如何根据两列之间直线的斜率过滤数据帧 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

算法集锦（18） | 自动驾驶 | 车道线检测算法

插入直线梯度来创建两条平滑的直线每个步骤的输入都是前一步的输出(例如，我们对区域分割图像应用Hough变换)。...下面的图表使我们能够看到两者之间的区别: ? HSV ? HSL 下图显示了原始图像及其HSV和HSL格式。 ? 可以看出，HSL比HSV更擅长对比车道线。...现在我们使用OR操作合并这两个掩码，然后使用AND操作与原始映像合并，并仅保留相交的元素。 ? 到目前为止，结果非常令人满意。看看我们的HSL黄面罩是如何清晰地识别黄色路标的!...看看上面的图片，我们根据汽车所在车道的轮廓“猜测”这个区域可能是什么，并定义一个多边形，它将作为我们的关注区域。我们将精明的分割图像并排放在一起，观察如何只保留最相关的细节: ?...为了使车道检测更平滑，并利用每一帧的排序和位置(因此也包括车道)，我决定在帧之间插入泳道梯度和截取，并剔除任何与前一帧的计算平均值偏离太多的线。车道检测器记住，视频是一系列的帧。

3K2 1

如何根据Excel某列数据为依据分成一个新的工作表

我们有时候需要将表单内的某列数据分到新的工作表里。...@qq.com 5029 Yan Yuki M Grade 3 Bilingual BG3 H 5029@example.com 妈妈 5029b3@qq.com 解析首先我们先按年级将表格分为新的文件...关闭VBA窗口，在Excel表Tab中的Developer中点击Macros。在弹出Macro窗口选择Splitdatabycol并点击Run即可。...然后代码运行之后，会弹出第一个窗口，选择全部表头（标题）{A1:D1} 第二个弹出框选择，除去标题的全部列。

6.8K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

2803 0

计算与推断思维十四、回归的推断

我们知道如何找到穿过散点图的最佳直线来绘制。在所有直线中它的估计的均方误差最小，从这个角度来看，这条线是最好的。但是，如果我们的数据是更大总体的样本呢？...回归模型简而言之，这样的模型认为，两个变量之间的底层关系是完全线性的；这条直线是我们想要识别的信号。但是，我们无法清楚地看到这条线。我们看到的是分散在这条线上的点。在每一点上，信号都被随机噪声污染。...但是，如果这种观察是假的呢？换句话说，如果真实直线是平的 - 也就是说，这两个变量之间没有线性关系 - 我们观察到的联系，只是由于从样本中产生点的随机性。...换句话说，给定值x的拟合值就是回归线在x处的高度。假设我们试图根据孕期天数来预测新生儿的出生体重。我们在前面的章节中看到，这些数据非常适合回归模型，真实直线的斜率的 95% 置信区间不包含 0。...我们已经开发了一种方法，使用我们样本中的数据，根据孕期天数预测新生儿的体重。

9901 0

计算与推断思维十三、预测

气候和污染的数据说了几十年内温度的什么事情？根据一个人的互联网个人信息，哪些网站可能会让他感兴趣？病人的病史如何用来判断他或她对治疗的反应？为了回答这样的问题，数据科学家已经开发出了预测的方法。...我们在 7.1 节看到，高尔顿研究了身体特征是如何从一代传到下一代的。他最著名的工作之一，是根据父母的高度预测子女的身高。我们已经研究了高尔顿为此收集的数据集。...但是，如果我们只将数据限制在 SUV 类别中，价格和效率之间仍然负相关的，但是这种关系似乎更为线性。 SUV 价格与加速度之间的关系也呈线性趋势，但是斜率是正的。...让我们定义一个函数correlation，它接受一个表格，和两列的标签。该函数返回r，它是标准单位下这些列的值的乘积的平均值。...我们试图根据《小女人》的句子数（x）来预测字符数量（y）。如果我们使用直线，它将有一个 MSE，它取决于斜率a和截距b。函数lw_mse以斜率和截距为参数，并返回相应的 MSE。

