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opencv(4.5.3)-python(九)--性能度量和优化

我们将看到一些重要的功能，更多的细节，请查看附加资源部分的链接。...如果你检查它的源代码，你可以看到中值滤波是SIMD优化的。因此，你可以用它来在你的代码顶部启用优化（记住它是默认启用的）。 在IPython中衡量性能 有时你可能需要比较两个类似操作的性能。...如果你也考虑到数组的创建，它可能达到100倍的速度。(Numpy的开发者们正在解决这个问题)。 注意:Python的标量操作要比Numpy的标量操作快。...所以对于包括一个或两个元素的操作，Python标量比Numpy数组更好。当数组的大小稍微大一点时，Numpy有优势。 我们将再试一个例子。...注意:通常情况下，OpenCV函数比Numpy函数快。所以对于同样的操作，OpenCV函数是首选。但是，也可能有例外，特别是当Numpy使用视图而不是拷贝时。

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Python Numpy数据类型转换指南

本文将深入探讨Numpy数组的数据类型及其转换方法，帮助更好地掌握如何在不同类型之间进行转换，以满足不同计算需求。...在这个示例中，复数数组中的虚部被丢弃，只保留了实部。 类型转换的注意事项 在进行数据类型转换时，必须小心处理，以避免数据丢失或精度损失。...特别是在将浮点数转换为整数或将复数转换为实数时，可能会丢失数据的部分信息。...总结 本文深入探讨了Python Numpy库中的数据类型转换操作，详细介绍了如何在不同类型的数组之间进行转换。...通过丰富的示例，演示了使用astype方法进行显式转换、Numpy自动类型提升的工作机制、以及处理特殊类型（如布尔值和复数）的转换技巧。

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    70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

    输入： 答案： 22.如何使用科学记数法（如1e10）漂亮地打印一个numpy数组？...难度：1 问题：使用科学记数法（如1e10）漂亮的打印数组rand_arr 输入： 输出： 答案： 23.如何限制numpy数组输出中打印元素的数量？...难度：1 问题：将python numpy数组a中打印的元素数量限制为最多6个。 输入： 输出： 答案： 24.如何在不截断的情况下打印完整的numpy数组？...难度：2 问题：在iris_2d的sepallength（第1列）中查找缺失值的数量和位置。 答案： 34.如何根据两个或多个条件过滤一个numpy数组？...输入： 答案： 63.如何在一维数组中找到所有局部最大值（或峰值）？ 难度：4 问题：在一维numpy数组a中查找所有峰值。峰值是两侧较小值包围的点。

    20.7K42

    五.图像融合、图像加减法、图像逻辑运算及图像类型转换

    前一篇文章介绍Python调用OpenCV实现图像平滑，包括五种算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。这篇文章将详细讲解图像融合、图像加减法、图像逻辑运算和类型转换。...1张图像上，融合的图像含有更多的信息，能够更方便人们观察或计算机处理。...，必须和输入图像具有相同的大小和通道数 – mask表示可选操作掩码（8位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素 下面代码是通过图像或运算实现图像剪裁的功能。...---- 3.异或运算 逻辑异或运算（xor）是一个数学运算符，数学符号为“⊕”，计算机符号为“xor”，其运算法则为：如果a、b两个值不相同，则异或结果为1；如果a、b两个值相同，异或结果为0。...，必须和输入图像具有相同的大小和通道数 – mask表示可选操作掩码（8位单通道数组），用于指定要更改的输出数组的元素 图像异或运算的实现代码如下所示。

    5.2K10

    opencv(4.5.3)-python(十三)--平滑化图像

    HPF滤波器有助于寻找图像的边缘。 OpenCV提供了一个函数cv.filter2D()来将一个核与图像进行融合。作为一个例子，我们将在一个图像上尝试一个平均滤波器。...它实际上是从图像中去除高频内容（如：噪声、边缘）。因此，在这个操作中，边缘会被模糊一些（也有一些模糊技术是不模糊边缘的）。OpenCV提供了四种主要的模糊技术。 1....查看文档以了解关于核的更多细节。我们应该指定核的宽度和高度。一个3x3的归一化盒式滤波器看起来就像下面这样。 注意:如果你不想使用规范化的盒子过滤器，请使用cv.boxFilter()。...中值模糊 在这里，函数cv.medianBlur()取核区下所有像素的中值，中心元素被替换成这个中值。这对图像中的椒盐噪声非常有效。...有趣的是，在上述过滤器中，中心元素是一个新的计算值，可能是图像中的一个像素值或一个新值。但在中值模糊中，中心元素总是被图像中的某个像素值所取代。它能有效地减少噪音。它的核大小应该是一个正奇数的整数。

