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关键词

使用Numpy和Opencv完成图像的

这类任务的集一般是由很多张图像构成,有时候,当原始图像不能直接送入模型中时,需要对其进行一定的预处理操作,这时候就不得不向大家介绍一个十有用的软件包OpenCV,用它处理图像起来非常方便,OpenCV 图像的知识介绍完毕后进入正题,以下内容将包含Numpy非常的图像、还有一些Python包,比如imageio,matplotlib等。 系列博客内容结构如下,先介绍前三个部:导入图像并观察其属性拆图层灰度化对像素值使用逻辑运算符使用逻辑运算符进行掩码卫星图像导入图像 下面加载图像并观察其各种属性。 注意,在输入下面代码请确保好已经安装好对应的python包。 plt.imshow(pic)plt.show()卫星图像处理 作为edX的公开课之一,下面将介绍一些卫星图像及其处理方法,这部内容是十有用的,下面对其进行一些处理,做一些任务。

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使用Numpy和Opencv完成图像的(Part III)

引言 文是使用python进行图像处理系列的第三部,在人之前的文章里介绍了一些非常的图像操作,见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的Part I》和《使用Numpy 和Opencv完成图像的 Part II》,下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 文介绍的内容反映了我人学习的图像处理课程中的内容,并不会加入任何工程项目中的图像处理内容,文目的是尝试实现一些图像处理技术的础知识,出于这个原因,文继续使用 SciKit-Image, numpy包执行大多的操作,此外,还会时不时的使用其他类型的工具库,比如图像处理中常用的OpenCV等: 系列为三个部别为part I、part II以及part III。 假设读取一个32X32大小的彩色图像,根图像的辨率和大小,计算机它将看到一个32 x 32 x 3维的组,其中3表示RGB值或三通道。

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    使用Numpy和Opencv完成图像的(Part IV)

    文是使用python进行图像处理系列的第四部,在人之前的文章里介绍了一些非常的图像操作,见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的Part I》、《使用Numpy和Opencv 完成图像的 Part II》及《使用Numpy和Opencv完成图像的 Part III》,下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 numpy包执行大多的操作,此外,还会时不时的使用其他类型的工具库,比如图像处理中常用的OpenCV等: 系列为四个部别为part I、part II、part III及part IV。 在通过代码实现该算法之前,我们不会过于深入地霍夫变换的原理,而是还提供一些资源来使得读者能够更详细地理解它。 相关使用Numpy和Opencv完成图像的(Part I);使用Numpy和Opencv完成图像的(Part II);使用Numpy和Opencv完成图像的(Part

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    技术之_32_大面试题_01_Hive 面试 + Hive 面试 + Flume + Kafka 面试

    6、spark Join 常见类以及实现机制----一、Hive 面试1、什么是 metastore  metadata 即元。 二、Hive 面试场景举例:北京市学生成绩成绩的格式:时间,学校,年纪,姓名,科目,成绩样例如下:2013,北大,1,裘容絮,语文,972013,北大,1,庆眠拔,语文,522013 4、情景题今年加入进来了 10 个学校,学校差异很大计算每个学校的平均。该题主要是考察倾斜的处理方式。 1.首先这个需求,其实并不难,但是由于题目说了,要高效.而且量也不小,直接写sql查询估计肯定会挂.2.:    a.我们可以通过根每个月对表进行区来解决查询慢的问题。  6、spark Join 常见类以及实现机制1、shuffle hash join、broadcast hash join 以及 sort merge join。

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    Python模块 | pandas做(一):对象

    pandas有两个最主要的结构,别是Series和DataFrame,所以一开始的任务就是好好熟悉一下这两个结构。 ,由一组(各种numpy的类型)以及一组与之相关的标签组成。 indexer for selection by label. name nbytes return the number of bytes in the underlying data ndim 返回的维度大小 shape 返回一个元组,表示的形状 size 返回元素的量。 =None,columns=None, dtype=None, copy=False)参: data : 传入的,可以是二维的ndarray,字典,或者一个DataFrame对象.还可以传入各种类型组合的

