问题:在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
选自Machine Learning Plus 作者:Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考,让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级,L1 最简单,难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍,希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案,参见原文。 原文链接:https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接:https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
1.1什么是轮廓 轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点(沿边界)的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。
翻译:YingJoy 网址: https://www.yingjoy.cn/ 来源: https://github.com/rougier/numpy-100 全文: https://github.com/yingzk/100_numpy_exercises ---- 接上文: 100个Numpy练习【1】 接上文: 100个Numpy练习【2】 ---- Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础的同学,完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。 Pyth
Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础的同学,完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。
21、创建一个自定义的dtype,将颜色描述为4个unisgned字节(RGBA)
本文转自『机器之心编译』(almosthuman2014) 在 reshape 函数中使用参数-1
Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵,新形状应该和原形状兼容。有意思的是,我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子:
原文链接:https://towardsdatascience.com/5-smart-python-numpy-functions-dfd1072d2cb4
从这个矩,你可以提取有用的数据,如面积、中心点等。中心点是由Cx=M10/M00和Cy=M01/M00的关系给出的。这可以按以下方式进行。
特征矩可以帮助您计算一些特征,例如物体的质心,物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典。见下文:
NumPy广播的优点是在复制值得过程中没有占用额外得空间,但是在我们考虑广播时,它是一种有用的思维模型。 例如如下对三维数组数值扩展
您已经读了这本书,因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能,例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣,您将不会感到失望! OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库,可让您处理图像和视频以完成各种任务,从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。
在本节中,您将加深对理论的理解,并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念,例如图像过滤,特征映射,边缘检测,卷积运算,激活函数,以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow,Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
NumPy(Numerical Python)是一个开源的 Python 库,几乎在每个科学和工程领域中都被使用。它是 Python 中处理数值数据的通用标准,在科学 Python 和 PyData 生态系统的核心地位不可撼动。NumPy 的用户包括从初学者程序员到经验丰富的从事最前沿的科学和工业研究与开发的研究人员。NumPy API 在 Pandas、SciPy、Matplotlib、scikit-learn、scikit-image 和大多数其他数据科学和科学 Python 软件包中得到广泛应用。
在深入探讨 Python 之前,简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行,因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面,Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本,特别适合机器学习和数据分析,完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版:它免费,无需任何设置,预装了许多包,易于与世界共享,并且可以免费访问硬件加速器,如 GPU 和 TPU(有一些限制)。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本,请确保虚拟环境已正确安装(按照设置说明操作),激活它,然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来,打开笔记本并将其下载到选择的目录中,方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后,切换到该目录并运行 jupyter notebook。
计算机视觉算法消耗并产生数据-它们通常将图像作为输入并生成输入的特征,例如轮廓,感兴趣的点或区域,对象的边界框或其他图像。 因此,处理图形信息的输入和输出是任何计算机视觉算法的重要组成部分。 这不仅意味着要读取和保存图像,还要显示有关其功能的其他信息。
上次发的numpy 100题练习 <一>不知道大家学的咋样了大概又放在收藏夹里吃灰了吧,我们加班加点终于把后一半给翻译出来啦~希望各位观众老爷们喜欢~
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
对于真实的图片,也可以使用合适的卷积核(3*3卷积核的中间值是8,周围一圈的值是8个-1)对其进行操作,用来检测物体的外形轮廓。主要原理是,若不是图像边缘,则得到的值为0,是边缘则值不为0,就会输出轮廓图。
我们在关于轮廓的内容中看到了什么是凸面体。任何偏离这个凸包的物体都可以被认为是凸性缺陷。
我们看到了关于轮廓的第二章的凸包。从这个凸包上的任何偏差都可以被认为是凸性缺陷。 OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用如下:
OpenCV是一个巨大的开源库,广泛用于计算机视觉,人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别,物体检测,人类活动识别,物体跟踪等。
之前写的Pandas系列,已经为数千个徘徊在pandas大门的小伙伴打开了一条快速上分通道:
前面,已经为大家发布了Numpy系列的十篇文章,这里暂时告一段落,现为大家提供100道Numpy练习题,算是作为一个查漏补缺吧!
轮廓线可以简单地解释为连接所有连续点(沿边界)的曲线,具有相同的颜色或灰度。轮廓线是形状分析和物体检测与识别的一个有用工具。
对于Numpy,我讲的不多,因为和Pandas相比,他距离日常的数据处理更“远”一些。
为了区分形状 ,我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm(例如Harris)来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落,一个正方形的四个,还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
numpy作为高性能科学计算和数据分析的基础包,它是众多数据分析、机器学习等工具的基础架构,掌握numpy的功能及其用法将有助于后续其他数据分析工具的学习。
在深度学习中,Tensor是一种重要的数据结构,它可以用来存储和处理多维数组。在PyTorch中,Tensor是一种非常基础且常用的数据类型,它支持很多高效的操作。本篇博客将介绍如何使用torch tensor,让你快速入门。
Numpy 是什么就不太过多介绍了,懂的人都懂! 文章很长,总是要忍一下,如果忍不了,那就收藏吧,总会用到的 萝卜哥也贴心的做成了PDF,在文末获取! 前情回顾: 肝了3天,整理了90个Pandas案例,强烈建议收藏! 2021-10-18 📷 又肝了3天,整理了80个Python DateTime 例子,必须收藏! 2021-10-20 📷 有多个条件时替换 Numpy 数组中的元素 将所有大于 30 的元素替换为 0 将大于 30 小于 50 的所有元素替换为 0 给所有大于 40 的元素加 5 用 N
之前吃串串火锅,老板数竹签不是称重就是用手慢慢数,但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目,而且容易暗箱操作;而慢慢数总是要等待比较长的时间,感觉两者对处理数竹签的问题都存在比较大的缺陷。因此,一款可以数竹签的应用因此产生,一下就弥补了两种处理方式所存在的缺陷。
大家好,六小桨第2期和大家见面啦,我是助教唐僧!就在上期,我们被杠了!居然有人质疑我们的算术不好,因为明明只有5个主桨人,哪来的六小桨……但是难道助教就不算人嘛?掩面哭泣~好吧,戏有点多了。
智能视觉测量是指用计算机视觉技术实现对物体的尺寸测量,它在工业、林业、物流等领域有重要的应用。一般做法是用相机或激光雷达对物体拍照/扫描,然后识别图像中的待测量物体,得到其边界或形状信息,最后在坐标系中计算物体的尺寸。本文将以原木智能检尺(直径测量)为例,介绍智能视觉测量系统的技术原理,以及需要解决的难点问题。
OpenCV 中有一个函数 cv.convexityDefect() 可以帮助我们找到凸缺陷。
在本书的第二部分中,您将更深入地了解 OpenCV 库。 更具体地说,您将看到计算机视觉项目中所需的大多数常见图像处理技术。 此外,您还将看到如何创建和理解直方图,直方图是用于更好地理解图像内容的强大工具。 此外,您将在计算机视觉应用中看到所需的主要阈值处理技术,这是图像分割的关键部分。 此外,您还将看到如何处理轮廓,轮廓用于形状分析以及对象检测和识别。 最后,您将学习如何构建第一个增强现实应用。
在使用机器学习算法进行数据建模时,经常会遇到输入数据的维度问题。其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead",意味着算法期望的是一个二维数组,但是实际传入的却是一个一维数组。 本文将介绍如何解决这个错误,并提供使用numpy库中的reshape()函数来转换数组维度的示例代码。
补充知识:opencv python 轮廓特征/凸包/外接矩形/外接圆/拟合矩形/拟合直线/拟合圆
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