Python Liikkuva Keskiarvo Kuva

Hmmm, näyttää siltä, ​​että tämä on helppo toteuttaa funktiona on oikeastaan ​​melko helppo saada väärin ja on edistänyt hyvää keskustelua muistin tehokkuudesta Olen iloinen voidessani paisuttaa, jos se tarkoittaa tietäen, että jotain on tehty oikein Richard Sep 20 14 at 19 23.NumPy koska tietyn verkkotunnuksen erityisfunktion puuttuminen johtuu kenties siitä, että Core Teamin kurinalaisuus ja uskollisuus NumPy s prime - direktiiviin tarjoavat N-ulotteisen taulukkotyypin sekä tehtävät näiden ryhmien luomiseksi ja indeksoimiseksi. Kuten monta perustavaa laatua olevaa tavoitetta, tämä ei ole pienikokoinen, ja NumPy tekee sen loistavasti. Suurempi SciPy sisältää paljon suuremman kokoelman domain-spesifisiä kirjastoja, joita kutsutaan alipaketeiksi SciPy-laitteilla - esimerkiksi numeerinen optimointioptimointi, signaalinkäsittelysignaali ja integraalilaskenta integroituvat. Että funktio, jonka olet, on ainakin jollakin SciPy-alipaketista ehkä kuitenkin, katson ensin SciPy-skikit-kokoelmasta, tunnistavat asiaankuuluvat scikit s ja etsiä kiinnostuksen funktio siellä. Sykit ovat itsenäisesti kehitettyjä paketteja, jotka perustuvat NumPy SciPy: hen ja ohjataan tiettyyn tekniseen tieteenalaan, esim. scikits-image scikits-learn jne. Useat näistä olivat erityisesti mahtava OpenOpt-numeerinen optimointi, ennen kuin päätyy asumaan suhteellisen uusiin scikits-riveihin. Scikitsin etusivulla yllättäen on listattu noin 30 tällaista scikittiä, vaikka ainakin useat niistä eivät enää ole aktiivisessa kehityksessä. Tämän neuvon johdosta saisi sinut skikit-timeeriesiin, mutta tämä paketti ei ole Pidempään aktiivisessa kehityksessä Pandas on todellisuudessa tullut AFAIK, de facto NumPy-pohjainen aikasarja kirjasto. Pandas on useita toimintoja, joita voidaan käyttää laskea liukuva keskiarvo yksinkertaisin näistä on luultavasti rollingmean jota käytät niin so. Now , soita vain funktio rollingmean kulkemalla Sarja-objektissa ja ikkunan koossa, joka alla olevassa esimerkissani on 10 päivää. Varmista, että se w Esimerkiksi vertailtavat arvot 10 - 15 alkuperäisestä sarjasta verrattuna uuteen sarjaan, joka on tasoitettu rullalla. Toiminta rollingmean ja noin kymmenkunta muuta toimintoa ovat epävirallisesti ryhmiteltyinä Pandas-dokumentaatioon otsikkorivin ikkunassa toimii toinen , Liittyvää Pandas-toimintojen ryhmää kutsutaan eksponentiaalipainotetuiksi toiminnoiksi, esim. Ewma, joka laskee eksponentiaalisesti liikkuvan painotetun keskiarvon. Tosiasia, että tämä toinen ryhmä ei sisälly ensimmäisiin liikkuviin ikkunatoimintoihin, on ehkä siksi, että eksponentiaalipainotetut muunnokset eivät tue Kiinteäpituinen ikkuna. sanomattu 14.1. Klo 13.45.Smoothing Images. Alla oleva selitys kuuluu Richard Szeliskiin ja LearningOpenCV: n kirjan Computer Vision Algorithms and Applications - ohjelmaan. Himmennys, jota kutsutaan myös hämärtymiseksi, on yksinkertainen ja usein käytetty kuvankäsittelytoiminto. Siinä on monia syitä tasoittamiseen Tässä opetusohjelmassa keskitymme tasoittamiseen vähentääkseen meluun muita käyttötapoja Fi Seuraavissa opetusohjelmissa suoritetaan tasoitustoiminto. Sovellamme suodattimen kuvaamme. Yleisin suodattimen tyyppi on lineaarinen, jossa lähtöpisteen s arvo eli määritetään painotettuna summana syöttöpikselin arvoja i. e kutsutaan