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    机器学习中处理缺失值的9种方法

    数据科学就是关于数据的。它是任何数据科学或机器学习项目的关键。在大多数情况下，当我们从不同的资源收集数据或从某处下载数据时，几乎有95%的可能性我们的数据中包含缺失的值。...我们不能对包含缺失值的数据进行分析或训练机器学习模型。这就是为什么我们90%的时间都花在数据预处理上的主要原因。我们可以使用许多技术来处理丢失的数据。...1、均值、中值、众数替换 在这种技术中，我们将null值替换为列中所有值的均值/中值或众数。...3、用新特性获取NAN值 这种技术在数据不是完全随机丢失的情况下最有效。在这里，我们在数据集中添加一个新列，并将所有NaN值替换为1。...优点: 容易实现 快速处理 缺点: 造成大量的数据丢失 df.dropna(inplace=True) ##Drop all the rows that contains NaN 总结 还有更多处理丢失值的其他技术

    2.1K40

    OpenCV系列之直方图-2：直方图均衡 | 二十七

    我建议您阅读直方图均衡化上的Wikipedia页面，以获取有关它的更多详细信息。它很好地解释了示例，使您在阅读完之后几乎可以理解所有内容。相反，在这里我们将看到其Numpy实现。...现在我们找到最小的直方图值(不包括0)，并应用wiki页面中给出的直方图均衡化方程。但我在这里用过，来自Numpy的掩码数组概念数组。对于掩码数组，所有操作都在非掩码元素上执行。...您可以从Numpy文档中了解更多关于掩码数组的信息。...但是在两个图像中比较雕像的脸。由于亮度过高，我们在那里丢失了大多数信息。这是因为它的直方图不像我们在前面的案例中所看到的那样局限于特定区域（尝试绘制输入图像的直方图，您将获得更多的直觉）。...：http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/maskedarray.html) 有关对比度调整的问题：` 1.如何在C中的OpenCV中调整对比度？

    1.2K10

    【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理

    numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...属性要获取narray对象的各维的长度，可以通过narray对象的shape属性；shape()中也可以传入数字0或数字1,分别用来获取数组的行数或者列数； 矩阵的截取和python中的list相同，可以通过...中值： 中值指的是将序列按大小顺序排列后，排在中间的那个值，如果有偶数个数，则是排在中间两个数的平均值。...又如序列[5,2,6,4,3,2]，按大小顺序排成 [2,2,3,4,5,6]，因为有偶数个数，排在中间两个数是3、4，所以这个序列中值是3.5。...中值的函数是median()，调用方法为numpy.median(x,[axis])，axis可指定轴方向，默认axis=None，对所有数去中值。

    1.7K100

    用Python也能进军金融领域？这有一份股票交易策略开发指南

    resample()函数经常被使用，因为它为您的时间序列的频率转换提供了精细的控制和更多的灵活性：除了自己指定新的时间间隔，并指定如何处理丢失的数据之外，还可以选择指示如何重新取样您的数据，您可以在上面的代码示例中看到...您可能还记得，在介绍中，交易策略是一个关于长期或短期进入市场的固定计划，但还有更多的信息您还没有真正得到；一般来说，有两个常见的交易策略：动量策略和震荡策略。 首先，动量策略也被称为分离或趋势交易。...回归中值策略基本上表明股票回归中值，而配对交易策略拓展了这一点，并指出如果两个股票相关性相对较高，如果其中一个与另一个移动相关，则可以使用两个股票价格差异的变化表示交易事件。...当条件为真时，初始化为0.0的signal列将被1.0覆盖。一个“信号”被创建了！如果条件为假，则0.0保留原始值，不生成信号。您可以使用NumPy的where()函数设置此条件。...除了这两个指标外，你还可以考虑许多其他因素，如回报分配，贸易水平指标… 再进一步！ 干的漂亮，你已经通过了这个Python金融介绍教程！你已经学会了很多基础知识，但还有更多的需要你去发现！

