hog图片的可视化
hog图片的可视化
from skimage.feature import hog image = mpimg.imread(rootPath + r'crop-delete-images/0.03 s.jpg') pixelsPerCell = 32 kwargs = dict(orientations=8, pixels_per_cell=(pixelsPerCell, pixelsPerCell), cells_per_block=(1, 1), transform_sqrt=True) normalised_blocks, hog_image =hog(image,visualize=True, **kwargs) from skimage import exposure hog_image_rescaled = exposure.rescale_intensity(hog_image, in_range=(0, 0.02)) final_img = image * hog_image_rescaled plt.imshow(hog_image) plt.imshow(hog_image_rescaled) plt.imshow(final_img)
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
· TypeScript + Deepseek 打造卜卦网站:技术与玄学的结合
· Manus的开源复刻OpenManus初探
· AI 智能体引爆开源社区「GitHub 热点速览」
· 三行代码完成国际化适配,妙~啊~
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?