选自yuri.is 作者:Yuri Vishnevsky 机器之心编译 编辑:蛋酱、小舟 从诞生之日起,Julia 已经走过了十多个年头。 作为一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言,Julia 在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能,且足够灵活。 曾有开发者盛言赞美 Julia,从速度、通用性、多重派发等多个维度出发,认为 Julia 甚至比 Python 更胜一筹。 当然,也有人发现了 Julia 尚存在一些不足之处,开发者 Yuri Vishnevsky 就写了一篇博客控诉 Julia,并
本文(以及系列中将要发布的其他文章)的目标是使用完全相同的数据重现[SPJ02]中的可视化效果,但每次当然会使用另一个绘图包,以便对所有包进行1:1的比较。
Author: Zongwei Zhou 周纵苇 Weibo: @MrGiovanni Email: zongweiz@asu.edu Please cite this paper if you found it useful. Thanks! Wang H, Zhou Z, Li Y, et al. Comparison of machine learning methods for classifying mediastinal lymph node metastasis of non-small
Matplotlib是Python的绘图库,其中的pyplot包封装了很多画图的函数。
简单的直方图可能是理解数据集的第一步。之前,我们预览了 Matplotlib 直方图函数(参见“比较,掩码和布尔逻辑”),一旦执行了常规的导入,它在一行中创建一个基本直方图:
第一种方法,我们使用matplotlib图形库中的hist函数,熟悉该库的人应该知道这是一个直方图绘制函数,以上是从API中找到的hist函数的所有参数,我们给出一维数组或者列表x,使用hist画出该数据的直方图。
直方图(Histogram),又称质量分布图,是一种统计报告图,由一系列高度不等的条纹表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。直方图是数值数据分布的精确图形表示。为了构建直方图,第一步是将值的范围分段,即将整个值的范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的,不重叠的变量间隔。间隔必须相邻,并且通常是(但不是必须的)相等的大小。
要计算的百分位数或百分位数序列,必须在 0 和 100 之间(包括 0 和 100)。
BioStructures提供了读取,写入和操纵大分子结构(蛋白质)的功能。可以将Protein Data Bank(PDB),mmCIF和MMTF格式的文件读入。还提供了访问PDB的功能。
相信很多朋友刚开始做算法时应该都是用matlab做理论模型的验证,后来Python又大火,很多小伙伴又争相学起来python,可过了没多久,一个更牛逼的语言又进入了我们的视野--Julia,号称是有matlab似的直观数学表达式,有C的运算速度。相信又有不少朋友蠢蠢欲动了,而小编发现在刚开始学习某种语言时或者在多个语言之间来回切换时,很容易把它的语法跟其他语言搞混,所以今天我们就整理了一份Julia/Python/Matlab三种算法工程师常用的编程语言的基本语法的比较,小伙伴们可以收藏起来,在忘记某个语法时拿出来看看。
处理一组数据时,通常要做的第一件事就是了解变量的分布。本文会介绍seaborn中用于可视化单变量的一些函数。
代码有参考跟整合:没有一一列出出处 // split_rgb.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <cv.h> #include
文章和代码以及样例图片等相关资源,已经归档至【Github仓库:digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析(包括分割、描述和识别) 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊(复原) 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作(亮度和二值图像) 形态学操作(二值图像) 结构元素(STR
文章:M2DP: A Novel 3D Point Cloud Descriptor and Its Application in Loop Closure Detection
直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具,直观易于理解,并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib,seaborn 等高级封装的库包,类似以下这样的绘图。
图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。直方图的显示方式是左暗又亮,左边用于描述图像的暗度,右边用于描述图像的亮度。
直方图能帮助迅速了解数据的分布形态,将观测数据分组,并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法,可检测数据是否有问题,也可看出数据是否遵从某种已知分布。
MATlAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域。MATLAB在数值计算方面首屈一指,也是使用最广泛的科研绘图软件之一。优点:编程效率高 便于矩阵计算。缺点:循环效率低 封装性不好。
表格是一种组织和可视化数据的强大方式。然而,无论数据如何组织,数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。
概率密度的总体形状被称为概率分布 (probability distribution),常见的概率分布有均匀分布、正态分布、指数分布等名称。对随机变量特定结果的概率计算是通过概率密度函数来完成的,简称为PDF (Probability Dense Function)。
绘制直方图,最主要的是一个数据集data和需要划分的区间数量bins,另外你也可以设置一些颜色、类型参数:
NumPy 包包含一个 Matrix库numpy.matlib。此模块的函数返回矩阵而不是返回ndarray对象。
首先构造数据,这里注意构造的是一维数组可以使用pandas中的Series,如果是二维数组使用DataFrame。