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    Python之pandas结构

    Python之numpy组全解Python之Pandas读写外部文件 目录 1引言2 Series组2.1 Series组构成2.2 创建Series组2.3 Series 组常用属性3 DataFrame组3.1 DataFrame组构成3.2 创建DataFrame组3.3 DataFrame组的常用属性4 总结1引言 文总结Pandas中两种常用的类型 (2)DataFrame,二维,Series容器2 Series组 2.1 Series组构成Series组对象由两部构成:值(value):一维组的各元素值,是一个ndarray类型。 3 DataFrame组 3.1 DataFrame组构成DataFrame组是Pandas中另一种结构,其的呈现方式类似于Excel这种二维表结构。 4 总结 文大致介绍了Pandas中的两种重要结构Series组对象和DataFrame组对象的特点、主要创建方法、属性。

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    说话——思想

    1.用说话不会说话,但是面对不同的人时,就会发出不同的声音。现在我们以《荒岛售鞋》这个老故事为引例,从的角度来解读,看看能不能开出新花? 4)运动鞋的运输成、营销成、销售成是多少?投资收益率有多高?5)……听完这个案例,我想问大家一个问题!从的角度看,你受到了什么启示? 还好,统计学家不只给了我们平均,同时还设计了许多其他的统计量,大家看看下面这个表。?衡量的集中趋势,有三个统计量,均值、中位和众。均值是值平均,它容易受极端值的影响。 4.说管用的话说管用的话是指深入的实质,挖掘的内涵,而不是停留在的表层,说些大话、空话或者套话。这就要求在时,首先明确的目的,其次是选择恰当的方法,最后得出有用的结论。 如果我们是研究高中该不该进行文理科的有关部门,那么我们该如何文理成绩之间的相关性?举例1:如何计算文理科之间的相关性。目前有三种方法,一是简单相关,二是典型相关,三是潜变量相关

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    利器Pandas功能

    ----概述pandas是于Numpy构建的,让处理和可视化都会变得更加简单,官网Pandas.正如官网所说:pandas is an open source, BSD-licensed Series是一种类似numpy的一维组对象,它由一组标签(索引)组成.Series在使用Series之前需要安装pandas的类库,通过pip即可以安装pandas。 ,右边是的值,dtype代表的存储的格式。 pandas的函处理一部是顶级的函pandas函提供的。 中的index是1.In : test.argsort()Out: array()Pandas 统计和处理sum、mean、idxmax,idxmin,max、min、var、std和count

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    思路及手法

    上述是一种需求的转换形式,就产品而言,又要以为支持,不能因某个元素而动整体;从大局出发,根整体趋势进行细化,那么就目前而言的手法,又有对比、交叉,相关,回归,聚类等等 ,是否因为其他竞品冲击........真正的不在于身,而在于能力的概述;是参照物,是标杆,只有才是行为,是改变;那么如何,综合上面两个举例,已经可以很清晰的看到立体式。 立体式,也就是维度;产品的发掘不应该仅仅拘泥于产品;大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点;要知道,于商业目的,而商业离不开用户和市场;说白了就是结合不同维度进行有目的的收集 上图为AARRR模型中的,我们再对以往进行总结:日新增用户:DNU;每日注册并登陆游戏用户,主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。 以上是关于的一些概括,对于,需要我们以理性的眼光对待;因为各家对相关定义不同,算法不同;在对进行时需要我们看清误区,综合其他进行,根自己的思路制定相应的方案

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    思路及手法

    上述是一种需求的转换形式,就产品而言,又要以为支持,不能因某个元素而动整体;从大局出发,根整体趋势进行细化,那么就目前而言的手法,又有对比、交叉,相关,回归,聚类等等 ,是否因为其他竞品冲击........真正的不在于身,而在于能力的概述;是参照物,是标杆,只有才是行为,是改变;那么如何,综合上面两个举例,已经可以很清晰的看到立体式。 立体式,也就是维度;产品的发掘不应该仅仅拘泥于产品;大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点;要知道,于商业目的,而商业离不开用户和市场;说白了就是结合不同维度进行有目的的收集 上图为AARRR模型中的,我们再对以往进行总结:日新增用户:DNU;每日注册并登陆游戏用户,主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。 以上是关于的一些概括,对于,需要我们以理性的眼光对待;因为各家对相关定义不同,算法不同;在对进行时需要我们看清误区,综合其他进行,根自己的思路制定相应的方案

