1. 拉普拉斯算子 1.1 简介 一种典型的各向同性的微分算子,可用于检测图像中灰度图片的区域 $$ \nabla^{2} f=\frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}+\frac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}} $$ 根据上述的差分近似可以推导出 $$ \nabla^{2} f(x, y)=f(x+1, y)+f(x-1, y)+f(x, y+1)+f(x, y-1)-4 f(x, y) $$ 1.2 锐化过程 使用拉普拉斯过滤

http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38961399 之前一段我们提到的算法都是和平滑有关, 经过平滑算法之后, 图像锐度降低, 降低到一定程度, 就变成了模糊. 今天我们反其道行之, 我们看看锐化是怎么做的. 这里的锐化, 还是的从平滑谈开去.我们先来观察原来的图像和平滑图像的区别: 原图 raw: 模糊图 blur: _________________________________________________________ 源图

Python实现各种排序算法的代码示例总结 作者:Donald Knuth 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-12-11我要评论 这篇文章主要介绍了Python实现各种排序算法的代码示例总结,其实Python是非常好的算法入门学习时的配套高级语言,需要的朋友可以参考下 在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数.<数据结构>也会花大量篇幅讲解排序.之前一段时间,由于需要,我复习了

自从工作后就没什么时间更新博客了,最近抽空学了点Python,觉得Python真的是很强大呀.想来在大学中没有学好数据结构和算法,自己的意志力一直不够坚定,这次想好好看一本书,认真把基本的数据结构和算法补一补. Python讲数据结构和算法的书,我想说的是真的太少了!!广泛搜索,中文的图书基本上没有,倒是找到两本外文的: Problem Solving with Algorithms and Data Structures (用Python讲解数据结构与算法) Python Algorithms

今天依旧是学算法,前几天在搞bbs项目,界面也很丑,评论功能好像也有BUG.现在不搞了,得学下算法和数据结构,笔试过不了,连面试的机会都没有…… 今天学了折半查找算法,折半查找是蛮简单的,但是归并排序我就挺懵比,看教材C语言写的归并排序看不懂,后来参考了别人的博客,终于搞懂了. 折半查找 先看下课本对于 折半查找的讲解.注意了,折半查找是对于有序序列而言的.每次折半,则查找区间大约缩小一半.low,high分别为查找区间的第一个下标与最后一个下标.出现low>high时,说明目标关键字在整个有序

Python实现常用排序算法 冒泡排序 思路: 它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成. 代码: def bubble_sort(lists): # 冒泡排序 count = len(lists) for i in range(0, count): for j in range(i + 1, count): if lists[i] > lists[j]: lists[i], lis

title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["python"] 实现效果 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") #

源于经典 数据结构作为计算机从业人员的必备基础,Java, c 之类的语言有很多这方面的书籍,Python 相对较少, 其中比较著名的一本 problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python. 其中<用Python解决数据结构与算法问题>是problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python 的中文版. 在线阅读:https://facert.g

用Python实现随机森林算法,深度学习 拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态). 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展.除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做

使用 Python实现 K_Means聚类算法: 问题定义 聚类问题是数据挖掘的基本问题,它的本质是将n个数据对象划分为 k个聚类,以便使得所获得的聚类满足以下条件: 同一聚类中的数据对象相似度较高: 不同聚类中的对象相似度较小. 相似度可以根据问题的性质进行数学定义. K-means算法就是解决这类问题的经典聚类算法 它的基本思想是以空间中k个点为中心,进行聚类,对最靠近他们的对象归类. 通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果其IPO描述如下: 输入:N个数据

最近在GitHub上学习了有关python实现常见机器学习算法 目录 一.线性回归 1.代价函数 2.梯度下降算法 3.均值归一化 4.最终运行结果 5.使用scikit-learn库中的线性模型实现 二.逻辑回归 1.代价函数 2.梯度 3.正则化 4.S型函数 5.映射为多项式 6.使用的优化方法 7.运行结果 8.使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1.随机显示100个数字 2.OneVsAll 3.手写数字识别 4.预测 5.运行

