在用OpenCV对图像进行处理时,利用颜色定位是常常会接触到的方法,但RGB受光照影响比较严重,转换到HSV XYZ等空间也解决不了时, 可以用白平衡算法进行修正,使其发黄.发蓝.发红的照片更加趋于自然光下的图像.(转摘请说明来源) 程序代码示例如下: //该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIma

#!usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#python的算法加减乘除用符号:+,-,*,/来表示#以下全是python2.x写法,3.x以上请在python(打印放入括号内) 例如:print('1+1=',1+1)print '*-----------------------------------------------------*分割符'print "1+1=",1+1 #打印加法1+1的结果2print "2-1=&quo

一种效果很好的自动白平衡技术(WhiteBalance) 白平衡是图像处理的一个极重要概念.所谓白平衡(英文名称为White Balance),就是对白色物体的还原.当我们用肉眼观看这大千世界时,在不同的光线下,对相同的颜色的感觉基本是相同的,比如在早晨旭日初升时,我们看一个白色的物体,感到它是白的:而我们在夜晚昏暗的灯光下,看到的白色物体,感到它仍然是白的.这是由于人类从出生以后的成长过程中,人的大脑已经对不同光线下的物体的彩色还原有了适应性.但是,作为拍摄设备,如数码相机,可没有人眼的适应性

% matlab彩色图像分离通道并合并成处理后的彩色图像(彩色变灰度再变彩色) % 白平衡算法(灰度世界法)消除RGB受光照影响 clear all; close all; %读入原始图像 srcImage = imread('7.jpg'); figure,imshow(srcImage); srcImageGray = rgb2gray(srcImage); figure,imshow(srcImageGray); %白平衡算法 R = srcImage(:,:,); G = srcImag

xsank的快餐 » Python simhash算法解决字符串相似问题 Python simhash算法解决字符串相似问题

python聚类算法实战详细笔记 (python3.6+(win10.Linux)) 一.基本概念:     1.计算TF-DIF TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度. 字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现, 则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TFIDF实际上是:

python排序算法实现(冒泡.选择.插入) python 从小到大排序 1.冒泡排序: O(n2) s=[3,4,2,5,1,9] #count = 0 for i in range(len(s)): for j in range((i+1),len(s)): s[i],s[j]=min(s[i],s[j]),max(s[i],s[j]) #print count print s 2.选择排序: O(n2) s=[3,4,2,5,1,9] #count = 0 for i in range(l

Python C3 算法 手动计算顺序   手动计算类继承C3算法原则: 以所求类的直接子类的数目分成相应部分 按照从左往右的顺序依次写出继承关系 继承关系第一个第一位,在所有后面关系都是第一个出现的,提取出来,其他都替换掉 如果步骤3中不成立,就到后面一部分去找 然后继续在后面这部分找,知道找不到,再回到第一部分去找 直到结束. 下面上例题,看下如何应用 .从左到右依次写出类继承关系,并分好部分 左边|右边 HGECA,HGEA,HGMX,HGMY|HFDBA,HFDCA,HFECA,HFEA

1. 场景描述 一直做java,因项目原因,需要封装一些经典的算法到平台上去,就一边学习python,一边网上寻找经典算法代码,今天介绍下经典的K-means聚类算法,算法原理就不介绍了,只从代码层面进行介绍,包含:rest接口.连接mpp数据库.回传json数据.下载图片及数据. 2. 解决方案 2.1 项目套路 (1)python经典算法是单独的服务器部署,提供rest接口出来,供java平台调用,交互的方式是http+json: (2)数据从mpp数据库-Greenplum中获取: (3)

1. 场景描述 一直做java,因项目原因,需要封装一些经典的算法到平台上去,就一边学习python,一边网上寻找经典算法代码,今天介绍下经典的相关性算法,算法原理就不介绍了,只从代码层面进行介绍,包含:rest接口.连接mpp数据库.回传json数据.下载图片及数据.(python聚类算法解决方案(rest接口/连接mpp数据库/回传json数据/下载图片及数据)) 2. 解决方案 2.1 项目套路 (1)python经典算法是单独的服务器部署,提供rest接口出来,供java平台调用,交互的

apriori 使用Apriori算法进行关联分析 貌似网上给的代码是这个大牛写的 关联规则挖掘及Apriori实现购物推荐  老师 Apriori 的python算法实现 python实现关联规则  对上述算法做了微调 Apriori算法的基本原理以及改进 关联规则评价 FPgrowth FP-growth算法理解和实现 FP-growth 算法与Python实现 Python机器学习算法 — 关联规则(Apriori.FP-growth) 关联规则—Apriori.FPTree算法理解  a

