python数字图像处理-图像噪声与去噪算法 ?...给一副数字图像加上椒盐噪声的步骤如下： 指定信噪比 SNR （其取值范围在[0, 1]之间） 计算总像素数目 SP， 得到要加噪的像素数目 NP = SP * (1-SNR) 随机获取要加噪的每个像素位置...P（i, j） 指定像素值为255或者0。...中值滤波器的使用非常普遍, 这是因为对于一定类型的随机噪声, 它提供了一种优秀的去噪能力, 比小尺寸的均值滤波器模糊程度明显要低....代码 见https://github.com/wangshub/python-image-process
学习了一段数字图像处理，想就自己的学习写个笔记吧。...主要的参考书就是数字图像处理的MATLAB实现>>和网上的一些博客，可能会穿插着MATLAB的代码和Python的代码，准备写一个系列，这次就当做是个开山篇吧。 什么叫数字图像呢？...——引自数字图像处理的MATLAB实现>>。...基本的意思我理解就是把一幅图像看成是一系列的像素点组成的，位置坐标是(0,0),(0,1)………组成下去，但是不是连续的是离散的就是说不会有(0.5,0.5)这样的坐标出现，每个坐标位置都有一个值代表着某些含义...准备写的就是关于以下的几个方面： （1）图像处理的基本操作(旋转、剪切、灰度变换等) （2）滤波和形态学处理以及分割等等 （3）其他的一些东西 环境：win7+Matlab2014a/Python2.7
难道所谓的数字科技仅仅只是一个概念吗？难道金融始终都是数字科技的终极归宿吗？这或许是我们不得不值得我们去深思的重要课题。...所以，想要让数字科技真正有所突破和创新，我们就必须进行彻彻底底的去金融化。...可能有人会说，将数字科技进行彻彻底底的去金融化是不可能的，因为数字科技就是来源于金融行业的，如果对它进行彻底的去金融化，就相当于自断经脉，必然是自取灭亡的。...这种简单、粗暴地将数字科技与金融深度绑定的做法，不仅束缚了数字科技的发展，甚至还将数字科技带入到了新的发展怪圈当中。对数字科技进行彻底的去金融化显得尤为重要。...认识到数字科技的本质是彻底的去金融化，而不是去互联网化，才是它真正进入到全新发展阶段的关键所在。 —完—
老师让把每一次写东西遇到的问题都记录下来，个人觉得很有用，就以此为第一篇博文吧⁄(⁄ ⁄•⁄ω⁄•⁄ ⁄)⁄ 在写K-Means聚类时，对文本分词处理遇到去标点的问题，之前一直使用的是 .translate
用法：命令行python unique.py -f file.txt 输出：去除重复字符后的output.txt # -*- coding:utf-8 -*- #auther_cclarence_2016...try: f = open(filename) except Exception, e: print "No such file" exit(0)...text = f.readlines() f.close() for i in range(0,len(text)-1): text[i] = text[i][...= options.filename text = readfile(filename) text_dealed = unique(text) for i in range(0,
有时候我们需要将某个二进制文件尾部的大量十六进制0字节去除。例如某工具生成的文件系统镜像，实际包含的有效数据不多，但尾部默认用0填充到了整个文件系统大小，此时会想将其尾部的0去掉以加快烧录。.........| 00000030 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 |................| * 00000200 尾部去0...|.| 00000021 20200406更新：本方法对大文件不适用，请参考：cut-trailing-bytes：二进制尾部去0...小工具 其他 如果不是0x00，是其他的怎么处理？...尾部去0xFF，从尾部去0命令可以看出，其实是可以很方便地改成成去掉其他的字符 sed '$ s/\xFF*$//' 源文件 > 新文件 尾部补全对齐0xFF，这个暂时没有想到很简单方式。
Python版本：3.4.1 >>> import re >>> punc = '[,.!\']' >>> data = 'a,b.c!
