随笔分类 - Python
摘要:下面介绍如何将Python Notebook (.ipynb)转换成Markdown文件(.md) 首先安装nbconvert: pip install nbconvert 然后cd到文件的目录下,用下命令: jupyter nbconvert --to markdown **.ipynb
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摘要:seaborn是一个基于pyplot的数据可视化库,可以比较简单美观地用于展示基于Pandas数据类型的数据 missingno是一个基于pyplot的用于展示数据空值的直观工具,在处理大数据时也非常有用 安装: pip install seaborn pip install missingno 使
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摘要:本文主要介绍Pandas数据类型和空值处理 数据类型dtype pandas数据导入后会自动转变为dtype类型,查看类型: reviews.price.dtype 类型转换: reviews.points.astype('float64') 关于dtypes的详细信息参考: https://pan
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摘要:本文介绍数据的分组groupby, 排列sort,重命名rename,合成combine 数据以上一篇所介绍的wine数据为例 groupby 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/101284491 以taster_twitter_handle创建一个分组并按照每个tas
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摘要:本文介绍常用Pandas列(Series)数据特征提取方法 我们以一组酒的数据为例,将数据保存到reviews,然后用heads()预览一下: import pandas as pd pd.set_option("display.max_rows", 5) reviews = pd.read_csv
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摘要:最近在Kaggle上学习Machine Learning,对于机器学习工程师来说pandas实在太重要,写几篇博客作pandas课程的笔记 1. DataFrame的创建 DataFrame可以看作一个数据表格,创建一个带索引的DataFrame: pd.DataFrame({'Bob': ['I
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摘要:参考:https://www.cnblogs.com/lifei01/p/14105346.html 1. Iru_cache介绍 1.1 lru_cache提供的功能 lru_cache缓存装饰器提供的功能有: 缓存被装饰对象的结果(基础功能) 获取缓存信息 清除缓存内容 根据参数变化缓存不同的结
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摘要:转载自:https://blog.csdn.net/weixin_41874898/article/details/100183715 概述: 光流估计光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”,根据各个像素点的速度矢量特征,可以对图像进行动态分析,例如目标跟踪。要求如下:(1)亮度
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摘要:转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/90103849 所谓背景建模,就是将背景识别出来,与前景进行区分的过程。 帧差法 由于场景中的目标在运动,目标的影像在不同帧中的位置不同,该类算法对图像上的连续两帧进行差分运算,不同帧对应的像素点相减,判断灰度差的绝对值,当绝对值超
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摘要:参考: https://blog.csdn.net/qq_40369926/article/details/88597406 https://www.bilibili.com/video/BV1PV411774y?p=58 https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/p
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摘要:参考:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68571164 在图像处理和与计算机视觉领域,兴趣点(interest points),或称作关键点(keypoin
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摘要:(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术,将图片、照片上的文字内容,直接转换为文本。opencv不自带ocr,即使从cv4.4以后的external中包含cv::text识别文字,也需要用户先预装tesseract。 Tesseract是最主流的OCR开源库,
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摘要:一.作用 透视变换是将图像从一个视平面投影到另外一个视平面的过程,所以透视变换也被称为投影映射(Projection Mapping)。我们知道在图像的仿射变换中需要变换矩阵是一个2x3的两维平面变换矩阵,而透视变换本质上空间立体三维变换,根据其次坐标方差,要把三维坐标投影到另外一个视平面,就需要一
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摘要:一. 傅里叶变换 概念 https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 作用 高频:变化剧烈的灰度分量,如边界 低频:变化缓慢的灰度分量,如大海 高通滤波器:只保留高频,边界增强 低通滤波器:只保留低频,图片模糊 二. opencv的实现 傅里叶变换: cv2.dft()
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摘要:转载自:https://blog.csdn.net/qq_44262417/article/details/89149942 直方图均衡化 图像的直方图是对图像对比度效果上的一种处理,旨在使得图像整体效果均匀,黑与白之间的各个像素级之间的点更均匀一点。直方图均衡化:如果一副图像的像素占有很多的灰度级
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摘要:模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的,就是拿着模板图片在原图中从左上至右下依次滑动,直到遇到某个区域的相似度低于我们设定的阈值,那么我们就认为该区域与模板匹配了,也就是我们找到了姚明的位置,并把它标记出来。 opencv中提出6种模板匹配公式: 示例: 原图像: 匹配模板: 代码: 1 import
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摘要:一. findCounters轮廓检测 OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 参数 第一个参数是寻找轮廓的图像; 第二个参数表示轮廓的检索模式,有四种(本文介绍的都是新的cv2接口): cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
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摘要:图像金字塔的含义: 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩,一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件
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摘要:本文开始Python - opencv的学习,因为有一些图像基础,图形学的基础部分(包括图像基本知识、环境部署、灰度直方图和二值化、图像缩放、腐蚀膨胀、开闭运算)跳过,直接从常用处理和机器学习开始。 本文记录opencv的边缘检测应用。 一. Sobel算子 sobel算子的思想,Sobel算子认为
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摘要:用Python写了一段代码,用于将docx中的comment进行导出,导出到另外一个docx文件 用到的Lib: docx,zipfile,bs4 原理:docx文件重命名为.zip文件,然后解压缩,会发现很多个xml文件 其中comment存放在 word/comments.xml。 另外一个文件
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