在上期的文章中,我们学习了图像的形态学技术,知道了开运算和闭运算,今天我们来学习图像的梯度知识,这对以后的图像边缘检测尤为重要,涉及到一部分数学知识,但是很简单,最后我会用一句话来概括,接着往下看。...图像梯度 图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度简单来说就是求导,在图像上表现出来的就是提取图像的边缘(横向、纵向等等)。...上高数的时候,我们都是连续函数,因此这个值可以取得很小,ϵ可以理解为x的最小前进步伐,但是图像是一个离散的二维函数,ϵ不能取得很小,图像中像素来离散的,而像素之间最小的距离是1,ϵ取为1,所以,上面的公式变为...,因此只需要重点关注cv2.Scharr()这个函数即可,一共三个参数,第一个是需要计算梯度的图像,第二个是图像的数据格式,第三个参数为1,0或者0,1,分别对应x方向与y方向,一般情况下,单独梯度计算出来后都会进行叠加以增强效果...1.4 效果展示 x 方向梯度图像: y 方向梯度图像: x,y梯度叠加图像: (可以看到,图像的边缘已经被检测出来了,后期我们可能继续深入讲解) 结语 今天的知识分享结束了,虽然涉及到了一定的数学知识
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。...具体的数据说明如下图,我们把双十一的销量作为分析的因变量,要探究的最终目标是包括各种优惠活动信息、评分信息等维度对销量的影响,以及分别的影响因素是什么。...9、商品优惠活动与销量之间的关系分析 通过下图可以看到,双十一红包和满减券在促进销量提升中还是很有帮助的,但是并不是优惠越多越好,数据表明,优惠个数在1-2个之间的效果是最好的。 ?...从下图中可以发现,售价越高的商品是不容易产生销量的,从品类来看,女鞋类的产品是更容易提升销量的,从优惠活动来看,双十一的直接降价是对商品销售有直接的促进作用;关键词中含有冬装、学院等关键词的商品销量提高的可能性很高...接下来对销量大于0的商品做对数线下模型分析,在控制其他因素不变的情况下,当价格每增加10元,销量下降4%;在品类中,女鞋的销量是最高的,比男性饰品平均高1.16倍,有2个优惠活动的商品更吸引消费者,用户评价中
图像加法 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以只是一个标量值。...图像融合 这也是图像加法,但是对图像赋予不同的权重,以使其具有融合或透明的感觉。根据以下等式添加图像: ?...G(x)= (1 - \alpha)f_0(x)+ \alpha f_1 通过从 α 从 0→1 更改,您可以在一个图像到另一个图像之间执行很酷的过渡。 在这里,我拍摄了两个图像,将它们融合在一起。...第一幅图像的权重为0.7,第二幅图像的权重为0.3。cv.addWeighted()在图像上应用以下公式。 ? 在这里γ 被视为零。...它们在提取图像的任何部分(我们将在后面的章节中看到)、定义和处理非矩形 ROI 等方面非常有用。 下面我们将看到一个例子,如何改变一个图像的特定区域。 我想把 OpenCV 的标志放在一个图像上面。
在全网电商中,天猫双11全球狂欢节全天交易额912.17亿元,无线成交626.42亿元,无线占比68.67%。 这是创造消费奇迹的一天,超越电商自我评判的一天,不断刷新纪录的一天。...通过大数据及其分析,我们不仅能看到互联网的神一般的强大,也能从中得到许多启示。...在双十一前夕,媒体认为马云的手势暗示900亿。而实际上,马云给的那个手势代表七。...这个双十一的狂欢已经过去,我们既消费了”双十一“的盛况,也消费了电商的产品。静下心来,好好想想,或者下一个光棍节双十一又有新的记录诞生,并崛起更多的马云、任正非、雷军....... 来源:产业前沿
来源:专知本文为论文,建议阅读5分钟双曲流形为图像分割提供了一个有价值的替代方案。 对于图像分割,目前的标准是通过线性超平面在欧几里德输出嵌入空间中进行像素级优化和推理。...在这项工作中,我们表明双曲流形为图像分割提供了一个有价值的替代方案,并提出了一个易于处理的公式,层次像素级分类在双曲空间。...双曲图像分割为分割开辟了新的可能性和实际的好处,如自由不确定性估计和边界信息,零标签泛化,提高了低维输出嵌入的性能。
ResNet支持特征的重复使用,DenseNet支持新特征探索.而DPN结合了这两者的优点.最终,在图像分类任务中,DPN的输出结果明显优于ResNet,DenseNet,PolyNet和ResNeXt...与目前表现最好的算法的比较 2.1 图像分类 ?...places365标准数据集验证精度 places365标准数据集是一个高分辨率的场景理解数据集,包含365个场景类别的180多万幅图像。