自己平时也没闲着，看了很多关于Python的书，但是不知道用Python做数据分析和Hadoop\Spark到底有什么区别？...最后还特别有心的说，想付费去邀请我回答这个问题。 我当然没有让他花钱，只是说统一放在每一期的互动问答来解决。...这需要数据仓库工程师去多考虑，或许去结合实际业务重新规划一张主题表，都有可能。...所以，从0到1转型的第一步，是先清楚整个大数据领域都会有哪些具体的岗位？自己又感兴趣和真正适合哪个岗位？ 至关重要！ 第二点，转型到大数据圈子，甚至是大数据挖掘，困难点在哪里？...和别人共同学习，你才会发现更多你曾经忽视的细节，你也能用一倍的时间去获得多倍的知识。
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/53895786 一、需求 一个字段有多行记录，查询结果为去重排序的一行记录，例如记录值为：...1,2,4 1,4,5 2,3 23,56,67 3,4 要求查询结果为： 1,2,3,4,5,23,56,67 二、方案 使用数字辅助表实现 -- 建立数字辅助表 create table
a = 0b010 b = 0o010 c = 0x010 print(type(a),a) print(type(b),b) print(type(c),c) #------------- print...(0b010&0b111) print(0b001|0b010) print(0b010^0b100) print(~0b001) #原码->补码->求原码（原码的值＋符号位即为最后的真值） #-...------------- print(bin(0x10)) print(hex(0b10)) print(oct(0b10)) print(int(0x10)) 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
1,5) # 代表从1到5(不包含5) [1, 2, 3, 4] \>>> range(1,5,2) # 代表从1到5，间隔2(不包含5) [1, 3] \>>> range(5) # 代表从0到...5(不包含5) [0, 1, 2, 3, 4] \>>> \>>> for i in range(5): ......print i ... 0 1 2 3 4 choice()方法 choice()需要导入random模块 random.choice(seq) 参数 seq 可以是列表，元祖，字符串 \>>>...import random \>>> x=list(range(5) ... ) \>>> x [0, 1, 2, 3, 4] \>>> random.choice(x) 2 \>>> random.choice...random.choice('A String') 't' \>>> random.choice('A String') 'S' \>>> random()方法 需要导入random模块 返回随机生成的一个实数，它在0到
本文将假设您使用的是Linux操作系统并使用Python 2.x版。编写Python代码时，您可以直接将其键入Python解释器或将其存储在文件中。...Python解释器： 在终端中输入'python'： ~$ python Python 2.7.3 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for...当您开始执行更高级的字符串操作时，这会很有用： >>> >>> domain='primalsecurity.net' >>> domain 'primalsecurity.net' >>> domain[0]...'p' >>> domain[0:3] 'pri' >>> domain[1:] 'rimalsecurity.net' >>> len(domain) 18 要探索可能的内容，可以使用dir（）...append和.remove）在列表中添加和删除项目： >>> >>> list = string.split(':') >>> >>> list ['8.8.8.8', '53'] >>> >>> list[0]
使用OpenCV对0到9数字进行识别，实现简单OCR功能，基于CA（轮廓）分析实现特征提取，基于L1距离计算匹配实现数字识别。在排除干扰的基础上，识别精度可以达到98%以上。...整个算法分为两个部分，第一部分是特征提取，提取的特征实现了尺度不变性与轻微光照与变形干扰排除，第二部分基于特征数据进行匹配实现了相似性比较，最终识别0到9十个数字。...比如0跟1的横纵比有明显差别。特征提取的主要步骤如下： 1. 图像去噪声与二值化 2. 轮廓发现与ROI区域分割 3. 水平与垂直投影，提取20个向量，并归一化 4....宽高比与空白比，总计42个向量提取完成 预处理通过高斯模糊去噪声，然后通过全局阈值实现图像二值化，使用轮廓发现提取ROI矩形区域，对每个区域完成3～5步，实现特征提取，其中水平与垂直投影演示如下： ?...; return 0; }
