原文:Halcon intensity算子,用於計算灰度的均值和方差

函數原型: 功能: 計算Images中Regions的均值和方差。 參數列表: 第 個參數Regions是輸入對象,即被計算區域 第 個參數Images是輸入變量,即灰度圖像 第 個參數Mean是輸出變量,即被測區域的灰度均值 第 個參數Deviation是輸出變量,即被測區域的灰度方差 復雜度: 如果區域的面積記為F,則算法的時間復雜度為O F ...

2021-02-24 10:10 0 1639 推薦指數:

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Halcon 算子 get_grayval 用於讀取圖像的灰度

函數原型: 功能: 讀取圖像的灰度值 參數列表: 第1個參數(in):輸入圖像 第2個參數(in):被訪問像素的行坐標,Row >= 0 && Row < height 第3個參數(in):被訪問像素的列坐標,Col > ...

Tue Feb 23 23:43:00 CST 2021 0 281
python計算均值方差

用Python求均值方差,可以自己寫,也可以借助於numpy,不過到底哪個快一點呢? 我做了個實驗,首先生成9百萬個樣本: 第二行是為了讓樣本小一點,否則從1加到9百萬會溢出的。 自己實現,遍歷數組來求均值方差: 用時5.3s 借助numpy的向量運算來求: 用時1.0s ...

Sat Jun 07 22:13:00 CST 2014 4 91116
tensorflow 計算均值方差

我們在處理矩陣數據時,需要用到數據的均值方差,比如在batch normalization的時候。 那么,tensorflow中計算均值方差的函數是:tf.nn.moments(x, axes) x: 我們待處理的數據 axes: 在哪一個維度上求解,是一個list,如axes ...

Wed Jan 02 19:44:00 CST 2019 0 4746
matlab計算均值方差

close all; clear; clc; %% 數據 X=[1 2 3 4 5 6]; %% 均值計算,如果X是一個矩陣,則其均值是一個向量組。mean(X,1)為列向量的均值,mean(X,2)為行向量的均值。 %若要求整個矩陣的均值,則為mean(mean(X))。也可使 ...

Tue Dec 19 05:14:00 CST 2017 0 9146
計算圖像數據集的均值方差(mean, std)用於transforms.Normalize()標准化

Pytorch圖像預處理時,通常使用transforms.Normalize(mean, std)對圖像按通道進行標准化,即減去均值,再除以方差。這樣做可以加快模型的收斂速度。其中參數mean和std分別表示圖像每個通道的均值方差序列。 Imagenet數據集的均值方差為:mean ...

Fri Oct 29 01:03:00 CST 2021 0 4511
計算圖片均值方差腳本

打印輸出: normMean = [0.49680823, 0.48622987, 0.44980356] normStd = [0.24765104, 0.24397221, 0.2627231 ...

Sun Aug 18 02:02:00 CST 2019 0 475
Halcon各個算子角度計算方式匯總

一、區域(Region) 1)elliptic_axis() 計算區域的方向(-π/2<θ<=π/2) 這個算子是通過moments_region_2nd()算子,使用圖形的Geometric Moments(幾何矩)來找到的區域質心和區域方向。水平方向為角度0的方向 ...

Fri Dec 20 06:44:00 CST 2019 0 1449
 
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