我最近用Python写了一个算法,不需要写任何规则就能自动识别一个网页的内容,目前测试了300多个新闻网站的新闻页,都能准确识别

以下内容都是来自“悟空“大神的讲解,听他的视频课,利用Python实现堆栈的算法,自己做了一些小总结,可能会存在自己理解的一些误区, 1.栈的实现 队列的特征是先进先出,同我们生活中的队列具有相同的特性:先排队的先办事.队列的应用场景非常多,例如消息通信.多进程间的协同.多线程间的协同等. 在算法前,我们需要先知道3个值  1.节点(节点作用是 进行一个指针(假设的)一个指向  2.就是现在这个位置上的元素的值)  2.还需要知道一个头,一个尾,就如上面两个一个head,就对应下面的代码中的fi

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.60部分彩色保留算法  [函数名称]   部分彩色保留函数       WriteableBitmap PartialcolorProcess(WriteableBitmap src,int rValue,int gValue,int bValue) [算法说明]   这个算法有多种,可以基于RGB,HSV等多种颜色空间来实现,本文介绍最简单的基于RGB颜色空间的彩色保留算法.   对于我们需要保留的像素P(x,y),它的RGB值分别为R

一.KNN简介 1.KNN算法也称为K邻近算法,是数据挖掘分类技术之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表. 2.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN算法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关.由于KNN算法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类

python 的常见排序算法实现 参考以下链接:https://www.cnblogs.com/shiluoliming/p/6740585.html 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复

Python排序搜索基本算法之归并排序实例分析 本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之归并排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 归并排序最令人兴奋的特点是:不论输入是什么样的,它对N个元素的序列排序所用时间与NlogN成正比.代码如下: # coding:utf-8 defmergesort(seq):   iflen(seq)<=1:     returnseq   mid=int(len(seq)/2)   left=mergesort(seq[:mid])   right=merg

教你用Python实现简单监督学习算法 监督学习作为运用最广泛的机器学习方法,一直以来都是从数据挖掘信息的重要手段.即便是在无监督学习兴起的近日,监督学习也依旧是入门机器学习的钥匙. 这篇监督学习教程适用于刚入门机器学习的小白. 当然了,如果你已经熟练掌握监督学习,也不妨快速浏览这篇教程,检验一下自己的理解程度~ 什么是监督学习? 在监督学习中,我们首先导入包含有训练属性和目标属性的数据集.监督学习算法会从数据集中学习得出训练样本和其目标变量之间的关系,然后将学习到的关系对新样本(未被标记的样本

二.逻辑回归 1.代价函数 可以将上式综合起来为: 其中: 为什么不用线性回归的代价函数表示呢?因为线性回归的代价函数可能是非凸的,对于分类问题,使用梯度下降很难得到最小值,上面的代价函数是凸函数的图像如下,即y=1时: 可以看出,当趋于1,y=1,与预测值一致,此时付出的代价cost趋于0,若趋于0,y=1,此时的代价cost值非常大,我们最终的目的是最小化代价值,同理的图像如下(y=0): 2.梯度 同样对代价函数求偏导: 可以看出与线性回归的偏导数一致. 推导过程: 3.正则化 正则化的目

前段时间我一直在研究PIE SDK与Python的结合,因为在我的开发中,我想获取一张图片的统计直方图,虽然在SDK中有提供关于直方图的类接口(如IStatsHistogram 接口.HistogramStatDialog 类),但其中有些方法得到的结果数据是有些小问题的(已经向技术人员反应),所以打算自己写一个. 我是通过PIE的官方博文(https://www.cnblogs.com/PIESat/p/10244229.html)进行研究的,使用的方法一:通过Main传参.在技术员姐姐的耐心

转发注明出处: http://www.cnblogs.com/0zcl/p/6105825.html 一.基本概念 古典密码是基于字符替换的密码.加密技术有:Caesar(恺撒)密码.Vigenere(维吉尼尔)密码.Playfair密码.Hill密码-- 明文:未经过加密的信息:密文:加密后的信息 加密解密的过程:如下图 二.Caesar密码 这里我先简单讲下恺撒密码,咸觉挺简单的,后面再主要讲Playfair算法原理与编程. 基本原理: 在开拓罗马帝国的时候,恺撒担心信使会阅读他送给士兵的命