这个算法非常容易掌握,比较好理解,用k均值聚类实现随机n个数分类到k类中。
k和n是可变的。
2024/12/1 12:23:15 4KB 可读性强
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MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.Comaniciu等人[3][4]把MeanShift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中MeanShift都得到了很好的应用.Comaniciu等在文章中证明了,MeanShift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此MeanShift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.
2024/11/21 9:44:11 3KB Mean_Shift (分割)
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基于K-means聚类算法的图像分割算法的基本原理: 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点,按照指定的簇数进行聚类,然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代,重构该图像。
算法步骤:①随机选取K个初始聚类中心;
②计算每个样本到各聚类中心的距离,同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心;
③对每个簇,以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心;
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化;
⑤结束,得到K个聚类。
2024/11/16 6:47:58 224KB K-means聚类 图像分割
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几个基于k均值和改进的混合高斯模型进行视频运动目标跟踪的matlab代码
2024/11/9 15:16:34 18KB k均值 改进 混合高斯模型 视频
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机器学习评价内蕴方法,Xie-Beni指标是模糊K均值算法的聚类有效指标
2024/11/8 7:36:42 939B 机器学习 评价 Xie2Beni
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基于FPGA的图像识别常用算法的设计,Sobel边缘检测,肤色识别算法,腐蚀膨胀算法,中值滤波算法,均值滤波
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计算Hurst指数有多种方法,本文采用matlab实现DFA(DetrendedFluctuationAnalysis)即降趋脉动分析法。
Hurst指数是分形市场理论中最关键的指标,被用于描述时间序列的长记忆性程度,当H值等于0.5则价格序列表现为随机游走,当大于0.5则表明时间序列具有长记忆性,小于0.5则表明存在均值回复特性。
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经典的时间序列符号化算法SAX,该算法通过将一条时间序列等区间划分,利用每个区间的均值代表该区间序列,进而采用相应的符号进行描述,该算法可以实现时间序列的符号化表示,达到降维的目的,并能够通过MATLAB进行可视化描述
2024/10/27 13:20:21 24KB MATLAB
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这MFC图像处理源代码总集包括了均值滤波,直方图均衡,高斯平滑,,锐化,拉普拉斯锐化(边缘检测),阈值变换,用Canny算子提取边缘,图像平移,旋转,缩放等,而且均能运行。
2024/10/22 5:32:18 8.41MB
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帖子链接:https://blog.csdn.net/qq_43706969/article/details/113057799QT图形界面编程大作业,主要功能分为图像处理以及视频处理两大块。
图像处理包括:灰度化、均值滤波、边缘检测、伽马变换、旋转镜像、亮度调节、二值化、对比度,饱和度调节、色彩调节、图片保存、水印等。
视频处理包括:二值化、边缘检测、灰度化、平滑、局部马赛克、缩放等。
此外还进行了界面美化、中英翻译等。
需要说明的是,由于完成的比较仓促,很多代码存在格式、效率方面的问题,希望dalao们多多包涵~软件使用的是QT5.12.2+QTCreator4.8.2+win10,QT5版本应该都可行,视频处理涉及到OpenCV,我使用的是OpenCV4.0.1版本。
2024/9/26 12:41:01 11.57MB qt OpenCV 图像处理 视频处理
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