作者:波布兰链接:https://www.zhihu.com/question/28218420/answer/39904627来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. Python的优势: Python相对于Matlab最大的优势:免费.但既然你已经能用上Matlab,想必不在乎这个了. Python次大的优势:开源.你可以大量更改科学计算的算法细节. 可移植性,Matlab必然不如Python.但你主要做Research,这方面需求应当不高. 第三方生态

众所周知,Python凭借其众多的第三方模块,近年来被数据分析.机器学习.深度学习等爱好者所喜爱,最主要的是Python还是开源的.另一方面,MATLAB因其在仿真方面的独特优势也被众多人追捧.而在国内,虽然MATLAB具有昂贵的价格(学术版的估计也要好几千吧,具体不清楚),但恐怕也是众多搞学术的人的首选平台(原因嘛?呵呵,你懂得).既然MATLAB和Python各有各的优势,那能不能将二者的优势结合呢?也就是说能不能将二者的命令相互调用呢??当然能!!!在最新的MATLAB里,我们可以使用大部

python PIL 图像处理 This blog is from: https://www.jianshu.com/p/e8d058767dfa Image读出来的是PIL的类型,而skimage.io读出来的数据是numpy格式的 #Image和skimage读图片 import Image as img import os from matplotlib import pyplot as plot from skimage import io,transform img_file1 = i

(参考)从下图可以清晰看到matlab和python之间的区别 Python是一种编程语言,但与其他变成语言的不同在于:python具有许多的扩展库(通过import引入) Matlab是集合计算环境和变成语言的商业软件,Matlab的概念不仅包含了整个matlab包,还包含了它的编译运行环境,它具有的通用的库并不如其他语言那样多,但却具有强大的矩阵处理能力,以及绘图能力下面给出二者的优点Matlab: It has a solid amount of functions. Simulink i

转自:http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/1852726  最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别,以此来学习一些新的技能.因为我是初学,对图像处理方面就不太了解了,欲要利吾事,必先利吾器,既然只是做一下实验,那用 Python 来作原型开发再好不过了.在 Python 中,比较常用的图像处理库是 PIL(Python Image Library),当前版本是 1.1.6 ,用起来非常方便.大家可以在 http://www

python skimage图像处理(一) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/f2e88197e81d 基于python脚本语言开发的数字图片处理包,比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等.PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限:opencv实际上是一个c++库,只是提供了python接口,更新速度非常慢.scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进

matlab与python scipy.signal中的freqs,freqz频率分析函数,输出的w,有时候是角频率,有时候是真实频率,容易搞混,这里对比一下. 0.  精要总结: 1) freqs:  matlab, 角频率,rad.s python, 角频率 rad/s ,只能是角频率. 2) freqz matlab,  形式为 [h,w] = freqz(b,a,n) 角频率 形式为 [h,f] = freqz(___,n,fs) 时,频率输出形式f为Hz形式,fs为采样频率 pytho

在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波 中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测. 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓. 1.查找轮廓(find_contours) measure模块中的find_contours()函数,可用来检测二值图像的边缘轮廓. 函数原型为: skimage.measure.find_contours(array, level) array: 一个二值数组图像 level: 在图像中查找轮廓的级别值 返回轮廓列表集合,

Python+OpenCV图像处理(一): 读取,写入和展示图片 调用摄像头拍照 调用摄像头录制视频 1. 读取.写入和展示图片 图像读入:cv2.imread() 使用函数cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片. cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像.图像的透明度会被忽略, 这是默认参数. cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 PS:调用opencv,就算图像的

八皇后问题是一道经典的回溯问题.问题描述如下:皇后可以在横.竖.斜线上不限步数地吃掉其他棋子.如何将8个皇后放在棋盘上(有8*8个方格),使它们谁也不能被吃掉?         看到这个问题,最容易想到的就是遍历穷举法,不过仔细一想,思路虽然非常清晰,但是需要遍历次数太多,时间复杂度很高.那么,我们应该怎么办呢?下面给出算法思路:         算法思想:首先尝试在第一行放置第一个皇后,然后在第二行放置第二个使之与前面的皇后不构成威胁,依此类推.如果发现不能放置下一个皇后,就回溯到上一步,试着

python PIL 图像处理 # 导入Image库 import Image # 读取图片 im = Image.open("1234.jpg") # 显示图片 im.show() # 创建图片 # 语法:new(mode, size, color=0) newim = Image.new("RGBA",(640,480),(0,255,0)) # 保存图片 newim.save("123.jpg","jpg") # 保存为