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    -Pandas DataFrame的操作

    背景介绍今天我们学习使用Pandas的DataFrame进行加载、查看的开头、结尾、设置DataFrame的索引列、列的转换等操作,接下来开始:?入门示例???????? 代码块: # ## Pandas DataFrame 的操作import pandas as pdimport numpy as np# In:data = { Day:, Visits:, Rates :}# ## 使用DataFrame加载# In:df = pd.DataFrame(data)# In:df# ## 查看前五条# In:df.head()# ## 查看最后五条# In: 5条# ## 发现索引并没有改为上边设置的Day# ## 因为使用df.set_index(Day)默认情况下创建了新的对象# In:df.head()# ## 修改如上代码使索引生效# In:df2 # In:np.array(df])# ## 将numpy组作为源加载到DataFrame# In:df_new = pd.DataFrame(np.array(df]))df_new

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    思想是什么

    今天享一下的一些思想,我给它起了个名字叫做用说话。内容都是个人的一些心得,比较肤浅!如有不足之处,希望大家谅解!废话不说了,现在咱正式开始。用说话,就是用真实的说真实的话! 那么,就是不断地求真,进而持续地务实的过程!用一句话表达就是用说话,用真实的说话,说真话、说实话、说管用的话。 1.用说话不会说话,但是面对不同的人时,就会发出不同的声音。 4)运动鞋的运输成、营销成、销售成是多少?投资收益率有多高?5)……听完这个案例,我想问大家一个问题!从的角度看,你受到了什么启示? 4.说管用的话说管用的话是指深入的实质,挖掘的内涵,而不是停留在的表层,说些大话、空话或者套话。这就要求在时,首先明确的目的,其次是选择恰当的方法,最后得出有用的结论。 如果我们是研究高中该不该进行文理科的有关部门,那么我们该如何文理成绩之间的相关性?举例1:如何计算文理科之间的相关性。目前有三种方法,一是简单相关,二是典型相关,三是潜变量相关

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    师的工作流程

    师的工作流程:1.定义问题确定需要的问题,以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多,要根所在业务去判断。常见的有:变化趋势、用户画像、影响因素、历史等。 3.预处理对残缺、重复等异常进行清洗。4.与建模这个部需要了解的统计方法、挖掘算法,了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。 5.可视化和报告撰写学习一款可视化工具,将通过可视化最直观的展现出来。入门需要掌握的技能有:1. SQL(库):怎么从库取?怎么取到自己想要的特定的? 等这些问题就是你首要考虑的问题,而这些问题都是通过SQL解决的,所以SQL是的最础的技能。2. excel师更多的时候是在时需要把放到一个文件里,就是excel。 熟练excel常用公式,学会做透视表,什么画什么图等。3.Python或者R的础:必备项,也是加项,在挖掘方向是必备项,语言相比较工具更加灵活也更加实用。

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    【学习】网站:网站度量

    我们在使用各种网站工具的时候,会看到很多不同的度量指标,可能不同的工具会有不同的命名和定义,这里列举一些常见的度量,简单说明一下它们是如何计算得到的。 下面的度量都是来源于网站点击流,但根点击流获取方式的不同(来源于网站原始日志文件或通过beacons和JavaScript的方式 获取的网站日志,如同样免费的AWStats和Google Analytics Page Views  即PV,页面浏览,页面被打开(请求)的次,是网站中最常见的度量。注意 Ajax架构或Flash下同一URL下可以浏览多个页面,进行多个操作,这些都无法在PV中体现。 Exit Rate可以作为每个页面的度量,衡量从该页面离开的比率,即该页面是整个Visits的最后一个页面。 上面列举的都是网站中一些比较的指标和度量,我们在网站过程中可以于这些度量通过求和、比例、平均等方式获得更多我们希望得到的,进而为我们的结果提供更充的依

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    2021年大础(四):​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​大业务步骤

    ----大业务步骤典型的大包含以下几个步骤:明确目的和思路明确目的以及确定思路,是确保过程有效进行的先决条件,它可以为的收集、处理及提供清晰的指引方向 处理的目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的中,抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的处理主要包括清洗、转化、提取、计算等处理方法。 一般拿到手的都需要进行一定的处理才能用于后续的工作,即使再“干净”’的原始也需要先进行一定的处理才能使用。处理是础。 挖掘的质是一样的,都是从里面发现关于业务的知识。展现一般情况下,是通过表格和图形的方式来呈现的,我们常说用图表说话就是这个意思。 另外,报告需要有明确的结论,没有明确结论的称不上,同时也失去了报告的意义,因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行的,所以千万不要舍求末。

