以下是坐标系内画圆:
import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt circlel=plt.Circle((0.4,0.4),0.2,color='r') fig,ax=plt.subplots() ax.add_artist(circlel) fig.savefig('1.png') img=cv.imread("1.png") cv.imshow("dst",img) #关闭 cv.waitKey(0)
以下是灰度直方图均衡化的步骤:
中值滤波函数:
img=cv.medianBlur(img,5)
SWM框架应用预测:
from sklearn import svm x=[[2,0],[1,1],[2,3]] y=[0,0,1] clf=svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(x,y) #.SVC ()就是SVM的方程,参数kernel为线性核函数 #热调用分类器的fit函数建立模型(即计算出分隔超平面,且所有相关属性都保存在了分类器cls里) print (clf) print (clf.support_vectors_ ) print (clf.support_ ) print (clf.n_support_) print (clf.predict([[2,0]]))#预测一个新的点