默认情况下，matplotlib 将绘图延迟到脚本结束，因为绘图可能是开销大的操作，并且你可能不想在每次更改单个属性时更新绘图，而是只在所有属性更改后更新一次。
显式声明字符串不用转义---> r'c:\c.txt' 在路径字符串前加r
本篇是对Pylab的小试牛刀，也是对许多其他主题的过渡——包括《编码速度估计的长时间等待的后果》。
我的surface pro4一直ipython用不了，我也没有去搜上面情况，按照我自己的方法解决了。
import cv2 import numpy as np from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray from skimage.measure import ransac from skimage.util import img_as_float from matplotlib import pylab as pylab from skimage.feature import corner_harris, corner
算法：信噪比是指图像数组的均值除以图像数组的标准差。颜色量化虽然缩小了图像的尺寸（比特/像素的数量），但是图像的质量变差了。通常情况下，信噪比是图像质量的一种度量方法，信噪比越高，图像质量越好。
算法：图像颜色数是图像颜色的量化，包括2，4，8，16，32，64，128，256等。一种最简单而又直接的方式就是定义一个含有256*256*256=16777216个元素的数组，然后循环整幅位图，对位图某处对应的颜色值，计算数组的索引。颜色量化虽然缩小了图像的尺寸（比特/像素的数量），但是图像的质量变差了。通常情况下，信噪比是图像质量的一种度量方法，信噪比越高，图像质量越好。
算法：活动轮廓（Snake）是用于拟合开或闭合样条曲线与图像中的线或边缘，围绕感兴趣的目标初始化“蛇”，并让它收缩或膨胀，以便于使封闭的轮廓与感兴趣的目标相拟合。“蛇”可以是周期性的（用于分段），也可以具有固定和/或自由端。输出蛇的长度与输入边界的长度相同。由于点的数量是恒定的，因此请确保初始蛇具有足够的点以捕获最终轮廓的细节。
在python3的scipy ndimage模块提供了一个名为percentile_filter()的函数，它是中值滤波器的一个通用版本。
算法：区域生长算法是一种分割算法，是指如果一个像素的邻域的强度与当前像素相似，则认为该邻域处于同一分割片段。初始像素集称为种子点（seed point）——通常是手动选择的。
4.217784404754639 (200, 101088) (150, 101088) 3.3909857273101807 1.0
这些模块其实功能都相同，程序运行的时候都在运行相同的code，不同的是导入模块的方式不同。
顾名思义，图像处理可以简单地定义为在计算机中（通过代码）使用算法对图像进行处理（分析和操作）。它有几个不同的方面，如图像的存储、表示、信息提取、操作、增强、恢复和解释。在本章中，我们将对图像处理的所有这些不同方面进行基本介绍，并介绍使用 Python 库进行的实际图像处理。本书中的所有代码示例都将使用 Python 3。
1、安装依赖 pip install pyaudio pip install pylab 2、语音数据展示 import pyaudio import numpy as np CHUNK = 4096 # 每次采集的数据点数 RATE = 44100 # 采样频率 p=pyaudio.PyAudio() # 启动类 stream=p.open(format=pyaudio.paInt16,channels=1,rate=RATE,input=True, frames_per
pylab 提供了比较强大的画图功能，但是函数和参数都比较多，很容易搞混。我们平常使用最多的应该是画线了。下面，简单的对一些常用的划线函数进行了封装，方便使用。
import math dir(math) 对于一些没有doc的包，可以和方便的获得内置的信息 由于脚本语言的不靠谱性，你甚至可以进去看它的实现 import pylab pylab.__file__
算法：图像抗混叠通常是在向下采样之前通过平滑图像（通过图像与低通滤波器的卷积，如高斯滤波器）来完成的。混叠是图像中有一些在原始图像中不存在的黑色斑点或伪影。下采样对于缩小图像的效果并不是太理想，因为它会产生混叠效果。通常是因为采样率比奈奎斯特速率小（像素太少了的缘故），因此避免混叠的一种方法是增加采样率，使其大于奈奎斯特速率。
在本章中，我们将讨论数学形态学和形态学图像处理。形态图像处理是与图像中特征的形状或形态相关的非线性操作的集合。这些操作特别适合于二值图像的处理（其中像素表示为 0 或 1，并且根据惯例，对象的前景=1 或白色，背景=0 或黑色），尽管它可以扩展到灰度图像。
使用机器学习方法 做文档的自动分类 套路： 1.根据每个文件 生成该文件的一个特征 2.根据特征 选择 分类器 进行文本分类 3.(可选)根据 2 步结果，调整参数/特征等 示例： 数据：搜狗文本分类语料库 精简版 分类器：朴素贝叶斯 编程语言：Python+nltk自然语言处理库+jieba分词库 [python] view plaincopy __author__ = 'LiFeiteng' # -*- coding: utf-8 -*- import os import jieba i
