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直方图均衡化

直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术，将图像的直方图分布变成近似均匀分布，从而增强图像的对比度，使色彩细节更丰富，多用于车牌识别、人脸识别场景（在论文里面数据预处理用的很多） import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\lenacolor.png", cv2.I

Numpy中的ravel()与flatten()函数

         说点个人见解。          ravel()与flatten()都具有展平的功能，都可以将数组拉成一维，从结果来看，二者效果一样。但ravel()更特殊，它有点c++里面引用的感觉，就是将拉长后的数组进行某个值的修改，然后拉长前的值会同时发生改变；而flatten()显得更独立，是一个崭

功率谱曲线

1.计算功率谱 1.1 原理 幅度谱、相位谱、功率谱是把信号傅里叶变换后的其中的一个特征提取出来，进行可视化。对于二维图像而言： 频谱： F(u,v)=sum(sum( f(x,y)e^(-j2pi(ux/M+vy/N)))) 功率谱： p(u,v)=|F(u,v)|^2 1.2 python代码实现 获得图像的功率谱，为一个二维数组。 Fk=np.ff

OpenCV+Python

  numpy ravel()、flatten()、squeeze() 　　都有将多维数组转换为一维数组的功能。 　　ravel()：如果没有必要，不会产生源数据的副本 　　flatten()：返回源数据的副本 　　squeeze()：只能对维数为1的维度降维

np.ravel()和np.flatten()的区别

　　两者的功能是一致的，将多维数组降为一维，但是两者的区别是返回拷贝还是返回视图，np.flatten(0返回一份拷贝，对拷贝所做修改不会影响原始矩阵，而np.ravel()返回的是视图，修改时会影响原始矩阵　　示例： import numpy as np a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]]) b = a.flatten() print(

adaboost.py

# importing necessary libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor # Create the dataset rng=np.random.RandomState(1) #此命令将会产生一个随机状

numpy.ravel() vs numpy.flatten()

两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维），两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（view，也颇有几分C/C++引用reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。1.二者的功能 >>>