首先要声明,图片的算法有很多,如JPEG算法,SVD对图片的压缩可能并不是最佳选择,这里主要说明SVD可以降维 相对于PAC(主成分分析),SVD(奇异值分解)对数据的列和行都进行了降维,左奇异矩阵可以用于行数的压缩.相对的,右奇异矩阵可以用于列数即特征维度的压缩,也就是我们的PCA降维. 一张二维n*m的灰度图片可以看做是n*m的矩阵,利用SVD可以实现对二维图像的压缩 1.按照灰度图片进行压缩: #-*- coding: utf-8 -* import numpy as np from PI

python 去除水印"人工"智能去除水印 这两天公司来了一个新的需求--去除水印,对于我一个从未接触过的这种事情的人来说,当时我是蒙的.不过首先我就去搜索了一下是否有该种合适的功能模块,经过我的筛选,发现opencv应该是最有满足我这个需求可能的模块了. 我先把我的测试例子放上来. 测试图片(你可能在别处看到过,没错就是你看到过的那个例子图) 第一种方法: 该方法看着是不是很简单?没错就这么几行代码,但是这种方式需要一个美工,让他配合你做一张di.png di.png # 方式一 i

这篇文章主要是结合机器学习实战将推荐算法和SVD进行对应的结合 不论什么一个矩阵都能够分解为SVD的形式 事实上SVD意义就是利用特征空间的转换进行数据的映射,后面将专门介绍SVD的基础概念.先给出python,这里先给出一个简单的矩阵.表示用户和物品之间的关系 这里我自己有个疑惑? 对这样一个DATA = U(Z)Vt 这里的U和V真正的几何含义  :  书上的含义是U将物品映射到了新的特征空间, V的转置  将 用户映射到了新的特征空间 以下是代码实现.同一时候SVD还能够用于降维,降维的操

相关博客: 吴恩达机器学习笔记(八) —— 降维与主成分分析法(PCA) <机器学习实战>学习笔记第十三章 —— 利用PCA来简化数据 奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用 机器学习(29)之奇异值分解SVD原理与应用详解 主要内容: 一.SVD简介 二.U.∑.VT三个矩阵的求解 三.U.∑.VT三个矩阵的含义 四.SVD用于PCA降维 五.利用SVD优化推荐系统 六.利用SVD进行数据压缩 一.SVD简介 1.SVD分解能够将任意矩阵着矩阵(m*n)分解成三个矩阵U(m*m).Σ(m*

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第14章 - 利用SVD简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度的数据集. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结

Python应用现在如火如荼,应用范围很广.因其效率高开发迅速的优势,快速进入编程语言排行榜前几名.本系列文章致力于可以全面系统的介绍Python语言开发知识和相关知识总结.希望大家能够快速入门并学习Python这门语言. 本文是在前一部分Python基础之上Python实战:Python爬虫学习教程,获取电影排行榜,再次升级的Python网页爬虫实战课程. 1.项目概述. 利用XPath和requests模块进行网页抓取与分析,达到网页图片下载的效果. 抓爬图片地址:http://www.2c

第14章 利用SVD简化数据 SVD 概述 奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition): 提取信息的一种方法,可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征.从生物信息学到金融学,SVD 是提取信息的强大工具. SVD 场景 信息检索-隐形语义检索(Lstent Semantic Indexing, LSI)或 隐形语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA) 隐性语义索引:矩阵 = 文档 + 词语 是最早的 SVD 应用之一,我们

奇异值分解(Singular Value Decompositon,SVD),可以实现用小得多的数据集来表示原始数据集. 优点:简化数据,取出噪声,提高算法的结果 缺点:数据的转换可能难以理解 适用数据类型:数值型数据 SVD最早的应用之一是信息检索,我们称利用SVD的方法为隐形语义索引(LSI)或者隐形语义分析(LSA). 在LSI中,一个矩阵是有文档和词语组成的.当我们在该矩阵上应用SVD的时候,就会构建出多个奇异值.这些奇异值代表了文档中的概念或者主题,这一特点可以用于更高效的文档检索.

资源下载 #本文PDF版下载Python下尝试实现图片的高斯模糊化#本文代码下载高斯模糊代码下载 高斯模糊是什么? (先来看一下维基百科对它的定义) 高斯模糊是模糊图像的结果.它是一种广泛使用的图形软件的影响,通常会减少图像噪声和减少细节.这个模糊技术的视觉效果是一个平滑的模糊相似,查看图片通过一个半透明的屏幕,从明显不同散景在通常的照明的聚焦透镜或物体的阴影产生的影响.高斯平滑也被用来作为一个预处理阶段计算机视觉算法以提高图像在不同尺度的结构见尺度空间表示和尺度空间的实现. 在数学上,应用高斯