算法：HOG目标检测是通过在测试图像上重复地进入一个64像素宽、128像素高的窗口并计算HOG描述符来完成的。由于HOG计算不包含尺度的内在意义，且目标可以出现在一幅图像的多个尺度中，因此HOG计算在尺度金字塔的每一层上是逐步重复的。尺度金字塔中每一层之间的尺度因子通常在1.05和1.2之间，图像重复地按尺度缩小，直到尺度的源帧不再能容纳完整的HOG窗口。如果SVM分类器以任何尺度预测检测目标，则返回相应的边界框。这种技术比Viola-Jones目标检测更精确，但计算上更复杂。
算法：DoG斑点检测类似于LoG。DoG在每层金字塔多做一次高斯操作，但通过减法取代LoG核的计算过程，显著减少了运算次数，大大节省了运算时间。
在本章中，我们将继续讨论图像处理与深度学习的最新进展。我们将特别处理一些问题，并将尝试使用深度 CNN 的深度学习来解决这些问题
算法：DoH斑点检测是通过计算图像黑塞行列式矩阵中的极大值来检测斑点。斑点的大小对检测速度没有任何影响。该方法既能检测到深色背景上的亮斑，也能检测到浅色背景上的暗斑，但不能准确地检测到小亮斑。理论上，与LOG相比，DOH对细长结构的斑点有较好的抑制作用。
算法：Grabcut是一种交互式分割方法，该方法使用图论的max-flow/min-cut算法从图像的背景中提取前景。用户根据提供提示，输入图像中指定前景区域，使用该算法对图像进行迭代分割，得到最佳结果。基于图论的方法还有GraphCut，GrabCut、Random Walk等。
Numpy是Python开源的数值计算扩展，可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身数据结构要高效；
后缀： .dcm、.DCM Dicom中规定的坐标系是以人坐标系为绝对坐标系的，规定X轴正向指向病人的左侧，Y轴正向指向病人的背部，Z轴正向指向病人的头部。但是，坐标点的位置，每个厂商都有自己的看法 下图展示了成像过程中对应的坐标系 成像坐标系
算法：Grabcut初始化图像分割是通过输入掩模为算法提供一些提示，掩模上有一些绿色和红色的标记，给算法提供了一些提示，这些像素分别属于前景像素和背景像素，使用该算法对图像进行迭代分割，得到最佳结果。基于图论的方法还有Graphcut、Random Walk等。
之前学习了 matplotlib.pyplot函数的使用方法，今天研究一下新工具pylab：
初衷 语音识别领域对音频文件进行频谱分析是一项基本的数据处理过程，同时也为后续的特征分析准备数据。 前驱知识 Python需要使用的相关库 wave https://docs.python.org/3/library/wave.html pyaudio http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio/ numpy https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html pylab https://www.programcreek
Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。
文章目录 1.matplot 1.1基本情况 1.2基本代码 2.条形图 3.绘制交错的bar 4.饼图 4.1饼图参数解读 4.2饼图源码分析 5.pylab 5.1源码分析正弦函数和余弦函数 5.2 参数说明 5.43D图 1.matplot 1.1基本情况 Matplotlib的设计理念是能够用轻松简单的方式生成强大的可视化效果，是Python学习过程中核心库之一。 pylab接口是由matplotlib.pylab提供的函数集，允许用户使用非常类似于MATLAB图生成代码的代码创建绘图
算法：LoG斑点检测是通过搜索LoG的三维极值（位置+尺度）来寻找尺度不变区域。如果拉普拉斯算子的规模（LoG滤波器的σ）与斑点的规模匹配，拉普拉斯算子响应的大小在斑点的中心达到最大值。增加的σ计算LoG卷积图像，并堆叠在一个立方体中。这些小块对应于这个立方体中的局部最大值，用来检测黑暗背景上的亮斑。虽然是准确的，但是速度很慢（特别是对于检测较大的斑点）。
import cv2 from skimage.feature import hog from skimage import exposure im=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 im_gray=rgb2gray(im)#将彩色图片转换为灰度图片 fd, hog_image=hog(im, orientations=8,pixels_per_cell=(16,16),cells_per_block=(1,1),visualize=True