Python排序算法之选择排序定义与用法示例 这篇文章主要介绍了Python排序算法之选择排序定义与用法,简单描述了选择排序的功能.原理,并结合实例形式分析了Python定义与使用选择排序的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 选择排序 选择排序比较好理解,好像是在一堆大小不一的球中进行选择(以从小到大,先选最小球为例): 1. 选择一个基准球 2. 将基准球和余下的球进行一一比较,如果比基准球小,则进行交换 3. 第一轮过后获得最小的球 4. 在挑一个基准球,执行相同的动作得到次小的球 5. 继

一,冒泡排序: 是一种简单的排序算法.它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个,如果他们的排序错误就把他们交换过来. 冒泡排序是稳定的(所谓稳定性就是两个相同的元素不会交换位置) 冒泡排序算法的运作如下: 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个 对每一对相邻元素同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素就是最大数 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,知道没有任何一对数字需要比较 seq = [23,54,

Python聚类算法之基本K均值实例详解 本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本K均值 :选择 K 个初始质心,其中 K 是用户指定的参数,即所期望的簇的个数.每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个.然后,根据指派到簇的点,更新每个簇的质心.重复指派和更新操作,直到质心不发生明显的变化.     # scoding=utf-8 import pylab as pl points = [[int(eachpoin

python 排序算法总结及实例详解 这篇文章主要介绍了python排序算法总结及实例详解的相关资料,需要的朋友可以参考下 总结了一下常见集中排序的算法 排序算法总结及实例详解"> 归并排序 归并排序也称合并排序,是分治法的典型应用.分治思想是将每个问题分解成个个小问题,将每个小问题解决,然后合并. 具体的归并排序就是,将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项,一个元素就是已经排好序的了.然后将这些有序的子元素进行合并. 合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列,先选取两个子序列

摘要:在编程里,排序是一个重要算法,它可以帮助我们更快.更容易地定位数据.在这篇文章中,我们将使用排序算法分类器对我们的数组进行排序,了解它们是如何工作的. 本文分享自华为云社区<Python 排序算法指南>,原文作者:唐里 . 在编程里,排序是一个重要算法,它可以帮助我们更快.更容易地定位数据.在这篇文章中,我们将使用排序算法分类器对我们的数组进行排序,了解它们是如何工作的.为了保障本文的可读性,这里只着重介绍4个排序算法. 冒泡排序 插入排序. 归并排序. 快速排序 冒泡排序 冒泡排序是一

#include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; ////该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIm

不觉已经有半年没写了,时间真是容易荒废,这半年过了个春节,去拉萨旅行.本职工作也很忙,没有开展系统的学习和总结. 今年开始静下心来从基础开始学习,主要分为三部分,算法.线性代数.概率统计. 首先学习算法,用Python语言实现,主要是为了了解其中的思想,毕竟现成的轮子很多了.接下来学习线性代数和概率统计,主要通过日本的那两本书学习,编程实现方面从数值分析开始学习,也许要用到MATLAB. 算法,学习的书籍是<python算法教程>,涵盖的知识比较全,缺点是需要有一定的基础,我是先看了这本书,又

机器学习新手,接触的是<机器学习实战>这本书,感觉书中描述简单易懂,但对于python语言不熟悉的我,也有很大的空间.今天学习的是k-近邻算法. 1. 简述机器学习 在日常生活中,人们很难直接从原始数据本身获得所需信息.而机器学习就是把生活中无序的数据转换成有用的信息.例如,对于垃圾邮件的检测,侦测一个单词是否存在并没有多大的作用,然而当某几个特定单词同时出现时,再辅以考虑邮件的长度及其他因素,人们就可以更准确地判定该邮件是否为垃圾邮件. 机器学习分为监督学习和无监督学习,其中: (1)监督学

    2014年2月中旬,我上升到挑战python英雄榜第3名.这是我寒假修炼算法的成果之一.来一下总结吧! Linux的创始人Linus Torvalds在一次演讲中有一段涉及“什么才是优秀程序员”的话: “烂程序员关心的是代码.好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系.” 由这句话的启发开始,加上我越来越觉得自己编程能力不足,码代码经常要重构,逻辑思维不过细腻谨慎.正是过于关注代码,完成率所致.我已经学过C/C++/nasm/java/python/html/js/jq/shell等等语言