函数原型: 功能: 读取图像的灰度值 参数列表: 第1个参数(in):输入图像 第2个参数(in):被访问像素的行坐标,Row >= 0 && Row < height 第3个参数(in):被访问像素的列坐标,Col > ...
函数原型: 功能: 计算Images中Regions的均值和方差。 参数列表: 第 个参数Regions是输入对象,即被计算区域 第 个参数Images是输入变量,即灰度图像 第 个参数Mean是输出变量,即被测区域的灰度均值 第 个参数Deviation是输出变量,即被测区域的灰度方差 复杂度: 如果区域的面积记为F,则算法的时间复杂度为O F ...
2021-02-24 10:10 0 1639 推荐指数:
函数原型: 功能: 读取图像的灰度值 参数列表: 第1个参数(in):输入图像 第2个参数(in):被访问像素的行坐标,Row >= 0 && Row < height 第3个参数(in):被访问像素的列坐标,Col > ...
用Python求均值与方差,可以自己写,也可以借助于numpy,不过到底哪个快一点呢? 我做了个实验,首先生成9百万个样本: 第二行是为了让样本小一点,否则从1加到9百万会溢出的。 自己实现,遍历数组来求均值方差: 用时5.3s 借助numpy的向量运算来求: 用时1.0s ...
...
我们在处理矩阵数据时,需要用到数据的均值和方差,比如在batch normalization的时候。 那么,tensorflow中计算均值和方差的函数是:tf.nn.moments(x, axes) x: 我们待处理的数据 axes: 在哪一个维度上求解,是一个list,如axes ...
close all; clear; clc; %% 数据 X=[1 2 3 4 5 6]; %% 均值计算,如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组。mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值。 %若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X))。也可使 ...
Pytorch图像预处理时,通常使用transforms.Normalize(mean, std)对图像按通道进行标准化,即减去均值,再除以方差。这样做可以加快模型的收敛速度。其中参数mean和std分别表示图像每个通道的均值和方差序列。 Imagenet数据集的均值和方差为:mean ...
打印输出: normMean = [0.49680823, 0.48622987, 0.44980356] normStd = [0.24765104, 0.24397221, 0.2627231 ...
一、区域(Region) 1)elliptic_axis() 计算区域的方向(-π/2<θ<=π/2) 这个算子是通过moments_region_2nd()算子,使用图形的Geometric Moments(几何矩)来找到的区域质心和区域方向。水平方向为角度0的方向 ...