阿里云又挂了就在双十一热火朝天的进行时,阿里云又双叒出问题了为什么说又,因为就在不久前,语雀就因为云服务问题出现了故障,在8小时后才得以恢复。
下面我们重点谈下基于FFT的图像卷积的实现,理论上如果图像a大小为N * M,卷积核b大小为 X * Y,则卷积实现的过程如下: 首先扩展数据,扩展后的大小为 (N + X - 1) * (M +...Y - 1),将卷积核数据放置到扩展后的数据的左上角,其他元素填充0,得到bb, 对bb进行FFT2D正向变换得到B,然后也将图像数据放置到图像的左上角,其他元素填充为0,得到aa,对aa也进行FFT2D...举个例子,假设图像数据为: ? 卷积核为: ? 扩展后的图像数据为: ? 扩展后的卷积数据为: ? 进行上述操作:D = ifft2(fft2(aa)....一种解决方法就是分块计算,比如我们把图像分成很多个满足条件 (NN+ X - 1 + X - 1) = 256 和 (MM + Y - 1 + Y - 1) = 256的块,其中NN * MM就是图像分块大的大小...另外注意一点,FFT卷积是虚部和实部的作用是一样的,也就是说我们可以同时进行两个不想关元素的计算,比如对于32位图像,可以把一个块的Blue分量填充到实部,把Green分量填充到虚部,这样一次性就完成了
缩放 缩放就是调整图像的大小。OpenCV有一个函数cv.resize()用于这个目的。图像的大小可以手动指定,或者你可以指定缩放系数。使用不同的插值方法。...默认情况下,插值方法cv.INTER_LINEAR被用于所有调整图像大小。你可以用以下任何一种方法来调整一个输入图像的大小。...请看下面的例子,它将图像相对于中心旋转了90度而没有任何缩放。...为了找到变换矩阵,我们需要输入图像中的三个点和它们在输出图像中的对应位置。然后cv.getAffineTransform将创建一个2x3的矩阵,并传递给cv.warpAffine。...要找到这个变换矩阵,你需要输入图像上的4个点和输出图像上的对应点。在这4个点中,有3个不应该是相邻的。然后可以通过函数cv.getPerspectiveTransform找到变换矩阵。
数字形态学中的集合表示图像中的不同对象。例如,在二值图像中,所有的黑色像素的集合是图像完整的形态学描述。形态学的基本操作有图像腐蚀、图像膨胀、开操作、闭操作、击中不击中等。...基本梯度是原图像膨胀后图像和腐蚀后图像间的差值图像,内部梯度图像是原图像和腐蚀后图像间的差值图像,外部梯度是膨胀后图像和原图像间的差值图像。...黑帽 图像黑帽运算是与图像顶帽运算相对应的形态学操作,与顶帽运算相反,黑帽运算是原图像与闭运算结果之间的差值,往往用来分离比邻近点暗一些的斑块。...击中不击中 击中击不中变换是比图像腐蚀要求更加苛刻的一种形态学操作,图像腐蚀只需要图像能够将结构元素中所有非0元素包含即可,但是击中击不中变换要求原图像中需要存在与结构元素一模一样的结构,即结构元素中非...,图像的通道数可以是任意的,但是图像的数据类型必须是CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F或CV_64F 参数二:dst,形态学操作后的输出图像,与输入图像src具有相同的尺寸和数据类型
二、双平台直方图 双平台直方图均衡化是对平台直方图均衡化的改进,通过引入两个平台阈值,上限阈值 Tup和下限阈值 Tdown 对红外图像的直方图进行调整,其中 Tup>Tdown。...如果某一灰度的直方图的统计值大于上限平台阈值 Tup,则将其直方图值设置为 Tup,抑制红外图像大量的背景灰度信息;如果某一灰度的直方图的统计值小于下限平台阈值 Tdown 且大于零,则将其直方图值设置为...三、仿真效果 以下图是仿真结果,分别是原图、直方图均衡、平台直方图均衡、双平台直方图均衡结果,直方图均衡的结果有过增强现象,平台直方图均衡抑制了背景过增强,双平台直方图均衡结果保护了细节。...四、参考文献 《一种自适应红外舰船图像增强算法》
一种双核CPU的两个核能够同时的处理任务,现在有n个已知数据量的任务需要交给CPU处理,假设已知CPU的每个核1秒可以处理1kb,每个核同时只能处理一项任务。...输出描述: 输出一个整数,表示最少需要处理的时间 输入例子1: 5 3072 3072 7168 3072 1024 输出例子1: 9216 分析 背包问题的变种 代码 import java.util
也没啥好总结的,目录如下: 1 最后再贴一次框架目录 ├── MyQuant_v1 #量化分析程序目录 ├── __init__.py ├── data #数据处理目录 │ ├─...总之,要做一个量化分析的项目,需要花费大量的精力时间去建模,不断的修正完善,有很多问题要实战起来,才会发现,哇靠,这么复杂!!! 至于,沪深300与策略收益曲线对比图呢,一把辛酸泪?!
