下面是几个城市的GDP等信息,根据这些信息,写一个SOM网络,使之对下面城市进行聚类.并且,将结果画在一个二维平面上. //表1中,X.为人均GDP(元):X2为工业总产值(亿元):X.为社会消费品零售总额(亿元):x.为批发零售贸易总额(亿元):x.为地区货运总量(万吨),表1中数据来自2002年城市统计年鉴. //城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1494.83 3055.63 30500 青岛 29682 1212.02 182.80 598.06 29

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor

title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["python"] 实现效果 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") #

Python 调用图像融合API 本文记录使用Python,调用腾讯AI开放平台的图像融合API.官网给出的Demo用的是PHP,博主作为Python的粉丝,自然想用它来和『最好的』的语言一较高下,顺便加深对服务调用的理解 官网PHP实现 腾讯的官方文档应该写的非常详细了,可以直接运行的PHP代码如下: <?php // getReqSign :根据 接口请求参数 和 应用密钥 计算 请求签名 // 参数说明 // - $params:接口请求参数(特别注意:不同的接口,参数对一般不一样,请以具

使用python进行kmeans聚类 假设我们要解决一个这样的问题. 以下是一些同学,大萌是一个学霸,而我们想要找到这些人中的潜在学霸,所以我们要把这些人分为两类--学霸与非学霸. 高数 英语 Python 音乐 小明 88 64 96 85 大明 92 99 95 94 小朋 91 87 99 95 大朋 78 99 97 81 小萌 88 78 98 84 大萌 100 95 100 92 1 方法一:使用scipy 那么使用scipy的Python实现的代码如下: import numpy

使用 Python实现 K_Means聚类算法: 问题定义 聚类问题是数据挖掘的基本问题,它的本质是将n个数据对象划分为 k个聚类,以便使得所获得的聚类满足以下条件: 同一聚类中的数据对象相似度较高: 不同聚类中的对象相似度较小. 相似度可以根据问题的性质进行数学定义. K-means算法就是解决这类问题的经典聚类算法 它的基本思想是以空间中k个点为中心,进行聚类,对最靠近他们的对象归类. 通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果其IPO描述如下: 输入:N个数据

这个用例说明Python 的图像基本运算 import numpy as np from skimage import data import matplotlib.pyplot as plt camera = data.camera() # 将图像前面10行的值赋为0 camera[:10] = 0 # 寻找图像中像素值小于87的像素点 mask = camera < 87 # 将找到的点赋值为255 camera[mask] = 255 # 建立索引 inds_x = np.arange(l

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst 参数说明: src - 原图 dst - 目标图像.当参数dsize不为0时,dst的大小为size:否则,它的大小需要根据src的大小,参数fx和fy决定.dst的类型(type)和src图像相同 dsize - 目标图像大小.当dsize为0时,它可以通过以下公式计算得出: 所以,参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0 fx - 水平轴上的比例因子.

本人处理图像的时候经常使用opencv的包,但是 cv2.putText 显示不了中文,所以查找了如何在python在图像上写中文的方法,在伟大的Stack Overflow上面找到一个方法,分享给大家. 本文的 Stack Overflow 网址: https://stackoverflow.com/questions/50854235/how-to-draw-chinese-text-on-the-image-using-cv2-puttextcorrectly-pythonopen imp

在用python处理图像过程中出现如下错误 导致这个错误的原因是im是二维,而lower_green和upper_green是三维,所以无法用inRange处理. 由上图可以看出image本来是具有高.宽.深度信息,但是经过resize之后变成只有高和宽信息导致,导致错误的原因是numpy中resize函数和cv2中resize函数不同. 这里应该用cv2.resize()

1 概念: 分辨率,指的是图像或者显示屏在长和宽上各拥有的像素个数.比如一张照片分辨率为1920x1080,意思是这张照片是由横向1920个像素点和纵向1080个像素点构成,一共包含了1920x1080个像素点. dpi,是分辨率的表示单位之一.它是英文Dot Per Inch的缩写,意思是"每英寸的点数".上面我们说的1920x1080或者800x600,是没加度量单位的简写,如果写全度量单位,完整的分辨率写法应该是1920x1080dpi或者800x600dpi.dpi也表示每英寸

1. 在用python处理图像数字矩阵时,若对矩阵进行了加减乘除等运算,可能会造成矩阵元素值溢出,然后某些元素值可能都被赋为255:之后若重新显示图像,可能会没有什么变化,此时,可以将运算后的矩阵值转换为int,再返回.2. 还要注意,读取图像然后转为 numpy 数组,此时的数组是 int 矩阵,但是将 numpy 数组经过运算得到的很可能是 float 矩阵,但最后若还要用 numpy 类型的数组进行显示(如plt),则在显示前,需要转为 int 矩阵,否则很可能看不出图像变化.

  kmeans聚类相信大家都已经很熟悉了.在Python里我们用kmeans通常调用Sklearn包(当然自己写也很简单).那么在Spark里能不能也直接使用sklean包呢?目前来说直接使用有点困难,不过我看到spark-packages里已经有了,但还没有发布.不过没关系,PySpark里有ml包,除了ml包,还可以使用MLlib,这个在后期会写,也很方便. 首先来看一下Spark自带的例子: from pyspark.mllib.linalg import Vectors from py

最近做一些数据库调研的工作,目标是实现影像更快的入库.出库.查询,并实现并行访问等操作. 将结果总结成一个mysqlImg类. 关于mongodb的图像存储,参见http://www.cnblogs.com/bigbigtree/p/3242483.html 关于mysql&python的问题和mysql官方链接python的API总结,参见 http://www.cnblogs.com/bigbigtree/p/3246638.html http://www.cnblogs.com/bigbi

最近做一些数据库调研的工作,目标是实现影像更快的入库.出库.查询,并实现并行访问等操作. 将结果总结成一个mongoImg类,也算是小结吧. ''' Created on 2013-8-6 class mongoInsert @author: tree ''' __metaclass__ = type import os from pymongo.database import Database import time import gridfs class mongoImg(object):

LyncLynn用途: 缩小图像 # -*- coding: UTF-8 -*- #Version: V1.0 #Author:lynclynn #CreateDate:20151201 #UpdateDate: #Description:Change the picture from PIL import Image #打开源图像 img= Image.open("E:\Python\Code\me.jpg") print img.format,img.size,img.mode #

线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像.然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积,然后加起来,作为该像素位置的值.这样就完成了滤波过程. 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二维函数的所有位置,这个操作就叫卷积或者协相关.卷积和协相关的差别是,卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Sep 21 15:37:26 2018 @author: zhen """ from PIL import Image import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def restore_image

图像金字塔 1.在从cv2.resize中,传入参数时先列后行的 2.使用了python中的生成器,调用时使用for i in pyramid即可 3.scaleFactor是缩放因子,需要保证缩放后的图不小于最小尺寸,对应神经网络就是训练尺寸 '''图像金字塔''' def resize(img, scaleFactor): # cv2.resize先接收列后接收行,返回亦然 return cv2.resize(img, (int(img.shape[1] * (1/scaleFactor))

本文用 Python 实现 PS 图像调整中的明度调整: 我们知道,一般的非线性RGB亮度调整只是在原有R.G.B值基础上增加和减少一定量来实现的,而PS的明度调整原理还得从前面那个公式上去找.我们将正向明度调整公式: RGB = RGB + (255 - RGB) * value / 255 转换为 RGB = (RGB * (255 - value) + 255 * value) / 255, 如果value用1表示最大值255,则为 RGB = RGB * (1 - value) + 25