opencv 中轮廓特征包括: 如面积,周长,质心,边界框等 *弧长与面积测量 *多边形拟合 *获取轮廓的多边形拟合结果 python-opencv API提供方法: cv2.moments()用来计算图像中的中心矩(最高到三阶), cv2.HuMoments()用于由中心矩计算Hu矩, 同时配合函数cv2.contourArea()函数计算轮廓面积 和cv2.arcLength()来计算轮廓或曲线长度 *cv.approxPolyDP -contour -epsilon 越小越折  线越逼近真

接上一篇文章,当我们可以绘制图形标记后,就可以在此操作类上面进行扩展, 比如测量类工具,目前整理出的常用绘图和测量功能如下: 测量工具类:(图形标记类请参考本系列文章:绘图处理之图形标记) 功能 说明 标尺 线段长度测量 折尺 曲线长度测量  心胸比 两根线段按比例测量  交叉尺 两根线段互相垂直测量  Cobb角 两根线段的垂线交点角度测量,一般用于脊柱曲率  开角 两根线段的延长交点的角度测量 T型尺 两根线段相交的任意角度摇摆测量和长度测量 角度测量 角度测量  圆形测量 圆形或椭圆面积测

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

本文首先从整体上介绍ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure,然后介绍上述这些评价指标的有趣特性,最后给出ROC曲线的一个Python实现示例. 一.ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure 二分类问题的预测结果可能正确,也可能不正确.结果正确存在两种可能:原本对的预测为对,原本错的预测为错:结果错误也存在两种可能:原本对的预测为错,原本错的预测为对,如Fig 1左侧所示.其中Positives代表预测是对的,Negatives

from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC,但是有时候模型是单独的或者自己编写的,此时想要评

前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =

何为抽稀 在处理矢量化数据时,记录中往往会有很多重复数据,对进一步数据处理带来诸多不便.多余的数据一方面浪费了较多的存储空间,另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准.因此要通过某种规则,在保证矢量曲线形状不变的情况下, 最大限度地减少数据点个数,这个过程称为抽稀. 通俗的讲就是对曲线进行采样简化,即在曲线上取有限个点,将其变为折线,并且能够在一定程度保持原有形状.比较常用的两种抽稀算法是:道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)算法和垂距限值法. 道格拉斯-普克(Douglas-Pe

前段时间看了一期<最强大脑>,里面展示了各种繁花曲线组合成的非常美丽的图形,一时心血来潮,想尝试自己用代码绘制繁花曲线,想怎么组合就怎么组合. 真实的繁花曲线使用一种称为繁花曲线规的小玩意绘制,繁花曲线规由相互契合的大小两个圆组成,用笔插在小圆上的一个孔中,紧贴大圆的内壁滚动,就可以绘制出漂亮的图案. 这个过程可以做一个抽象:有两个半径不相等的圆,大圆位置固定,小圆在大圆内部,小圆紧贴着大圆内壁滚动,求小圆上的某一点走过的轨迹. 进一步分析,小圆的运动可以分解为两个部分:小圆圆心绕大圆圆心公转

导入必要的第三方库 from requests import get import matplotlib.pyplot as plt /usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/font_manager.py:273: UserWarning: Matplotlib is building the font cache using fc-list. This may take a moment. warnings.warn('Matplotlib is b

  使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具: \[ f(x) = \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \] #-*-coding:utf-8-*- """ python绘制标准正态分布曲线 """ # ============================================================== i

Pyplot教程:https://matplotlib.org/gallery/index.html#pyplots-examples 玫瑰曲线 文字描述 平面内,围绕某一中心点平均分布整数个正弦花瓣的曲线. 数学描述 在极坐标下可表示为ρ=a*sin(nθ),a为定长,n为整数. 图形描述 在极坐标系中,以下方程表示的曲线称为玫瑰曲线: r = sin ( k θ ) 或 r = cos ( k θ ) 当 k 是奇数时,玫瑰曲线有 k 个花瓣:当 k 是偶数时,玫瑰曲线有 2k 个花瓣.执行

花纹的生成可以使用贴图的方式,同样也可以使用方程,本文列出了几种常用曲线的方程式,以取代贴图方式完成特定花纹的生成. 注意极坐标的使用................. 前面部分基础资料,参考:Python:Matplotlib 画曲线和柱状图(Code) Pyplot教程:https://matplotlib.org/gallery/index.html#pyplots-examples 顾名思义,蝴蝶曲线(Butterfly curve )就是曲线形状如同蝴蝶.蝴蝶曲线如图所示,以方程描述,

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> python实现KS曲线,相关使用方法请参考上篇博客-R语言实现KS曲线 代码如下: ####################### PlotKS ########################## def PlotKS(preds, labels, n, asc): # preds is score: asc=1 # preds is prob: asc=0 pred = preds # 预测值 bad = labe

1.手写bezier公式,生成bezier代码, 如果给的点数过多,则会生成一半bezier曲线,剩下的一半就需要进行拼接: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import bezier b_xs = [] b_ys = [] # xs表示原始数据 # n表示阶数 # k表示索引 def one_bezier_curve(a, b, t): return (1 - t) * a + t * b def n_bezier_curv

科赫曲线是一种分形,其形态非常像雪花,因此又被称作科赫雪花.雪花曲线. 下面是用python的turtle包让我们来实时画一个 import turtledef koch(t,n): #定义一个函数 科赫曲线,完成绘画功能 if n < 5 : t.fd(n) return m = n/3 koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) t.rt(120) koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) def snowflake(t, n): # 画一朵雪花,每一边都是一个

本人最近在写一篇关于神经网络同步的文章,其一部分模型为: x_i^{\Delta}(t)= -a_i*x_i(t)+ b_i* f(x_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(x_j(t-\tau_{ij})), t\in\mathbb{R} (1.1) y_i^{\Delta}(t)= -a_i*y_i(t)+ b_i* f(y_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(y_j(t-\tau_

今天看到“Python实时监控CPU使用率”的教程: https://www.w3cschool.cn/python3/python3-ja3d2z2g.html 自己也学习如何使用Python matplotlib库画图,便照葫芦画瓢做了个动态的正弦曲线. 脚本如下: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as font_manager import numpy as np POINTS = 100 sin

from scipy import interpolate import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(x): x_points = [ 0, 1, 2, 3, 4, 5] y_points = [0,1,4,9,16,25] #实际函数关系式为:y=x^2 xnew = np.linspace(min(x_points),max(x_points),100) #新制作100个x值.(等差.list[]形式存储) tck =

#KochDrawV1.pyimport turtledef koch(size,n): if n == 0: turtle.fd(size) else: for angle in [0,60,-120,60]: turtle.left(angle) koch(size/3,n-1) def main(): turtle.setup(800,400) turtle.penup() turtle.goto(-300,-50) turtle.pendown() turtle.pensize(2) k

原文链接:http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/20523679 参考资料:http://matplotlib.org/gallery.html   matplotlib画廊 有少量修改,如有疑问,请访问原作者! 首先补充一下:两种体系7种颜色 r g b y m c k (红,绿,蓝,黄,品红,青,黑) 在科研的过程中,坐标系中的XY不一定就是等尺度的.例如在声波中对Y轴取对数.肆意我们也必须知道这种坐标系如何画出来的.  1:对数坐标图

import urllib.request import gzip import json print('------天气查询------') def get_weather_data() : city_name = input('请输入要查询的城市名称:') url1 = 'http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city='+urllib.parse.quote(city_name) url2 = 'http://wthrcdn.etouch.cn/wea