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沙龙
3
回答
python
中的
二
值
图像去噪
python
、
opencv
、
image-processing
、
image-thresholding
在我的项目中,我试图用
python
中的openCV对图像进行
二
进制
化
。我使用来自openCV的自适应高斯阈值来转换图像,结果如下: 我想用
二
值
图像作为OCR,但是太吵了。有没有办法从
python
中的
二
值
图像中去除噪声?我已经尝试过来自openCV的openCV,但这并没有什么不同。 P.S .更好的
二
值
化
选择也受到欢迎
浏览 1
提问于2018-03-16
得票数 5
回答已采纳
2
回答
数
python
的
二
值
化
python
、
binary
我有一个特征,那是一个数字,我想放大所有的可能性,并使它成为一个
二
进制功能。
浏览 3
提问于2017-10-10
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Python
2标记
化
与
二
值
化
python
、
dictionary
、
token
我将把每个标记放在字典上,作为键,其中包含一个
值
列表。 我已经尝试regex删除这些双大括号模式,如果-elses,但我找不到一个解决方案的工作。
浏览 0
提问于2019-12-17
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Python
requests.get函数,百分比符号在这里做什么?
python
、
python-requests
我使用的API文档包含以下代码片段: % (BASEURL, username, password))
浏览 5
提问于2022-07-12
得票数 -3
4
回答
二
值
化
方法中阈值
二
值
化
c++
、
c
、
algorithm
、
image
我试图将一幅图片进行
二
值
化
,当然,首先要准备它(灰度缩放)--我的方法是找到灰度的最大
值
和最小
值
,然后找到中间
值
(这是我的阈值),然后,对所有的像素进行迭代,将当前的像素与阈值进行比较,如果灰度
值
大于阈值,我将0放入矩阵中,而其他的
值
则为1。在一般情况下,我使用的是白色背景的
二
值
化
图像,因此我的算法是基于这个特性的。也许我最好寻找另一种
二
值
化
的方
浏览 4
提问于2012-01-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python
:
二
值
化
图像和填充形状
python
、
image
、
image-processing
、
machine-learning
、
computer-vision
我正在尝试测量两张图片之间的相似性,其中一张完全曝光不足:我想我可以对第
二
个图像进行
二
值
化
,使其在视觉上看起来与第一个图像更相似,但似乎第
二
个图像在leafs中没有太多的强度,因为下面的
二
值
化
代码使图像基本保持不变b_binarized = 255.0 * (b > threshold) imsave('b_binarized.jpg'
浏览 11
提问于2018-07-24
得票数 0
1
回答
使范畴
值
标准
化
或规范
化
python
、
data-science
、
normalize
、
standardized
我对数据科学(我正在使用
python
)相当陌生,并发现在进一步研究之前,我们最好将数据标准
化
或规范
化
。我的问题是: 如果有分类
值
(
二
进制和使用一种热编码(0或1),如男性或女性),我们是否需要标准
化
或标准
化
这类数据?如果分类数据是非
二
进制的,那么如果分类数据是非
二
进制的,例如,衡量您的健康状况(,2=quite health,3=healthy,4=fit,5=very fit),该怎么办?我们还需要对这类数据进行标准
化</e
浏览 8
提问于2021-03-02
得票数 2
1
回答
python
中的回归OLS
python
、
regression
、
least-squares
对于
python
中的多元回归模型,我有一些疑问:据我所知,生成了数据的规范
化
。标准
化
通常不会产生大于1的
值
。为什么,一旦缩放,我就会看到超过1的
值
? 哪里可以找到关于
浏览 8
提问于2022-02-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在Keras训练中,如何量化前传中的权重?
neural-network
、
keras
、
binary
在Keras中,我希望以Coubariaux等人的方式训练具有
二
进制权重的网络,但我无法确定代码中的量化(
二
进制
化
)应该发生在哪里。在后传中使用实
值
权
值
,计算梯度.
