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python 求教做主成分分析
主成分分析(PCA)是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法。
PCA的思想是将n维特征映射到k维上(kn),这k维特征称为主元,是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的k个特征互不相关。
3种python3的canny边缘检测之静态,可调节和自适应
先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测:
内容:
1 canny的边缘检测的介绍。
2 三种方法的canny的边缘检测,由浅入深地介绍:固定值的静态,可自调节的,自适应的。
说明:
1 环境:python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。
2 图片:来自品阅网正版免费图库。
3 实现自适应阈值的canny边缘检测的参考代码和文章:
上述的代码,本机均有报错,故对代码进行修改,注释和运行。
初级canny:
1 介绍:opencv中给出了canny边缘检测的接口,直接调用:
即可得到边缘检测的结果ret,其中,t1,t2是需要人为设置的阈值。
2 python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。
3 Canny函数及使用:
4 Canny边缘检测流程:
去噪 -- 梯度 -- 非极大值抑制 -- 滞后阈值
5 代码:
6 操作和过程:
7 原图:
8 疑问:
ret = cv2.canny(img,t1,t2),其中,t1,t2是需要人为设置的阈值,一般人怎么知道具体数值是多少,才是最佳的呀?所以,这是它的缺点。
中级canny:
1 中级canny,就是可调节的阈值,找到最佳的canny边缘检测效果。
2 采用cv2.createTrackbar来调节阈值。
3 代码:
4 操作和效果:
5 原图:
高级canny:
1 自适应canny的算法:
ret = cv2.canny(img,t1,t2)
即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1,t2。
2 文件结构:
3 main.py代码:
4 dog.py代码:
5 bilateralfilt.py代码:
6 原图:
7 效果图:本文第一个gif图,此处省略。
小结:
1 本文由浅入深,总结的很好,适合收藏。
2 对于理解python的opencv的canny的边缘检测,很有帮助。
3 本文高级版canny自适应的算法参考2篇文章,虽然我进行代码的删除,注释,修改,优化等操作,故我不标注原创,对原作者表达敬意。
4 自己总结和整理,分享出来,希望对大家有帮助。
python绘折线图(数据很多)很难看
数据使用前要清洗,去除无效数据。
如果这些数据都是有效数据,只是你不想显示那些过份异常的数据,那么,就进行去噪处理。
去噪分两步:检测噪点,噪点修正。
对于整体连续,总体范围大的数据集,最简单的检测噪点的办法就是邻值法,对于第n取相邻的k个值:p[n-k,],p[n-k+1]...p[n-1]
对它们加权平均,得到标准点,上下浮动一定范围,如果p[k]不在这个范围内就是异常点
对应的噪点修正可以使用类似的过程,局部噪点回归法。
这些一般来说都不是很实现的东西,对于数据集结构的不同,没有必要做成通用的包,所以你只有自己实现。