2.4K1 0

OpenGL ES学习阶段性总结

在后帧缓存混合产生最终的颜色，并切换前后帧缓存； OpenGL ES坐标是以浮点数来存储，即使是其他数据类型的顶点数据也会被转化成浮点型； framebuffer object 通常也被称之为 FBO.... + 1/(4^n) 根据等比求和公式得到Sn = 1+1/3 glPixelStorei 方法可以改变或者恢复像素的存储方式 GL_PACK_ALIGNMENT GL_UNPACK_ALIGNMENT...2、立方体纹理由6个正方形的2D图像组成的纹理。 3、多重纹理同时使用两个或者更多纹理。 4、点块纹理在一个顶点上应用纹理。纹理数组、纹理代理略。...基本图形光栅化 1、直线暴力法：微分方程，带入坐标，取整求解(x,y)；中点画线法：假设斜率在0~1之间，对于P(x, y)，下一个点只能在P1或者P2，求P1P2中点M，直线与P1P2交点Q，判断...M、Q的上下关系； bresenham画线法：假设斜率在0~1之间，对于P(x, y)，下一个点只能在P1或者P2，直线与P1P2交点为Q，判断P1Q和QP2的大小关系； 2、圆圆具有八对称性，对于一个愿只需要绘制

2.1K8 0

线性回归算法是什么

最简单的线性回归模型是我们所熟知的一次函数（即 y=kx+b），这种线性函数描述了两个变量之间的关系，其函数图像是一条连续的直线。...如下图蓝色直线：图1：线性连续函数还有另外一种回归模型，也就是非线性模型(nonlinear model)，它指因变量与自变量之间的关系不能表示为线性对应关系(即不是一条直线)，比如我们所熟知的对数函数...在机器学习中斜率 k 通常用 w 表示，也就是权重系数，因此“线性方程”通过控制 w 与 b 来实现“直线”与数据点最大程度的“拟合”。...下面把上述数据以二维数组的形式表示出来，构建一个数据集，如下所示： [[2021,8], [2020,7], [2019,6]] 我们知道两个点就可以确定一条“直线”，因此将两组数据带入 y = kx...矩阵相乘法是一个求两个向量点积的过程，也就是按位相乘，然后求和，如下所示：图1：矩阵乘法运算矩阵 A 的每一行分别与矩阵 B 的每一列相乘，比如 1*5+2*5+3*7 =36 、1*2

1021 0

数据结构思维第四章 `LinkedList`

如果endMillis太低，你可能无法获得足够的数据，来查看问题规模和运行时间之间的明确关系。这段代码位于ProfileListAdd.java，你将在下一个练习中运行它。...，n；第二列是以毫秒为单位的运行时间。...或者在数学上，像： runtime = a + b * n + c * n ** 2 有了完美的数据，我们可能能够分辨直线和抛物线之间的区别，但如果测量结果很嘈杂，可能很难辨别。...但是当你调用plotResults它时，会计算数据的最小二乘拟合并打印估计的斜率。...其中重要的一点：如果你在图形看到这样的直线，这并不意味着该算法是线性的。如果对于任何指数k，运行时间与n ** k成正比，我们预计看到斜率为k的直线。如果斜率接近1，则表明算法是线性的。

3182 0

挑战任务: 车道检测

接下来检测直线肯定是用霍夫变换，但ROI区域内的边缘直线信息还是很多，考虑到只有左右两条车道线，一条斜率为正，一条为负，可将所有的线分为两组，每组再通过均值或最小二乘法拟合的方式确定唯一一条线就可以完成检测...，只需保留边缘图中的红线部分区域用于后续的霍夫直线检测，其余都是无用的信息：如何实现呢？...车道计算这部分应该算是本次挑战任务的核心内容了：前面通过霍夫变换得到了多条直线的起点和终点，我们的目的是通过某种算法只得到左右两条车道线。第一步、根据斜率正负划分某条线是左车道还是右车道。...第二步、迭代计算各直线斜率与斜率均值的差，排除掉差值过大的异常数据。注意这里迭代的含义，意思是第一次计算完斜率均值并排除掉异常值后，再在剩余的斜率中取均值，继续排除……这样迭代下去。...最后得到的是左右两条车道线的起点和终点坐标，可以选择画出车道线，这里我直接填充了整个区域：视频处理搞定了一张图，视频也就没什么问题了，关键就是视频帧的提取和合成，为此，我们要用到Python的视频编辑包