mysql 中 "非数字"=0 衡为true SELECT "jlkfdsfad"=0 TRUE SELECT "jlkfdsfad"=1 FALSE SELECT "131231"=0
在 Python 中，特别是在处理浮点数时，确定一个数字是否等于 0 时，必须考虑精度问题。由于计算机使用二进制表示数字，浮点运算可能会引入微小的误差。...下面是在 Python 中检查一个数字是否实际为零的详细方法，该数字可以是整数、浮点数或其他数值类型。 1. 处理整数 处理整数时，相对简单，因为整数具有精确的表示。...def is_zero_int(num): return num == 0 2....封装函数 通过检查输入类型或利用 Python 的动态类型和多态性，我们可以将这些方法结合到一个函数中，以处理任何数字类型。...本文介绍的方法为在 Python 中确定不同数值类型和使用情况下一个数字是否有效等于零提供了一种强大而灵活的方式。
然而，实现它们并进行复杂的手写体数字识别任务，只需要74行Python代码（忽略空行和注释）。要知道如果采用编程的方法（非学习的方式）来挑战这个任务，是相当艰难的。...本篇将分析这份Python代码“network.py”，它基于NumPy，在对50000张图像学习后，即能够识别0~9手写体数字，正确率达到95%以上。...它包含从0~9共10种手写体数字，训练图片集60000张，测试图片集10000张，可在Yann LeCun的网站下载。...而手写体数字识别，也成了机器学习的入门实验案例。 ? 样本图像 如上图所示，MNIST中的图像是灰度图像，像素值为0的表示白色，为1的表示黑色，中间值是各种灰色。...接下来，定义了一个3层的神经网络： 输入层784个神经元（对应28x28的数字手写体图像）； 隐藏层30个神经元； 输出层10个神经元（对应10个手写体数字）。
解决Python KeyError(0) 错误当我们在处理Python字典时，有时候会遇到KeyError(0)的错误。...在Python中，字典是由键和值组成的集合，我们可以通过键来访问对应的值。但是，当我们使用一个不存在的键来访问字典时，Python会抛出KeyError错误。...在上述情况中，KeyError(0)错误发生是因为我们试图使用键0来访问字典，但实际上该键并不存在于字典中。解决方法以下是一些解决KeyError(0)错误的方法：1....总结在处理Python字典时，我们可能会遇到KeyError(0)错误，它表示我们试图访问一个不存在的键。...创建字典在 Python 中，可以使用两种方式来创建字典：1.
set可以去重list里的元素为int、float、str、tuple如下,但是不能去重list、set、dict如下： >>> a=[(1,2),(1,2)] >>> set(a) set([(1,
解法一： Python的内置特性 利用python set数据结构的不重复行，转换为set，然后再转为list，一行代码搞定 def uniqList01(data=None): return ...list(set(data)) 解法二： 遍历搜索去重添加 创建一个新列表，遍历旧的列表，先把第一个塞进新列表中，然后判断每一个元素在新列表中是否存在，不存在就塞进去。...def uniqList02(data=None): newdata = [data[0]] for i in data[1:]: if i not in newdata..., index=0。...def uniqList04(data=None): data = sorted(data) tmp = data[0] index = 0 for i, v in enumerate
基于Python实现视频去重 基本原理 一款基于Python语言的视频去重复程序，它可以根据视频的特征参数，将重复的视频剔除，以减少视频的存储空间。...它的基本原理是：首先利用Python语言对视频文件进行解析，提取视频的特征参数，如帧率、码率等；然后根据特征参数，生成视频的哈希值；最后，将每个视频的哈希值进行对比，如果哈希值相同，则表示视频内容相同，...实现方法 基于Python实现视频去重小工具，需要使用Python语言的一些第三方库，如OpenCV、PIL等。...with open('log.txt') as f: data = json.loads(f.read()) for i in range(0,...= os.path.split(i) logger.error(name) def main(): path = popup_get_folder('请选择[视频去重
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