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    埋点的方式 现在埋点的主流有两种方式:第一种:自己公司研发在产品中注入代码统计,并搭建起相应的后台查询。 https:zhuanlan.zhihu.comp25195217脱敏 需要获取用户信息,得出针对整个平台用户或者一类用户的结论,而不是具体某个用户,针对某个用户的信息进行“大杀熟”。

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    游戏思路与方法

    上述是一种需求的转换形式,就产品而言,又要以为支持,不能因某个元素而动整体;从大局出发,根整体趋势进行细化,那么就目前而言的手法,又有对比、交叉,相关,回归,聚类等等 ,是否因为其他竞品冲击........真正的不在于身,而在于能力的概述;是参照物,是标杆,只有才是行为,是改变;那么如何,综合上面两个举例,已经可以很清晰的看到立体式。 立体式,也就是维度;产品的发掘不应该仅仅拘泥于产品;大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点;要知道,于商业目的,而商业离不开用户和市场;说白了就是结合不同维度进行有目的的收集 上图为AARRR模型中的,结合小白学运营篇的系列文章,我们再对以往进行总结:日新增用户:DNU;每日注册并登陆游戏用户,主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。 以上是关于的一些概括,对于,需要我们以理性的眼光对待;因为各家对相关定义不同,算法不同;在对进行时需要我们看清误区,综合其他进行,根自己的思路制定相应的方案

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    Python—时间列的操作

    在对海量进行的过程中,可能需要对中的时间列进行操作。比如一个框中只有借款人的年龄(类似1994年2月8号),我们想把这一列转换成具体的岁,放到模型中使用。 这属于特征工程的一部,我们该怎么操作? 节教大家如何在python中对框进行一些时间列的操作。 文目录 导入时间处理库datetime根年龄算岁自定义年龄的展示形式把字符型的转换成时间格式对日期格式做减法 注意:文采用的框date_frame:? 如果想把框中某一年龄列算出它对应的岁,可以在python中输入如下语句: datetime.now().year- date_frame.birthday.dt.year得到结果如下:? 至此,在python中对时间列进行操作已经介绍完毕,大家可以动手练习一下?。

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    说话:思想是什么?

    今天享一下的一些思想,我给它起了个名字叫做用说话。内容都是个人的一些心得,比较肤浅!如有不足之处,希望大家谅解!废话不说了,现在咱正式开始。用说话,就是用真实的说真实的话! 那么,就是不断地求真,进而持续地务实的过程!用一句话表达就是用说话,用真实的说话,说真话、说实话、说管用的话。1.用说话不会说话,但是面对不同的人时,就会发出不同的声音。 4) 运动鞋的运输成、营销成、销售成是多少?投资收益率有多高?5) ……听完这个案例,我想问大家一个问题!从的角度看,你受到了什么启示? 4.说管用的话说管用的话是指深入的实质,挖掘的内涵,而不是停留在的表层,说些大话、空话或者套话。这就要求在时,首先明确的目的,其次是选择恰当的方法,最后得出有用的结论。 如果我们是研究高中该不该进行文理科的有关部门,那么我们该如何文理成绩之间的相关性?举例1:如何计算文理科之间的相关性。目前有三种方法,一是简单相关,二是典型相关,三是潜变量相关

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    因芯片(五):edgeR包的原理

    ;在PE中,一个Fragments测两端,会得到2条Reads,但由于后期质量或比对的过滤,有可能一个Fragments的2条Reads最后只有一条进入最后的表达量。 第一步:移除所有未转录的因我们先看下面的一批测序,在这批中,有3个样,每个样有5个因(这个只是虚拟的,为了方便说明问题,实际测序中不可能只有这几个因),如下所示:? 第b步:计算75%百对于每个样,计算出校正后的的75%百的值,或者是小于75%百的值,例如,对于样1来说,它的75%百是0.26,或者是小于0.26,如下所示:? 现在把这3个样的75%百放在一起,如下所示:?第c步:计算平均75%百现在计算这3个样的平均75%百,加起来,除以3即可,如下所示:? 第d步:找出最近接近于平均75%百的样“参考样”的标准就是它的75%百最接近于平均75%百,样1,样2和样3的75%百别为0.26,0.36,0.13,它们与平均75%

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