一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西,每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手,一下子就明白了粒子滤波的原理。根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter),粒子滤波其实有很多变种,Rob Hess实现的这种应该是最基本的一种,Sampling Importance Resampling (SIR),根据重要性重采样。下面是我对粒子滤波实现物体跟踪的算法原理的粗浅理解:
在第一篇文章中,我们计算并绘制了一维直方图。它之所以被称为一维,是因为我们只考虑了一个特征,即像素的灰度灰度值。但在二维直方图中,你要考虑两个特征。通常情况下,它被用于寻找颜色直方图,其中两个特征是每个像素的色调和饱和度值。
OpenCV中直方图反向投影算法详解与实现 一:直方图交叉 OpenCV中直方图反向投影算法实现来自一篇论文《Indexing Via Color Histograms》其作者有两位、是Michael
1. ggplot2的安装:install.packages("ggplot2")。
需要对直方图进行反向投影,需要使用2D直方图。2D直方图需要使用calcHist方法。calcHist方法在前两节中已经有了解,现在再来复习一下。首先我们查看calcHist方法的原型。
| Generic Linux Binaries for x86 |64-bit |
上一篇推文给大家介绍了Julia语言中的主要可视化工具Makie,没想到受到很多同学的喜欢,今天这篇推文继续介绍Julia语言中,小编认为比较适合科研绘图的统计可视化工具-「AlgebraOfGraphics」,当然,你可以看作其为Julia语言版的ggplot2~~
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34
https://www.queryverse.org https://juliastats.org/ https://github.com/JuliaStats/RDatasets.jl 这些库都是为
图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。 图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理,使得有利于模式识别的信息得到增强,不利于模式识别的信息被抑制,扩大图像中不同物体特征之间的差别,为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。
RFM模型是市场营销和CRM客户管理中经常用到的探索性分析方法,透过模型深入挖掘客户行为背后的价值规律,进而更好地利用数据价值推动业务发展和客户管理。
一维直方图主要用hist来展示,二维的关系可以用散点图、多hist叠加、hist2d或seaborn来展现,seaborn的主要数据类型是pandas,因此需要转换,又复习了一下Numpy转pandas。
一、霍夫直线变换 1、霍夫直线变换 Hough Line Transform用来做直线检测 前提条件 – 边缘检测已经完成 平面空间到极坐标空间转换 2、霍夫直线变换介绍 对于任意一条直线上的所有点来说 变换到极坐标中,从[0~360]空间,可以得到r的大小 属于同一条直线上点在极坐标空(r, theta)必然在一个点上有最强的信号出现,根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标。从而得到直线 3、相关API 标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间,最终输出是
代码已开源: https://github.com/JoestarK/LiDAR-Iris
参考博客: https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征。但是经过傅里叶变换后, 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起,但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征,是一种有效的纹理检测工具。 在图像处理中
This talk was given as part of JuliaCon2021.
它是由Michael J. Swain和Dana H. Ballard在他们的论文中提出的,通过颜色直方图进行索引。
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件(按编程语言排序)。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB 接口,并支持 Windows, Linux, Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇,本文介绍了seaborn的绘图功能实现,本文是分布绘图,同时介绍了较好的参考文档置于博客前面,读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
SIFT特征是非常稳定的图像特征,在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛,但是它的缺点也是非常明显,就是计算量比较大,很难实时,所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。如今SIFT算法在深度学习特征提取与分类检测网络大行其道的背景下,已经越来越有鸡肋的感觉,但是它本身的算法知识还是很值得我们学习,对我们也有很多有益的启示,本质上SIFT算法是很多常见算法的组合与巧妙衔接,这个思路对我们自己处理问题可以带来很多有益的帮助。特别是SIFT特征涉及到尺度空间不变性与旋转不变性特征,是我们传统图像特征工程的两大利器,可以扩展与应用到很多图像特征提取的算法当中,比如SURF、HOG、HAAR、LBP等。夸张一点的说SIFT算法涵盖了图像特征提取必备的精髓思想,从特征点的检测到描述子生成,完成了对图像的准确描述,早期的ImageNet比赛中,很多图像分类算法都是以SIFT与HOG特征为基础,所有SIFT算法还是值得认真详细解读一番的。SIFT特征提取归纳起来SIFT特征提取主要有如下几步:
基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式,这样就增加 了像素灰度值的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果
计算沿正交方向到主成分分析分布的宽度。主轴是通过旋转点并在Y轴上取max来实现的。
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