5041 0

「前端动画数学与物理基础」点和直线

如何根据一个函数方程画一条直线呢？首先对方程进行变换，使方程的一边只有y 然后选择一个x值，并代入方程式计算出一个y值。（一般选择三个值）例3：画出方程3x-2y=8表示的直线。...1、两点之间的斜率接下来让我们来看坐标系中的P点（x1，y1）和Q点（x2，y2），用m来表示斜率，其对应的计算斜率公式如下：斜率=m=△y/△x=(y2-y1)/(x2-x1) 例4：计算点（1...解答思路： 1、首先我们需要通过两点之间的斜率公式，计算出直线斜率：斜率=m=（400-200）/（150-50）=200/100=2 2、然后将其中一点和斜率m带入点斜式方程： (y-y1)=m(x-x1...解答思路： 1、根据斜率的属性我们得知，两条直线垂直，其斜率相乘等于-1，由此我们可以得出另一条直线方程的斜率为-3/2。...直线在游戏或动画里可以代表建筑的边界、地面或者物体路径，因此需要思考如何判断两直线是否相交以及直线在哪里。其实计算交点，就相当两个方程组求解，计算出满足两个方程中的（x,y）的点而已。

1K6 0

「动画中的数学与物理基础」点和直线

02 直线及计算直线的斜率直线的定义我们都知道两点确定一条直线，在数学中我们一般用类似y=2x这样的函数方程表示直线，而方程的全解则是满足该方程的点。如何根据一个函数方程画一条直线呢？...1、两点之间的斜率接下来让我们来看坐标系中的P点（x1，y1）和Q点（x2，y2），用m来表示斜率，其对应的计算斜率公式如下： ?...解答思路： 1、首先我们需要通过两点之间的斜率公式，计算出直线斜率：斜率=m=（400-200）/（150-50）=200/100=2 2、然后将其中一点和斜率m带入点斜式方程： (y-y1)=m(x-x1...解答思路： 1、根据斜率的属性我们得知，两条直线垂直，其斜率相乘等于-1，由此我们可以得出另一条直线方程的斜率为-3/2。...直线在游戏或动画里可以代表建筑的边界、地面或者物体路径，因此需要思考如何判断两直线是否相交以及直线在哪里。其实计算交点，就相当两个方程组求解，计算出同时满足两个方程中的（x,y）的点而已。

1.4K3 0

精通Excel数组公式025：LINEST数组函数

学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 如果正在进行与x-y直线数据集相关的统计计算，那么一定会喜欢LINEST函数。...当使用最小二乘法将数据拟合到一条直线时，LINEST函数可以进行许多统计计算。...下面列出了该函数可以进行的一些统计计算： 1.判定系数 2.自由度 3.F统计 4.截距 5.斜率 6.截距的标准差 7.斜率的标准差 8.y标准差 9.回归平方和 10.残差平方和使用LINEST将斜率和截距传递到水平单元格区域...使用LINEST传递一个x变量的10个统计数据本示例展示如何显示多个统计值。在传递多个统计值时，要确定在输入LINEST前选择的单元格，遵循以下原则：选择比x变量数多1的列和5行。...图3 使用LINEST传递两个x变量的12个统计数据（多次回归）如下图4所示： Y值=因变量=测试成绩=列D X1值=自变量1=家庭作业成绩=列B X2值=自变量2=准备测试的学习时间=列C 如上文所讲的

