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安装 D2l 报错 全网最新解决方式
报错\moments copying pandas\tests\window\moments\test_moments_rolling_apply.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\pandas\tests\window\moments copying pandas\tests\window\moments\test_moments_rolling_functions.py -> build\libL1-020 帅到没朋友 (20 point(s))
最开始用了 set 但最后一个测试点超时了，想了想这遍历是顺序的，不需要考虑排序，所以用了 unordered_set 就把最后一个测试点给解决了。 而想了想既然 unordered_set 都可以，那么类似的向量 vector 也应该是可以的，所以就改成向量试了试。但结果发现却超时了。 故查了查这两个容器的比边缘检测（OpenCV）
梯度算子 不变矩 #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; using namespace cv; //原图，原图的灰度版，目标图 Mat g_srcImage, g_srcGrayImage, g_dstImage; //Canny边缘检测相关变量图像矩 Image Moments
什么叫图像矩 主要指几何矩，还存在复数矩 几何矩像素值与像素位置积的求和 中心距 中心归一化矩 矩一般对二值图像提取的轮廓再进行特征提取 图像的中心位置，使用图像的一阶矩除零阶矩m10和m01表示1阶矩，0+1=1，m00表示0阶矩 x0=m10/m00,y0=m01/m00 矩存储在moments数据结构中 怎计算偏度与峰度（R）
# test the skewness 以及峰度 library(moments) x <- rnorm(100,0,1) # 产生100均值为0， 标准差为1 的正太分布随机数 x <- rnorm(100,5,3) skewness(x) # 计算偏度 agostino.test(x) # 偏度的检验 kurtosis(x) # 计算峰度 由于没有减3 ，所以正太应该为3 anscombe.test(x) # 峰Halcon算子--区域特征
转自https://www.cnblogs.com/iluzhiyong/p/4857877.html 当我们想要提取Region时，图像处理后，往往存在几个类似的Region，此时，需要根据Region的一些特殊特征，来选择指定的Region。 求Region指定特征值：region_features(Regions : : Features : Value) 根据特征值选择区域：select_s鹅妹子的skimage.measure.regionprops
参考：https://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.measure.html#skimage.measure.regionprops skimage的强大无需多言，但是木有想到厉害成这个亚子！简直是宝藏函数！ 今天简单记录skimage.measure使用中遇到的惊喜。 一、汇总 函数 功能 skimage.measure.find_contour