语义分析即LSI,或者LSA.最早见文章 An introduction to latent semantic analysis SVD的有关资料,从很多大牛的博客中整理了一下,然后自己写了个python版本,放上来,跟大家分享- 关于SVD的讲解,参考博客 本文由LeftNotEasy发布于http:

0. 如何入门数据分析 关注沙漠之鹰的同学一定看过沙漠君写得很多篇数据分析文章,比如分析房价,车价,预测机动车摇号这些话题.其实文章中所有的分析都使用了Python和它非常强大的数据分析库Pandas.一些机器学习和预测的功能则用到了sklearn库.掌握了这些工具,就能应对绝大多数的分析需求. 纸上得来终觉浅,即使你看了很多书和代码,也未必比得上多接触例子多敲一些代码,三四个中等规模(约一两百行代码的)的案例就能让你有整体的把握.至于数据采集,沙漠之鹰有开源的数据抓取工具Hawk,网上也有众多

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助.   官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python

正负样本比率失衡SMOTE [TOC] 背景 这几天测试天池的优惠券预测数据在dnn上面会不会比集成树有较好的效果,但是正负样本差距太大,而处理这种情况的一般有欠抽样和过抽样,这里主要讲过抽样,过抽样有一种简单的方法叫随机过抽样,但是随机过抽样只是随机的复制,很容易过拟合,所以SMOTE比较好,SMOTE还有一些改进版本,更好用,这里讲一般的SMOTE即可 公式 \(x\) : 任意一个样本 \(\tilde{x}\) : \(x\)最临近的\(K\)个样本的随机一个,\(x\not= \til

---恢复内容开始--- 注: 本博文系原创,转载请标明原处. 题外话:春节过后,回到学校无所事事,感觉整个人都生锈一般,没什么动力,姑且称为"春节后遗症".在科赛官网得到关于NBA的详细数据,而且又想对于自己学习数据挖掘半年以来做一次系统性梳理,就打算做一份关于杜兰特的技术特点的数据分析报告(本人是杜迷),可以称得上寓学于乐吧.话不多说,开工..... 1 杜兰特 VS Who? 既然要说杜兰特的技术特点,总是要对比吧,不然怎么知道他的特点呢?这里我主要是从几个方面选择:一.球员的位

有很多改进版的word2vec,但是目前还是word2vec最流行,但是Glove也有很多在提及,笔者在自己实验的时候,发现Glove也还是有很多优点以及可以深入研究对比的地方的,所以对其进行了一定的学习. 部分学习内容来源于小象学院,由寒小阳老师授课<深度学习二期课程> 高级词向量三部曲: 1.NLP︱高级词向量表达(一)--GloVe(理论.相关测评结果.R&python实现.相关应用) 2.NLP︱高级词向量表达(二)--FastText(简述.学习笔记) 3.NLP︱高级词向量

Python基于共现提取<釜山行>人物关系 一.课程介绍 1. 内容简介 <釜山行>是一部丧尸灾难片,其人物少.关系简单,非常适合我们学习文本处理.这个项目将介绍共现在关系中的提取,使用python编写代码实现对<釜山行>文本的人物关系提取,最终利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图. 2. 课程知识点 本课程项目完成过程中将学习: 共现网络的基本原理 Python代码对<釜山行>中人物关系提取的具体实现 jieba库的基本使用 Gephi软件的基

参考博客:https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征.但是经过傅里叶变换后, 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起,但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征,是一种有效的纹理检测工具. 在图像处理

http://www.oschina.NET/translate/a-guide-to-Python-frameworks-for-Hadoop 最近,我加入了Cloudera,在这之前,我在计算生物学/基因组学上已经工作了差不多10年.我的分析工作主要是利用python语言和它很棒的科学计算栈来进行的.但Apache hadoop的生态系统大部分都是用Java来实现的,也是为Java准备的,这让我很恼火.所以,我的头等大事变成了寻找一些Python可以用的Hadoop框架. 在这篇文章里,我会