案件回顾 饭团销售额下滑 酒馆的热销菜品之一饭团，近几个月销量比去年同期少了约2成 酒馆给出了47种菜品，三个月内每天的销售数据（问题：什么原因导致了饭团销量的下降？） 菜品销量变化分析 将数据存储为csv格式，导入python。为了直观的看看饭团销售额的时间序列，画出饭团3个月内的销售额时间序列图。 menus.日期 = pd.to_datetime(menus.日期) import matplotlib.pyplot as plt import pylab menus.index = menus.i
补充知识：%matplotlib inline 被注释掉后,pycharm不能生成图
河流图能够动态的直观的反映出多个指标随着时序的变化而变化。其实在pyecharts中也提供了ThemeRiver图表，后文会继续讲解；seaborn中也提供了类似的river图，不过效果不是很理想；matplotlib中提供了stackplot图表，baseline要指定为“wiggle”，不过是点与点的直线，比较生硬；后查询了很多材料，需要通过scipy的spline进行插值法处理，经过几天的反复测试，今天终于完全搞定了。
算法：BRIEF关键点匹配是短二进制特征描述符进行关键点匹配，使用一组强度差测试来进行计算，利用该描述符使用汉明距离度量进行匹配是非常有效。BRIEF虽然不提供旋转不变性，但可以通过检测不同尺度的特征来获得尺度不变性。
可以使用matplotlab.pyplot【显示图片工具】 和 Pillow【图片处理工具】 结合使用
- 高斯噪声(Gaussian noise)是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。
解释器提示如：SyntaxError: invalid character in identifier， 但又一直找不到问题点的话，请确保代码行内没有夹杂中文的空格，tab等，非文字字符． 例如
开始我以为是缺少windows这个包，但是代码里并没有用到，所以我打断点去看代码到底问题出在哪里
我们有这么一个数据集，记录学生在教务网站上看某学科的视频流数据来预测学生是否挂科。(这之间有关系吗..)
算法：图像卷积应用是图像与卷积核之间的卷积操作使得新图像具有某种特征，如模糊、锐化、浮雕等。从原理上与一维信号卷积计算过程基本类似：将卷积核视为1个m×n大小的窗口依次在图像上滑动，将图像每个像素点上的灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值累加作为卷积核中间像素对应像素的灰度值，以此类推，计算所有像素点的卷积值。图像卷积时一般不进行边缘填充，因此，卷积操作可能会导致图像变小（损失图像边缘）。在进行卷积计算之前，卷积核同样需要180°翻转。如图，输入为1个大小7像素×7像素的图像，卷积核大小为3像素×3像素，以计算输入图像中第2行第2个像素点的卷积为例，先将卷积核的中心数值（此处为0），与该像素点对齐，然后将以其为中心的所有9个像素点分别与卷积核中的对应元素相乘，最后累加结果，即为卷积后新图像对应像素点的值。其结果为：(0*4)+(0*0)+(0*0)+(0*0)+(1*0)+(1*0)+(0*0)+(1*0)+(2*(-4))=-8。
本文通过实例介绍了matplotlib库中中文乱码问题的解决方法，并提供了修改配置文件的方法。通过在代码中加入三行代码，可以轻松解决中文乱码问题，提高绘图的易用性和可读性。
执行后会生成配置文件， ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
算法：形态学测地线活动轮廓（MorphGAC，morphological geodesic active contour）是指一组用于图像分割的方法（类似于活动轮廓算法）。形态学蛇算法比活动轮廓算法更快且在数值上更稳定，因为它们在二进制数组上使用形态学运算符（如膨胀/腐蚀），而活动轮廓算法是在浮点数组上求解偏微分方程。
算法：形态学无边缘活动轮廓（MorphACWE，morphological chan vese）是指一组用于图像分割的方法（类似于活动轮廓算法）。形态学蛇算法比活动轮廓算法更快且在数值上更稳定，因为它们在二进制数组上使用形态学运算符（如膨胀/腐蚀），而活动轮廓算法是在浮点数组上求解偏微分方程。
Python学习笔记--在Python中如何调整颜色和样式 参靠视频:《Python数据可视化分析 matplotlib教程》链接：https://www.bilibili.com/video/a
在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个，或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下：
在进行频谱分析时，发现MATLAB和python读取wav文件的波形不一致，导致不能得出正确结果，为了验证MATLAB和python哪部分有问题，于是有了这篇博客。
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