二
进制
值
的权重在下一批之前不会改变,在下一批时,通过对最近更新的实
值
权重进行
二
值
化
来重新计算它们。如果我在Layer.call()中执行
二
进制
化</
浏览 0
提问于2016-10-14
得票数 1
1
回答
Python
2.6vs2.7中的浮点行为
python
、
python-2.7
、
floating-point
、
python-2.6
、
floating-accuracy
因此,我开发了
Python
2.6解释器,得到了以下内容:[GCC 4.4.7 20120313 (Redmore information.2.10000000000000012.20000000000000022.2000000000000002
Pytho
浏览 3
提问于2013-12-17
得票数 3
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3
回答
Python
中标签
二
值
化
的逆向过程
python
、
scikit-learn
我已经为多类分类执行了一个标签
二
进制
化
,它工作得很好:140 y_test_binarize
浏览 41
提问于2017-07-15
得票数 3
1
回答
如何在Java/Android中解锁与C、C++和
python
链接的类?
java
、
python
、
machine-learning
、
serialization
、
pickle
我用
python
训练模型,并使用下面的代码将其保存为泡菜文件。#Save the trained model pickle.dump(mevm,f)我的问题是 如何在Android/Java中读取这个保存的模型?既然这是与C、C++和
python
链接的,那么
浏览 4
提问于2020-12-14
得票数 0
1
回答
什么样的去噪必须遵循局部自适应的
二
值
化
?
image-processing
、
denoise
我正在试验局部(自适应)灰色阈值,以便对黄色手稿的B&W照片进行
二
值
化
:在这两种情况下(grey < threshold_niblack()在scikit中是图像,cv.adaptiveThreshold()在cv2中-- all
Python
),我得到的结果是成功地进行了
二
进制
化
,背景非常一致-并且完全充满了噪声:我现在需要采取什么样的步骤才能将文本与背景噪音分开?
浏览 0
提问于2019-11-08
得票数 1
1
回答
为什么西亚诺在我用辍学率的时候要扔NaNs?
python
、
theano
、
deep-learning
我是训练一个简单的前馈模型与3或4个隐藏层和辍学之间的每个(隐藏层+非线性)组合。有时经过几个时期(约10-11年),模型开始输出Infs和NaNs,因为NLL的误差和准确度下降到0.0%。当我不使用辍学时,这个问题就不会发生。这是一个众所周知的问题,辍学在西亚诺?我实现辍学的方式是: mask = self.theano_rng.binomial(n=1, p=self.p, size=input.shape, dtype=theano.config.floatX)其中输入是我们想要应用辍
浏览 3
提问于2016-04-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
文本
二
值
化
python
、
opencv
、
tesseract
我想对这个图像进行
二
值
化
: 把它和tesseract ocr一起使用。
浏览 5
提问于2014-10-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
对称
二
值
化
r
、
histogram
、
binning
假设我有一个向量:我想把它放入以下垃圾箱:(-2,-1],(-1,1),[1,2]cut(vec.test, c(-2, -1+.Machine$double.eps, 1-.Machine$double.eps, 2), right=TRUE)
浏览 2
提问于2014-11-04
得票数 2
回答已采纳
2
回答
二
值
化
数组
python
、
arrays
我有一个列向量来表示一周中的每一天我需要对这个向量进行
二
值
化
,因为原始向量中的每一项都必须转换为向量,其中数字表示需要1的索引,其余的必须是0。
浏览 4
提问于2016-11-10
得票数 2
回答已采纳
1
回答
二
值
化
标准
classification
、
accuracy
、
binary
但我读到,当它是一个
二
进制分类器时,我们应该考虑: TP+TN/总nbr的情况。 谁能给我解释一下原因吗?谢谢
浏览 0
提问于2020-01-09
得票数 0
4
回答
根据先前的
值
对
python
列表进行
二
进制
化
python
、
algorithm
、
list
我想根据之前的
值
对
python
列表进行
二
进制
化
,如果之前的
值
较低,则输出应为1,如果较高,则输出应为0。
浏览 44
提问于2017-12-18
得票数 3
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1
回答
表数据先验算法实现的
Python
库
library
、
python
我想要一个
Python
库,它可以实现apriori算法,并且与熊猫数据帧兼容。 数据被
二
值
化
,如果一个项包含在事务中,它意味着1,如果不是,则表示0。所以,一个T x n数据帧。(
Python
版本并不重要。)
浏览 0
提问于2016-07-27
得票数 0
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