2.8K3 0

51. N皇后

n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。上图为 8 皇后问题的一种解法。给定一个整数 n，返回所有不同的 n 皇后问题的解决方案。...", "...Q", ".Q.."] ] 解释: 4 皇后问题存在两个不同的解法。...解：任意两个皇后都不在同一条横线、竖线、斜线方向上,有难度，主要是理解以下三个数组表示的是什么意思，其实组成的n*n的n皇后矩阵可以看成一个数学坐标系，我们知道y=k*x+b表示的是一条直线，k为斜率，...column[j] 表示一条垂j轴的垂直线 cross1[j + i] 表示左低右高斜率45度的直线 cross2[-j + i + n - 1] 表示左高右低斜率45度的直线，为什么后面还要加上n-1...'; } } //column[i]表示第i列是否已经存在皇后 //cross1[i]表示第i条左下-右上方向的斜线是否已经存在皇后

3121 0

用数学方法解密神经网络

image.png 我们观察到两类bug。幼虫又长又瘦，瓢虫又宽又短。如果一个新的bug进入了这个场景，我们如何才能将它归类为毛毛虫或瓢虫(考虑到这是仅有的两类)?...我们看到线性函数是如何用于对以前未见的数据进行分类。但是，我们如何决定将直线放置在哪里，即如何确定直线的斜率呢？这一问题的答案同样是神经网络学习的核心，接下来我们将讨论这个问题。...image.png 新的斜率： image.png 请记住，误差E是计算值与正确值之间的差值，是根据我们目前对A的猜测计算出来的，即： image.png 结合所有方程并求解参数A： image.png...我们可以用误差E对分类线的斜率A进行δA的细化，这正是我们想要知道的，也就是通过调整A来提高直线的斜率，因此它是一个较好的分类器。...碰巧，这个新的A的计算值为1.1，它是期望的目标值。最后，通过所有这些计算，我们有了一种方法，可以根据当前的误差来改进参数A，从而帮助我们确定直线的斜率。

9360 0

【机器视觉与图像处理】基于MATLAB的角度计算

对数组的处理，尤其是一堆的只是bool量的二维数组，简直不要太简单好么？都不需要for嵌套了，直接取两个X坐标作为定值定量的检测这两行的数据，不就好了？下面是那位同学的想法： ?...不存在的！！所以还是直接让matlab去计算吧，直接用两点确定一条直线的方式，给两条直线分别求出来斜率，然后在视觉的绝对坐标系下转化为角度，最后就得到咯~~： ?...'); % bw=im2bw(pic); % bw=edge(bw,'canny'); % 按照我的四点构成两直线的做法，下面分别是四个点的列数，行数在形参中传入 first_dot1=0; first_dot2...=0; second_dot1=0; second_dot2=0; % 遍历给定行所有的item，然后查找400-1300之间的元素（取点不可能在此范围外），取两点 for i=1:1600 if...angle=0; %初始化角度 count=0; % 计数，用于最后的求平均 for i=(380:450) % 我取 400行到500行之间的两行，间隔最小20 最大50 ，间隔步长为2

1.2K9 0

【机器视觉与图像处理】基于MATLAB的角度计算

对数组的处理，尤其是一堆的只是bool量的二维数组，简直不要太简单好么？都不需要for嵌套了，直接取两个X坐标作为定值定量的检测这两行的数据，不就好了？下面是那位同学的想法： ?...不存在的！！所以还是直接让matlab去计算吧，直接用两点确定一条直线的方式，给两条直线分别求出来斜率，然后在视觉的绝对坐标系下转化为角度，最后就得到咯~~： ?...'); % bw=im2bw(pic); % bw=edge(bw,'canny'); % 按照我的四点构成两直线的做法，下面分别是四个点的列数，行数在形参中传入 first_dot1=0; first_dot2...=0; second_dot1=0; second_dot2=0; % 遍历给定行所有的item，然后查找400-1300之间的元素（取点不可能在此范围外），取两点 for i=1:1600 if...angle=0; %初始化角度 count=0; % 计数，用于最后的求平均 for i=(380:450) % 我取 400行到500行之间的两行，间隔最小20 最大50 ，间隔步长为2

