1.引言 最近在做多模态融合的图像问题,其中最需要解决的就是不同模态的图像用什么方法进行融合,最简单也最直观的方法就是采用合并数组的方法,将不同模态的图像合并为多通道进行处理.在一些论文中,比如<Deep Learning-Based Image Segmentation on Multimodal Medical Imaging>中,如图1.1所示,论文中发现简单的concat 成多通道进行处理反而会比经过一部分网络提取特征后再融合效果更好.不过不同的情况需要具体分析,在<Fusion

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

Image对象有crop功能,也就是图像切割功能,但是使用opencv读取图像的时候,图像转换为了np.adarray类型,该类型无法使用crop功能,需要进行类型转换,所以使用下面的转换方式进行转换: numpy.array(img)                       img对象转化为np数组 Image.fromarray(arr)                 np数组转化为img对象

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描

目录 1. 如何获取满足条设定件的索引 2. 如何将数据导入和导出csv文件 3. 如何保存和加载numpy对象 4. 如何按列或行拼接numpy数组 5. 如何按列对numpy数组进行排序 6. 如何用numpy处理日期 7.高阶numpy函数介绍 1. 如何获取满足条设定件的索引 # 定义数组 import numpy as np arr_rand = np.array([8, 8, 3, 7, 7, 0, 4, 2, 5, 2]) #根据数组是否大于4,满足为True,不满足为False

1. 转换为灰度图 灰度图的数据可以看成是二维数组,元素取值为0 ~ 255,其中,0为黑色,255为白色.从0到255逐渐由暗色变为亮色. 灰度图转换(ITU-R 601-2亮度变换): L = R * 299 / 1000 + G * 587 / 1000 + B * 114 / 1000 R,G,B为最低维的数据. 显示灰度图时,需要在imshow中使用参数: cmap="gray" import numpy as np import cv2 import matplotlib.

numpy(numerical python)是python语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算,此外也针对数组提供大量的数学函数库. 一.创建数组 1 使用array()创建 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) #这是一个一维数组 a1 = np.array([[1,4,3],[4,5,6],[7,8,9.5]]) #这是一个二维数组 numpy默认数组的所有元素的类型是相同的,如果传进来的列表包含不同的类型,则自动统一为同一

1.列表与数组 在python的基础语言部分,我们并没有介绍数组类型,但是像C.Java等语言都是有数组类型的,那python中的列表和数组有何区别呢? 一维数据:都表示一组数据的有序结构 区别: 列表:数据类型可以不同,如:[3.1413,'pi',3.1404,[3.1402,2.34],'3.2376'] 数组:数据类型相同 .如[3.14,34.34,3433.3,343.23] 二维数据:二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的集合形式!表格是典型的二维数据! 注意:表格的表头,可以是

一.Numpy 数值类型 1.前言:Python 本身支持的数值类型有 int(整型, long 长整型).float(浮点型).bool(布尔型) 和 complex(复数型).而 Numpy 支持比 Python 本身更为丰富的数值类型,细分如下: 2.bool:布尔类型,1 个字节,值为 True 或 False. 3.int:整数类型,通常为 int64 或 int32 . 4.intc:与 C 里的 int 相同,通常为 int32 或 int64. 5.intp:用于索引,通常为 i

写了个程序,对Numpy的绝大部分函数及其说明进行了中文翻译. 原网址:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.html#routines 创建数组 函数 说明 1和0 empty(shape[, dtype, order]) 返回给定形状和类型的新数组,而不初始化条目. empty_like(a[, dtype, order, subok]) 返回与给定数组形状和类型相同的新数组. eye(N[, M, k, dtype, ord

import numpy as np 什么类型的相加,返回的还是什么类型的,所以在累加小类型的数值时会出现问题如下: a=np.array([123,232,221], dtype=np.uint8) a[0]+a[1]+a[2]  返回的和就是错误的,因为和超出了255,返回的和的类型为uint8,所以结果是错误的, 这个要小心, 需要把a的类型进行变换,a=np.int32(a),就不会出现上面的问题了. np.zeros() 等自己创建的数组,类型为float64,是默认的,可以在创建时制

前言 由于AI的发展,包括Python集成了很多计算库,所以淡入了人们的视野,成为一个极力追捧的语言. 首先概括下Python中文含义是蟒蛇,它是一个胶水语言和一个脚本语言,胶水的意思是能和多种语言集成,脚本的意思是没有强制类型,直接解释执行,和PHP类似. 下面是对Python的一些基础语法介绍. 安装教程这里就不说了,大家自行百度,小编这里用的是PyCharm开发. 现在主流的就是Python3.X,所以下面讲解的3.X.2.X不建议学了,因为慢慢就被取代了. 下面直接贴代码和运行结果: 第

[转]Fragstats软件使用及其景观生态学意义     原文地址:http://blog.163.com/shuailai@126/blog/static/132380408201041525137936/ 现在景观格局研究普遍采用Fragstats 3.3软件计算格局指数,我在写文章的过程中也使用了这一软件,期间也遇到不少问题,幸得高人指点和自己不断摸索(当时网上鲜有使用方法),终于把数据算出来了,现在把使用过程中遇到的一些问题与方法写出来,希望对后来者有些帮助,在写这个的过程中,参考了一

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

可以来我的Github看原文,欢迎交流. https://github.com/AsuraDong/Blog/blob/master/Articles/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/numpy%E6%95%B0%E7%BB%84%E3%80%81%E5%90%91%E9%87%8F%E3%80%81%E7%9F%A9%E9%98%B5%E8%BF%90%E7%AE%97.md import numpy as np import pandas as pd

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 上一节我们对数据集进行了了解,知道了数据集大小.特征个数及类型和数据分布等信息.做数据

关于K聚类,我曾经在一篇博客中提到过,这里简单的做个回顾. KMeans的步骤以及其他的聚类算法 K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算 其他聚类算法:二分K-均值 讲解一下步骤,其实就是说明一下伪代码 随机选择k个点作为起始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 OpenCV中使用cv2.kmeans()对数据进行分

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat

我发现在数据处理中非常常见的就是nan值的判断,筛选数据尤为常见, 判断数据是否为nan,前提是np.float类型数组,但在应用于对象数组时会引发TypeError # 返回bool类型 np.isnan(ndarray) 但是np没有直接提供给我们非nan的判断,起初我试了一试np.notnan(),然后发现np并没有替我们封装, 但是np有一个非常好用的特性也就是np.nan != np.nan 于是乎,我们可以这么写 # 返回bool类型 ndarray == ndarray

本节概要 Numpy详解 安装 Numpy的安装已经不想多说..在确保pip或pip3的路径被添加到系统环境变量里面之后,就可以直接用下面语句进行安装. pip install numpy or pip3 install numpy 当然PyCharm里面也可以用搜索的方式安装. Numpy是什么? Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包.是很多高级工具的构建基础.部分功能如下: 1.ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂关闭能力的快速节省空间