原文:Python机器学习(六十一)SciPy 图像处理

图像处理和分析通常被看作是对二维值数组的操作。然而,在一些领域中,必须对高维数的图像进行处理分析,例如,医学成像和生物成像。由于对多维特性的良好支持,numpy非常适合这种类型的应用程序。scipy.ndimage包提供了许多通用的图像处理和分析功能,这些功能支持操作任意维度的数组。 scipy.ndimage中提供了图像矩阵变换 图像滤波 图像卷积等功能。 旋转图片 旋转图片,可以使用ndima ...

2020-06-20 22:06 0 579 推荐指数:

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Python机器学习六十三)SciPy 信号处理

scipy.signal模块专门用于信号处理。 重新采样 scipy.signal.resample()函数使用FFT将信号重采样成n个点。 示例 输出 去除趋势 scipy.signal.detrend()函数从信号中去除线性趋势。 示例 输出 ...

Sun Jun 21 06:24:00 CST 2020 0 748
Python机器学习六十二)SciPy 优化

优化是指在某些约束条件下,求解目标函数最优解的过程。机器学习、人工智能中的绝大部分问题都会涉及到求解优化问题。 SciPy的optimize模块提供了许多常用的数值优化算法,一些经典的优化算法包括线性回归、函数极值和根的求解以及确定两函数交点的坐标等。 导入scipy.optimize模块 ...

Sun Jun 21 06:17:00 CST 2020 0 1454
OpenCV图像处理中的“机器学习"技术的使用

注意,本文中所指“机器学习"(ML)技术,特指SVM、随机森林等”传统“技术。 一、应用场景 相比较当下发展迅速的各路“端到端”技术, SVM、随机森林等”传统“技术它的应用价值,在于”以更贴合现有系统的方式提供一种识别的途径“。比如你使用tf、keras ...

Mon Dec 07 04:02:00 CST 2020 0 436
《数字图像处理机器学习》读书小结

读这本书,前后算作一次半吧。第一次读时,到了第八课的形态学处理部分时荒弃了,当时也没有养成做笔记的习惯,导致最后不了了之。后来在去年12月份左右重新捡起这本书,并且坚持在阅读的同时多看源码多做笔记,最终于4月底完成阅读与学习。 目前我对这本书的看法是,着重介绍灰度图像处理 ...

Fri Apr 28 23:31:00 CST 2017 0 2065
Python机器学习(五十七)SciPy 积分

Scipy中的integrate模块提供了很多数值积分方法,例如,一重积分、二重积分、三重积分、多重积分、高斯积分等等。 下面介绍几种常用的积分函数。 一重积分 SciPy积分模块中,quad函数是一个重要函数,用于求一重积分。例如,在给定的a到b范围内,对函数f(x)求一重积分 ...

Sun Jun 21 05:53:00 CST 2020 0 555
 
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