算法解释详细,有算法执行过程动态GIF图的:https://blog.csdn.net/icvpr/article/details/10259577 算法文字解释的简介易懂的:https://www.cnblogs.com/ryuasuka/p/4932239.html regionprops函数一些属性的效果演示:https://www.cnblogs.com/nktblog/archive/2012/06/13/2547938.html ———————————————————————————

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

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 as plt from skimage import d

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

初步接触pentaho,由于在国内的资料很少,唯有看英文文档,做了N次反复尝试,挖掘了pentaho CDE中画图的一些基本参数. 下面就列出来了一些常用参数介绍: crosstabMode:表明如果数据源是交叉表的格式,反之为关系格式.       为true的时候能显示多种对比数据 //pie chart selectable:说明图表的视觉元素是否能被用户选择 hoverable:鼠标移动上去突出并且高亮显示 tooltipClassName: 提示 tooltipOpacity:提示透明

前言 在WPF/Silverlight当中,如果已经存在的Element无法满足你特殊的需求,你可能想自定义Element,那么就有可能会面临重写MeasureOverride和ArrangeOverride两个方法,而这两个方法是WPF/SL的Layout系统提供给用户的自定义接口,因此,理解Layout系统的工作机制,对自定义Element是非常有必要的.那么,究竟WPF/SL的Layout系统是怎么工作的呢?接下来,我简单的描述一下,然后,在后面的章节具体分析. 简单来说,WPF的Layo

1.使用tkinter.Tk() 生成主窗口(root=tkinter.Tk()):root.title('标题名')    修改框体的名字,也可在创建时使用className参数来命名:root.resizable(0,0)    框体大小可调性,分别表示x,y方向的可变性:root.geometry('250x150')指定主框体大小:root.quit()         退出:root.update_idletasks()root.update()        刷新页面: 2.初级样例

1.使用tkinter.Tk()生成主窗口(root = tkinter.Tk()) root.title("标题名")       修改窗体的名字,也可以在创建的时候使用className 参数来命名 root.resizable(0,0)  窗体大小可调性,分别表示x,y方向的可变性 root.geometry("250*150") 制定主窗体大小 root.quit()   退出 root.update_idletasks() root.update   刷新

转自:https://www.cnblogs.com/aland-1415/p/6849193.html 1.使用tkinter.Tk() 生成主窗口(root=tkinter.Tk()):root.title('标题名')    修改框体的名字,也可在创建时使用className参数来命名:root.resizable(0,0)    框体大小可调性,分别表示x,y方向的可变性:root.geometry('250x150') 指定主框体大小:root.quit()         退出:ro

tkinter模块常用参数   1.使用tkinter.Tk() 生成主窗口(root=tkinter.Tk()):root.title('标题名')    修改框体的名字,也可在创建时使用className参数来命名:root.resizable(0,0)    框体大小可调性,分别表示x,y方向的可变性:root.geometry('250x150') 指定主框体大小:root.quit()         退出:root.update_idletasks()root.update()   

以下内容来自于:http://www.cnblogs.com/aland-1415/p/6849193.html(个别内容掺入了自己的重新整理) cnf={}与**kw: cnf={}这是一个默认参数,即如果不传入该参数的值,会默认将这个参数的值当成空字典 {} 传入函数内. 1.使用tkinter.Tk() 生成主窗口(root=tkinter.Tk()): root.title('标题名')    修改框体的名字,也可在创建时使用className参数来命名:root.resizable(w

原文:WPF Layout 系统概述--Measure 前言 在WPF/Silverlight当中,如果已经存在的Element无法满足你特殊的需求,你可能想自定义Element,那么就有可能会面临重写MeasureOverride和ArrangeOverride两个方法,而这两个方法是WPF/SL的Layout系统提供给用户的自定义接口,因此,理解Layout系统的工作机制,对自定义Element是非常有必要的.那么,究竟WPF/SL的Layout系统是怎么工作的呢?接下来,我简单的描述一下,

最近在看 Faster RCNN的Matlab code,发现很多matlab技巧,在此记录: 1. conf_proposal  =  proposal_config('image_means', model.mean_image, 'feat_stride', model.feat_stride); function conf = proposal_config(varargin) % conf = proposal_config(varargin) % ------------------

初次接触TensorFlow,而手写数字训练识别是其最基本的入门教程,网上关于训练的教程很多,但是模型的测试大多都是官方提供的一些素材,能不能自己随便写一串数字让机器识别出来呢?纸上得来终觉浅,带着这个疑问昨晚研究了下,利用这篇文章来记录下自己的一些心得! 以下这个图片是我随机写的一串数字,我的目标是利用训练好的模型来识别出图片里面的手写数字,开始实战! 2层卷积神经网络的训练: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

#!/usr/bin/python # -*- coding=utf-8 -*- # author : Manuel # date: 2019-05-15 from xml.etree import ElementTree as ET import numpy as np from skimage import data,filters,segmentation,measure,morphology,color from scipy.misc import imread import os fr

[编者按]作者 Emil Soman,Rubyist,除此之外竟然同时也是艺术家,吉他手,Garden City RubyConf 组织者.本文是 DIY Ruby CPU Profiling 的第二部分.本文系 OneAPM 工程师编译整理. 在第一部分中我们学习了 CPU 分析的含义和进行 CPU 分析的两种方法,点此处回顾第一篇精彩内容.在这一部分我们将研究 CPU time 和 Wall time,这些部分总被用来测量执行开销.我们也会写一些实现这些测量方法的代码作为建立 CPU 分析的

LBP的全称是Local Binary Pattern即局部二值模式,是局部信息提取中的一种方法,它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.在人脸识别领域有很多案例,此外,局部特征的算法还有 SIFT HOG等等. LBP就是一种局部信息,它反应的内容是每个像素与周围像素的关系.举最基本的LBP为例,它反应了像素与周围8个点灰度值的关系,如下图所示: 如上图所示,中间像素的灰度值为54,我们如下定义:当周围像素的灰度值大于等于中间像素值时,则LBP的一位值为1,否则为零.由这个九宫格,我们就得到

ocr 文字区域检测及识别 # coding=utf- from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance from skimage.filters import threshold_otsu import skimage.morphology as sm from skimage.measure import regionprops import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov 8 21:44:12 2018 @author: xg """ import cv2 import numpy as np from sklearn.svm import SVC from skimage import measure,color import matplotlib.pyplot as plt font = cv2.FONT_HERSHE

1. 肺部分割提取简介 在处理胸部CT时,我们常常需要获取肺部的一个mask,也就是将肺部结构从数据中提取出来.二维图像还好说,但是三维图像就会变得复杂复杂一点.肺部的分割常常做后续操作的预处理,所以有必要提取提取一个肺部的mask,来辅助后面的操作,所以这里利用传统图像处理方法来提取了一下肺部,当时方法又很多,这里只是抛砖引玉,也许对有些数据不适用,可以对其进行改动. 2. 原理 利用阈值分割.种子填充图像形态学.图像连通域这些操作来进行肺部的分割. 2.1 阈值分割 这个好理解,一般来说CT