我们在《HikariCP源码分析之初始化分析二》中分析 HikariCP 初始化的时候,遇到了houseKeepingExecutorService的初始化,简单分析了它的初始化过程,但是这个任务是非常重要的...,我们要仔细分析一下。...下面的代码依然是有详细的注释,同时也记录了我当时自己分析代码时遇到的一些疑问和解答。...但是我们还是要分析一下的,假如我们进入了 if 代码块,previous = now;这个的业务意思保存一下本次任务执行的时间,因为下次执行任务要用。...好了,至此,HouseKeeper的功能我们分析完了
这里主要讲解双轴快排的思想和实现。 首选,双轴快排也是一种快排的优化方案,在JDK的Arrays.sort()中被主要使用。...; } a[low]=k;//赋值然后左右递归分治求之 quicksort(a, left, low-1); quicksort(a, low+1, right); } 双轴快排分析...总体情况分析 至于双轴快排具体是如何工作的呢?其实也不难理解,这里通过一系列图讲解双轴快排的执行流程。...image-20201104203647728 这样进行一次后递归的进行下一次双轴快排,一直到结束,但是在这个执行过程应该去如何处理分析呢?需要几个参数呢? 假设知道排序区间[start,end]。...好啦,到这里双轴快排就实现完成啦。至于算法分析,希望在评论区和你们讨论哦!
3.2 双变量相关分析 3.2.1 气温对于销量额影响 要点:分析2个变量之间是否有相关性,最好的图表是散点图,但无法做量化分析。 一般示例: 优化示例: 分析结论:鲜奶制品销量随气温升高而减少。
这些双峰细胞可能会扭曲数据分析和解释,因此,需要使用一些方法对它们进行识别和剔除。其中DoubleFinder是最常用的一个工具。...(RunPCA)和 t-SNE 分析(RunTSNE)。...PCs:指定用于分析的统计显著的主成分数量,例如 PCs = 1:10。pN:定义生成的人工双倍体数量,以合并的真实-人工数据比例表示。...cluster进行分析,SCT参数是指SCTransform,如果是其他方式比如harmony之后的,可以考虑不选择T。...同时也有一些观点认为应谨慎处理双细胞,因为这些双细胞毕竟是人为定义的,那么是不是真的是双细胞其实也是要思考的,所以可以先进行双细胞的检测不删除,等后续观察细胞分群的情况以及功能富集等一些操作之后再做考虑
本文将不去探究这些细节,而是基于一种机器学习的算法,对 2020 年双十一交易额进行预测。重点在于学习和运用 Python,去解决实际的问题,并举一反三,在实战中锻炼数据分析的思维和应用的能力。...LinearRegression()) ]) poly_reg.fit(x, y) # 调用算法进行预测 predict = poly_reg.predict(z) # 输出预测结果 print('预测2020年双十一交易额为...%.0f 亿元' % predict[0]) print('算法评分为 %.6f' % poly_reg.score(x, y)) 输出结果为: 预测2020年双十一交易额为 3280 亿元 算法评分为...np.concatenate([x, z]) y2 = poly_reg.predict(x2) ax.plot(x2, y2, '--', c='#999999') ax.set_title('\n预测2020年双十一交易额为...虽然数据是动态变化的,但背后的算法是基本不变的,分析思维也是基本不变的。
每年的双十一,更是“羊毛党”攫取利益的最佳时机。据统计,2017“双11”全网总销售额达2539.7亿元。巨大的市场潜力,也在验证着坊间传言“薅上一天,够吃一年”。...今年的双十一电商节已经启动,猖獗的羊毛党还会有什么新颖的手段?同时,对于电商平台而言,究竟用什么手段才能摆脱这些“看不见的客人”?...根据腾讯云分析发现,电商平台中的黑产分析已经形成了有组织的团伙作案和一定规模的合作链路:在黑产的上游,开发者、打码平台和服务器供应商提供软件开发和技术支持;中游环节由机器批量注册账号和分销;下游环节通过刷点击量...备足了弹药和武器之后,浩浩荡荡的羊毛党大军便走进了每年的双十一电商节。...基于AI的深度应用,腾讯云天御也搭建了多层级安全体系,可从数据安全、AI 组件、AI 安全模型和风控服务四个层面对营销黑产进行分析和对抗。
1 介绍 该示例演示了如何构建一个双编码器(也称为双塔)神经网络模型,以使用自然语言搜索图像。...该数据集通常用image captioning任务,但我们可以重新利用图像标题对来训练双编码器模型进行图像搜索。...下载提取数据 首先,下载数据集,它由两个压缩文件夹组成:一个是图像,另一个是相关的图像标题。值得注意的是压缩后的图像文件夹大小为13GB。...Number of images: 82783 处理并将数据保存到TFRecord文件中 你可以改变sample_size参数去控制将用于训练双编码器模型的多对图像-标题。...在这个例子中,我们将training_size设置为30000张图像,约占数据集的35%。我们为每张图像使用2个标题,从而产生60000个图像-标题对。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云