1.1K1 0

最小二乘法公式

最小二乘法公式：各项的推导过程设拟合直线的公式为 , 其中：拟合直线的斜率为：；计算出斜率后，根据和已经确定的斜率k，利求出截距b。...推导过程在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时，通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1),(x2, y2).....应用课题一最小二乘法从前面的学习中, 我们知道最小二乘法可以用来处理一组数据, 可以从一组测定的数据中寻求变量之间的依赖关系, 这种函数关系称为本课题将介绍最小二乘法的精确定义及如何寻求与之间近似成时的经验公式...假定实验测得变量之间的个数据 , , …, , 则在平面上, 可以得到个点 , 这种图形称为“”, 从图中可以粗略看出这些点大致散落在某直线近旁, 我们认为与之间近似为一线性函数, 下面介绍求解步骤...如果在一直线上, 可以认为变量之间的关系为 . 但一般说来, 这些点不可能在同一直线上. 记 , 它反映了用直线来描述 , 时, 计算值与实际值产生的偏差.

3K3 0

正则化(1)：通俗易懂的岭回归

内容概要岭回归的主要思想岭回归的作用及如何发挥作用岭回归的多种使用情形岭回归可以解决样本较少的难题 1.岭回归与线性模型例如在如下数据中，代表许多只小鼠的体重和体积数据，横坐标对应小鼠的体重，...根据拟合的线性模型，我们可以预测任意体重小鼠的体积。 ? 如果样本越多，通过最小二乘法得到的线性回归模型的预测准确性越高，即该模型能够更加准确的反应小鼠体重与小鼠体积的关系。如果仅有两个样本呢？...因为两点决定一条直线，故基于两个样本的线性回归模型（size=0.4+1.3 x weight）的残差平方和等于0，但是其在新数据集中的预测性能将会非常差。 ?...岭回归的λ值： λ与斜率：在基于小鼠体重与小鼠体积数据的直线模型中，如果直线的斜率较大，小鼠体积随小鼠体重的增加而出现较大的变化；如果直线的斜率较小，小鼠体积随小鼠体重的变化仅出现非常小的变化。...最小二乘法对样本数量的严格要求：基于最小二乘法拟合模型，仅有一个数据时，基于该样本可拟合无数条直线，故不能确定一条最佳直线，需要至少两个样本才能确定一条直线（含有两个参数的模型，其中一个参数为截距）。

10.9K8 7

终于有人把线性回归讲明白了

▲图3-5 非线性函数的函数图像直线方程通常写作y=kx+b，k称为斜率，b称为截距，这两个参数可以看作两枚重要的旋钮，直接控制直线进行“旋转”和“平移”的动作。...具体来说，通过调整斜率，可以改变直线的角度。...在图3-6的四幅图中，直线均具有相同的截距，黑实线斜率均为2，但右上、左下、右下的三幅图中灰线斜率分别为1、1/2和0，对比黑实线可以看出，通过改变斜率可以使直线出现“旋转”的动作效果。 ?...▲图3-6 4条斜率不同的线性函数图像对比直线还有另一种调节方法。通过调整截距b，可以实现直线的上下平移。...我们按照机器学习的习惯，把已知条件整理成数据集，这是一个三行两列的矩阵： [[2017，3], [2018，4], [2019，5]] 这是一个二维矩阵，如果画出图像，两个维度之间的线性关系就一目了然。

6514 0

java 计算坐标点距离，平行线交点算法详解

所以很少涉及象限的问题。以下的一些算法，不会强调象限问题。这里，主要介绍如何使用勾股定理计算坐标距离，斜率计算线段交点等。 2. 根据两个坐标点，计算距离平面中，两点之间，直线最短。...所以我们计算交点的时候，可以先处理一下两个线段是否平行的问题。 3.1 判断线段是否平行那么，该如何判断两个线段是否平行呢？很简单比较两个线段的斜率是否相同即可。...但是线段公式中斜率是一个常量。也就是说只要是直线上的任意两点，计算出来的斜率是固定的。我们再根据点斜式公式的变种：y2=K(x2-x1)+y1 和x2=(y2-y1)/K+x1。...//根据数学表达式的规则，移动等号两边的数据。...所以，才会按照完全不懂的情况下。充分介绍一下这中间的运算过程。后面可能会更新，如何计算角度。根据坐标点，计算运动方向等等吧。

8083 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