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

View树的measure流程 View的measures时序图 View布局流程之measure measure过程 View的measure过程 ViewGroup的measure过程 FrameLayout的measure过程 View树的measure流程图如下: View树的measure时序图: View的measure过程 View的measure方法如下: View.java 这是个final方法, 子类不能重写, 主要是在里面会调用onMeasure方法. 此处有一个优化, 就

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

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) % ------------------

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. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比 给定一个大小为 \(m×n\) 的干净图像 \(I\) 和噪声图像 \(K\),均方误差 \((MSE)\) 定义为: \[MSE = \frac{1}{mn}\sum_{i=0}^{m-1}\sum_{j=0}^{n-1}[I(i, j)-K(i,j)]^2\] 然后 \(PSNR (dB)\) 就定义为: \[PSNR = 10 \cdot log_{10}(\frac{MAX_I^2}{MSE})\] 其

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

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

在这个kernel中,我们将讨论有助于更好地理解问题陈述和数据可视化的方法. 我还将提供有用的资源和信息的链接. 此脚本是用Python编写的. 我建议人们在桌面上安装anaconda,因为here提到了它的优点. 本教程中用于读取,处理和可视化数据的库是matplotlib,numpy,skimage和pydicom.. 图像大小(z,512,512),其中z是CT扫描中的切片数量,取决于扫描仪的分辨率. 由于计算能力的限制,这样的大图像不能直接送到卷积网络中. 因此,我们将不得不找到更可能患

#!/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

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

html5中,在新增加和废除很多元素的同时,也增加和废除了很多属性. 一.新增属性 1.表单属性 a.autofocus 对input[所有类型].select.textarea与button指定autofocus属性.它以指定属性的方式让元素在页面加载后自动获得焦点.一个页面只能有一个元素有autofocus属性,同时设置多个,则第一个生效. 这个属性对登录页面很有用,可提升用户体验,有时登录页面就一个用户名,密码,页面加载后用户要手动定位到输入框,才能输入,有了autofocus,页面打开即

在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波 中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测. 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓. 1.查找轮廓(find_contours) measure模块中的find_contours()函数,可用来检测二值图像的边缘轮廓. 函数原型为: skimage.measure.find_contours(array, level) array: 一个二值数组图像 level: 在图像中查找轮廓的级别值 返回轮廓列表集合,

近段时间,项目中使用到了flot这个图表工具,在实际使用的过程中,遇到了一个看似很简单的问题:当坐标的刻度如果过长时,会重叠在一起,影响阅读: 看到这个效果后的第一反应就是,能不能让坐标斜着显示啊?去查阅flot的文档,竟然没有留斜着显示的接口.只有标签的宽度labelWidth和高度labelHeight的设置.不甘心,还是去网上海搜,在google code的flot专区找到了有人在问,也有回答的几个方案: 方案1:改源码 有一大神修改了flot的源码,加入了一个labelAngle用于控制

[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

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