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    基于 OpenCV 的图像分割

    这项工件由采集系统决定（显微镜技术），可能需要复杂的算法来恢复丢失的数据。工件通常分为两类： 1. 模糊或焦点外区域 2....如果存在双峰直方图（具有两个不同的峰）或阈值可以更好地分隔类别，则效果很好。...如果算法将所有东西都检测为整个背景或前景，那么仍然会有很高的准确性。因此，我们需要一个考虑班级人数不平衡的指标。特别是由于当前图像比背景0具有更多的前景像素（类1）。...在分母为0的情况下，MCC将能够注意到我们的分类器方向错误，并且会通过将其设置为未定义的值（即numpy.nan）进行警告。...总结 存储库中的最后两个示例通过调用测试函数来测试边缘情况和在小的数组（少于10个元素）上的随机预测场景。如果我们测试该算法的简单逻辑，则测试边缘情况和潜在问题很重要。

    1.3K12

    【python-opencv】性能衡量和提升技术

    我们将看到一些重要的信息，有关更多详细信息，请查看“ 其他资源”部分中的链接。...1、使用opencv衡量性能 cv.getTickCount函数返回从参考事件（如打开机器的那一刻）到调用此函数那一刻之间的时钟周期数。...如果你检查其来源，你可以看到中值滤波是 SIMD 优化。因此，你可以使用它在代码顶部启用优化(请记住，它是默认启用的) 3、Ipython中衡量性能 有时你可能需要比较两个类似操作的性能。...因此，对于包含一两个元素的运算，Python标量比Numpy数组好。当数组大小稍大时，Numpy会占优势。 我们将再尝试一个示例。...由于Numpy和OpenCV已针对向量运算进行了优化，因此将算法/代码向量化到最大程度。 利用缓存一致性。 除非需要，否则切勿创建数组的副本。尝试改用视图。数组复制是一项昂贵的操作。

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    Python基础——Numpy库超详细介绍+实例分析+附代码

    一般不需要安装，装Python就自动装了，如果需要：  pip3 install numpy 然后导出  import numpy as np 2、常用方法  2.1最常用的  2.2更多  array.shape...： 一维数组：a[5] 多维数组：a[2][3]或a[2,3] 4 数组的切片： 一维数组：a[3:6]，a[:5] 多维数组：a[3:6,1:7]，a[:,1:7] 注意：与列表不同，数组切片时并不会自动复制.../cosh/sin/sinh/tan/tanh(array) 三角函数  numpy.modf(array) 将array中值得整数和小数分离，作两个数组返回  numpy.ceil(array) 向上取整...(array1,array2) 元素级求模  numpy.copysign(array1,array2) 将第二个数组中值得符号复制给第一个数组中值  numpy.greater/greater_equal...7, 8, 9, 10]) a[(a>5)&(a%2==0)]  b = np.array([1,-2,3,4,5,4,7,8,-9,10]) np.sign(b) np.modf(b)[0]#返回两个数组

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    Python基础——Numpy库超详细介绍+实例分析+附代码

    一般不需要安装，装Python就自动装了，如果需要：  pip3 install numpy 然后导出  import numpy as np 2、常用方法  2.1最常用的  2.2更多  array.shape...： 一维数组：a[5] 多维数组：a[2][3]或a[2,3] 4 数组的切片： 一维数组：a[3:6]，a[:5] 多维数组：a[3:6,1:7]，a[:,1:7] 注意：与列表不同，数组切片时并不会自动复制.../cosh/sin/sinh/tan/tanh(array) 三角函数  numpy.modf(array) 将array中值得整数和小数分离，作两个数组返回  numpy.ceil(array) 向上取整...(array1,array2) 元素级求模  numpy.copysign(array1,array2) 将第二个数组中值得符号复制给第一个数组中值  numpy.greater/greater_equal...7, 8, 9, 10]) a[(a>5)&(a%2==0)]  b = np.array([1,-2,3,4,5,4,7,8,-9,10]) np.sign(b) np.modf(b)[0]#返回两个数组