-人人可以学Python--这里示范的验证码都是简单的,你也可以把字符扭曲 人人可以学Python.png Python第三方库无比强大,PIL 是python的一个d第三方图片处理模块,我们也可以使用它来生成图片验证码PIL安装命令安装: pip install pillow 下载源码安装:复制地址 :https://github.com/python-pillow/Pillow PIL使用 例子:生成图片,并填充文字 #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*-

摘自:http://www.dxy.cn/bbs/thread/8602152#8602152 利用Photoshop修改图片以达到投稿要求 软件版本为Photoshop CS V8.0.1(中文版),投稿要求参见Neurosci Lett(http://authors.elsevier.com/ArtworkInstructions.html?dc=AI1).具体投稿要求各杂志均有差异.现代科学论文中,图片占有重要的地位,可以说是论文是否被接受的关键之一.文章中的图片大体可以分为三类:1)照片

1 编写第一个静态页面——Hello world页面 在上一篇博客<[Python] 利用Django进行Web开发系列(一)>中,我们创建了自己的目录mysite. Step1:创建视图文件 在编写第一个页面之前,我们首先要在mysite目录下创建一个名称为views.py的文件.当然,命名是没有要求的,你也可以命名为a.py,b.py... ... 根据自己的喜好命名就行.在已创建好的views.py中写入如下代码,并保存: from django.http import HttpResp

利用bootstrap写图片轮播 缺点是轮播没有固定样式图片样式会改变外框的大小,所以要再设置 以及左右按钮的style也要从新设置 <div class="carousel slide col-md-offset-3" id="myCarousel">  <!--图片轮播的外框--> <!--轮播底下的小圆点--> <ol class="carousel-indicators"> <li d

一. SVD 1. 基本概念: (1)定义:提取信息的方法:奇异值分解Singular Value Decomposition(SVD) (2)优点:简化数据, 去除噪声,提高算法的结果 (3)缺点:数据转换难以想象,耗时,损失特征 (4)适用于:数值型数据 2. 应用: (1)隐性语义索引(LSI/LSA) (2)推荐系统 3. 原理--矩阵分解 将原始的数据集矩阵data(m*n)分解成三个矩阵U(m*n), Sigma(n*m), VT(m*n): 对于Sigma矩阵: 该矩阵只用对角元素

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

在自己自定义的一个组件中由于需要用图片显示数字编号,而当前图片就只有一张,上面有0-9是个数字,于是不得不考虑将其中一个个的数字切割下来,需要显示什么数字,只需要组合一下就好了. 下面是程序的关键代码: 在MyView(继承于View)类中的重写的onDraw(Canvas canvas)方法中,有如下代码段: Bitmap resource = BitmapFactory.decodeResource(this.getResources(), R.drawable.num); Bitmap z

python利用or在列表解析中调用多个函数.py """ python利用or在列表解析中调用多个函数.py 2016年3月15日 05:08:42 codegay """ '''有时候我会在列表解析中write文件, 或者调用print显示输出,不是为了收集结果, 而是因为能省代码行数''' #代码例子1 with open("a.txt","w+") as f: [print(str(r)) for

之前有一篇文章也是采用了Image实现的图片按钮,不过时间太久远了,忘记了地址.好吧,这里我进行了进一步的改进,原来的文章中需要设置4张图片,分别为可用时,鼠标悬浮时,按钮按下时,按钮不可用时的图片,这里我只用了一张图片,利用C#的图片灰度处理自动获得不可用时的图片,利用图片的间距实现悬浮及按下效果.先上效果:(正常 悬浮 按下 不可用) 代码其实比较简单,唯一的难点就是把图片转换成ImageSource,在网上找了很久终于找到了一个,转换代码如下: ///<summary> ///设置正常及

自己写了用来压缩 DC 照片的,批量处理整目录文件,非常方便.需要安装 PIL #!/usr/bin/env python import Image import os import os.path import sys path = sys.argv[1] small_path = (path[:-1] if path[-1]=='/' else path) +'_small' if not os.path.exists(small_path): os.mkdir(small_path) fo

python 利用 ogr 写入 shp 文件, 定义shp文件中的属性字段(field)的数据格式为: OFTInteger # 整型 OFTIntegerList # 整型list OFTReal # 双精度 OFTRealList # 双精度list OFTString # 字符 OFTStringList # 字符list OFTWideString # 长字符 OFTWideStringList # 长字符list OFTBinary OFTDate OFTTime OFTDateTi

声明:以下代码,Python版本3.6完美运行 一.思路介绍 不同的图片网站设有不同的反爬虫机制,根据具体网站采取对应的方法 1. 浏览器浏览分析地址变化规律 2. Python测试类获取网页内容,从而获取图片地址 3. Python测试类下载图片,保存成功则爬虫可以实现 二.豆瓣美女(难度:❤) 1.  网址:https://www.dbmeinv.com/dbgroup/show.htm 浏览器里点击后,按分类和页数得到新的地址:"https://www.dbmeinv.com/dbgrou