先在此处先声明,后面学习python+opencv图像处理时均参考这位博主的博文https://blog.csdn.net/u011321546/article/category/7495016/2?,我只是复现和稍微修改一下代码,加深自己印象的同时也督促自己好好学习图像处理,在这里再一次感谢这位博主的博文. 配置好所有环境后,开始利用python+opencv进行图像处理第一步. 读取和显示一张图片: import cv2 as cv src=cv.imread('E:\imageload\e

1. Introduction     PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库,但是由于其强大的功能与众多的使用人数,几乎已经被认为是python官方图像处理库了.其官方主页为:PIL. PIL历史悠久,原来是只支持python2.x的版本的,后来出现了移植到python3的库pillow,pillow号称是friendly fork for PIL,其功能和PIL差不多,但是支持python3.本文主要介绍PIL那些最常用的特性与用法,主要参考自:h

python数字图像处理(18):高级形态学处理   形态学处理,除了最基本的膨胀.腐蚀.开/闭运算.黑/白帽处理外,还有一些更高级的运用,如凸包,连通区域标记,删除小块区域等. 1.凸包 凸包是指一个凸多边形,这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内. 函数为: skimage.morphology.convex_hull_image(image) 输入为二值图像,输出一个逻辑二值图像.在凸包内的点为True, 否则为False 例: import matplotlib.pyplot a

最近在做把matlab代码转成python代码,没有用过matlab,python也只是局限于爬虫,所以.... matlab与python最大的不同是,matlab的下标是从1开始的,python和C语言C++都是下标从0开始的,在matlab中,对图片缩放,有一个imresize函数,Resize the image, specifying scale factor and using default interpolation method and antialiasing.在Python

Matlab和Python都有一些关于深度学习的开源的解决方案(caffe\DeepMind\TensorFlow),基于哪个开展应用研究好?

选择.循环与函数结构:MATLAB VS Python 整理基本的程序控制结构,主要是选择 和 循环. 1.MATLAB选择结构 (1)单分支if语句格式: if 条件 语句组 end (2)双分支if语句格式(常用): if 条件 语句组 else 语句组 end eg. if x== 10 y = cos(x+1) else y = x*sqrt(x+sqrt(x)) end (3)多分支if语句格式: if 条件1 语句组1 elseif 条件2 语句组2 ...... elseif 条件

切片操作:MATLAB VS Python 一.MATLAB 矩阵的拆分 1.冒号表达式: t = e1:e2:e3 e1表示初始值,e2为步长,e3为终止值(包括e3),产生一个从e1到e3,步长为e2的行向量 eg: t = 0:1:5 t = 0,1,2,3,4,5 2.矩阵元素按列编号,先第一列,再第二列 3.reshape(A,m,n) 将原矩阵A重新排列成m行n列的新矩阵,注意矩阵元素按列存储,仅改变其逻辑结构 4.利用冒号表达式获得子矩阵 (1)A(:,j)表示取A矩阵的第j列全部

python skimage图像处理(二) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/66e6261f0279  图像简单滤波 对图像进行滤波,可以有两种效果:一种是平滑滤波,用来抑制噪声:另一种是微分算子,可以用来检测边缘和特征提取.skimage库中通过filters模块进行滤波操作.1.sobel算子sobel算子可用来检测边缘函数格式为: skimage.filters.sobel(image, mask=None) from skimag

python skimage图像处理(三) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/7693222523c0  霍夫线变换 在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等.在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换.对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极

python 类方法和静态方法区别 python @classmethod和@staticmethod区别 Python中至少有三种比较常见的方法类型,即实例方法,类方法.静态方法.它们是如何定义的呢?如何调用的呢?它们又有何区别和作用呢?且看下文. 首先,这三种方法都定义在类中.下面我先简单说一下怎么定义和调用的.(PS:实例对象的权限最大.) 实例方法 定义:第一个参数必须是实例对象,该参数名一般约定为“self”,通过它来传递实例的属性和方法(也可以传类的属性和方法): 调用:只能由实例对