    1.4K30

    【技术综述】一文道尽传统图像降噪方法

    01图像降噪算法分类 虽然各种图像降噪算法犹如雨后春笋般不断新增，然而很多方法都存在一个通用的缺点，就是在降噪的同时往往会丢失图像的细节或边缘信息。...是的，BM3D就是融合了spatial denoise和tranform denoise，从而可以得到最高的峰值信噪比。它先吸取了NLM中的计算相似块的方法，然后又融合了小波变换域去噪的方法。...Step2：最终估计 具体的步骤从流程图可看出和Step1基本一样，不同的有两处： 一处是聚合过程将会得到两个三维数组：噪声图形成的三维矩阵和基础估计结果的三维矩阵。...因为对于受脉冲噪声和椒盐噪声污染的图像，相应位置的图像灰度发生了跳变，是不连续的，而此处的中值滤波正是一种非线性滤波方法，对这些类型的随机噪声，它比相同尺寸的线性平滑滤波器引起的模糊更少，能较好的保持边缘...，但会使图像中的小目标丢失，因此对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。

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    NumPy库是什么，如何使用它？

    NumPy 的目的是处理数组以及 线性代数、傅里叶变换和矩阵。但是，为什么在 Python 已经拥有可以作为数组的列表的情况下还要使用 NumPy 呢？简单来说，就是速度。...接下来，让我们创建一个数组并将其分配给 arr，如下所示： arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) 如您所见，我们在这里使用了 NumPy 的...使用 copy 参数，有一个主要参数和两个可选参数，它们是： original_array – 这是主要参数，定义要复制的原始数组。 order – 这是可选参数之一，控制数组中值的复制顺序。...print(my_array) print(copy_array) my_array[-1,-1] = 100 print(my_array) print(bad_copy) 如果您运行上面的代码，两个数组都将打印为...这就是我们使用 copy 的原因。 这就是 NumPy 的入门介绍。下次我们将深入探讨，因为 NumPy 还有更多技巧。 avaScript：Wasm与PythonMonkey的魔力

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    opencv 4 -- 图像平滑与滤波

    如果两个标 准差都是 0，那么函数会根据核函数的大小自己计算。...高斯模糊简单点说： 在某些情况下，需要对一个像素的周围的像素给予更多的重视 三、medianBlur—图像中值滤波 简称：中值模糊 顾名思义就是用与卷积框对应像素的中值来替代中心像素的值。...前面的滤波器都是用计算得到的一个新值来取代中心像素的值， 而中值滤波是用中心像素周围(也可以使他本身)的值来取代他。 他能有效的去除噪声。...四、bilateralFilter—图像双边滤波 简称：双边滤波 函数 cv2.bilateralFilter() 能在保持边界清晰的情况下有效的去除噪音 但是这种操作与其他滤波器相比会比较慢 我们已经知道高斯滤波器是求...所以这种方法会确保边界不 会被模糊掉，因为边界处的灰度值变化比较大 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt

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    Python NumPy高维数组广播机制与规则

    在Python的NumPy库中，广播机制是进行数组操作时非常强大且实用的特性。广播机制允许NumPy在不同形状的数组之间执行算术运算，而不需要显式地对数组进行复制或调整。...广播（broadcasting）是指NumPy在运算过程中，将较小的数组形状扩展成较大的数组形状，以便在不增加存储开销的前提下进行高效的数组计算。...当两个数组的形状不同，但它们在特定维度上可以“兼容”时，NumPy就会自动进行广播，使它们的维度一致。...不同形状高维数组的运算 在某些情况下，可能需要将两个高维数组相加，而它们的形状并不完全相同。例如，一个数组的形状为(3, 1, 4)，另一个数组的形状为(1, 2, 4)。...通过广播，NumPy可以在不增加内存消耗的情况下灵活地扩展较小数组，使它们与较大数组进行操作。本文详细介绍了广播的规则、应用场景以及实际案例，展示了如何在高维数组运算中应用广播机制。

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    numpy基础知识

    reshape((2,3)) 修改形状，修改后是新值，而原数组不变 flatten() 展开数组 shape的值：一个值(a, ) —– 一维 —– a表示数组中元素的个数两个值(a, b ) —–...进行运算（3）列数相同(a(1,2),b(4,2))： b的每一行和a进行运算（4）行数和列数不等：报错 多维(广播原则)如果两个数组的后缘维度（从末尾开始算起的维度）的轴长度相符或其中方的长度为1，则他们是广播兼容的...广播会在缺失和（或）长度为1的维度上进行。...delimiter：分割字符串skiprows：跳过的行（如：标题行） usecols：读取的数据的列 unpack：若为true，矩阵转置 numpy 转置： （1）transpose() 方法 （2...：t[行,列]，取指定的行和列，其中:表示都要，如t[1,:]表示第二行的所有列例： import numpy as np t = np.arange(6).reshape((3,2)) print(t

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