Ytimen, joka on vain suodattimen kertoimet. Se auttaa suodattimen visualisoimiseksi kuvakkeen läpi kerättävien kertoimien ikkunana. On monenlaisia ​​suodattimia, tässä mainitsemme useimmin käytetyt. Normaalikotelon suodatin. Tämä suodatin On yksinkertaisin kaikista Jokainen lähtö pikseli on sen ytimen naapureiden keskiarvo, jotka kaikki edistävät yhtä suuria painoja. Ydin on alla. Gussian-suodatin. Todennäköisesti hyödyllisin suodatin, vaikkakaan ei nopein Gaussian-suodatus tehdään konvolyyttämällä jokaisen pisteen Tulo-matriisin Gaussin ytimen kanssa ja summaamalla ne kaikki tuottamaan tulostusjoukon. Jotta kuva selkeämpi, muista, miten 1D Gaussin ydin näyttäisi. Kun otetaan huomioon, että kuva on 1D, huomaat, että pikseli l Suurin paino keskipisteessä Naapureiden paino laskee, kun niiden välinen etäisyys ja keskipiste pikseliä kasvaa. Muista, että 2D Gaussin voidaan edustaa, sillä missä keskiarvo on huippu ja edustaa varianssia kutakin Muuttujat ja Media Filter. The mediaanisuodatin kulkee kunkin elementin signaalin tässä tapauksessa kuva ja korvaa jokaisen pikseli sen mediaani sen lähipommit sijaitsevat neliön naapurustossa arvioidun pikselin ympärillä. Bilateral Filter. On toistaiseksi me Ovat selittäneet joitain suodattimia, joiden pääasiallinen tavoite on syöttökuvan tasaus Kuitenkin joskus suodattimet eivät ainoastaan ​​purkaa ääntä vaan myös sileät reunat Jotta vältetään tämä ainakin jossain määrin, voimme käyttää kahdenvälistä suodinta. Samoin kuin Gaussin suodatin, kahdenvälisen suodattimen käsittelee myös naapuripikselit, joilla on painot, jotka on osoitettu kullekin näistä painoista. Näillä painoilla on kaksi komponenttia, joista ensimmäinen on sama painotus Gaussian-suodattimen avulla Toinen komponentti ottaa huomioon naapuripikselien ja arvioidun intensiteetin voimakkuuden. Yksityiskohtaisemman selityksen avulla voit tarkistaa tämän linkin. Mitä tämä ohjelma tekee. Laaditaan kuva. Sovelletaan 4 erilaista suodatinta Selostetaan Teorian mukaan ja näytetään suodatetut kuvat peräkkäin. Hi, tämä tulee olemaan hyvin yksinkertainen artikkeli, mutta sinun on erittäin hyödyllinen Se on Background Extraction from a Video. Jotain tällaista liikennettä Intiassa ja sinua pyydetään löytämään likimääräinen tausta tai jotain sellaista. Pohjanpoisto tulee tärkeäksi kohteiden seurannassa Jos sinulla on jo kuva paljaasta taustasta, niin se on yksinkertainen Mutta monissa tapauksissa voitat Sinulla on tällainen kuva, joten sinun on luotava sellainen, jossa Running Average on kätevä. Ajattelin tätä, kun yksi kaveri esitti kysymyksen SOF Link: stä. Toiminto, jota käytämme täältä löytääksesi Running Average on. Esimerkiksi, jos katsomme videota, pidämme jokaisen kehyksen syöttämällä tähän toimintoon ja funktio etsii edelleen keskiarvoja Kaikki sille syötetyt kehykset alla olevan suhteen mukaan. src ei ole muuta kuin lähdekuvaamme Se voi olla harmaasävy tai värikuva ja joko 8-bittinen tai 32-bittinen kelluva piste. dst on lähtö - tai akkukuva, jolla on samat kanavat kuin Ja se on joko 32-bittinen tai 64-bittinen kelluva kohta. Lisäksi meidän on ilmoitettava se ensin arvoon, joka otetaan lähtötasona. Alfa on tulokuvan paino. Docsin mukaan alfa säätelee Päivitä nopeus kuinka nopeasti akku unohtaa aikaisemmista kuvista Yksinkertaisilla sanoilla, jos alfa on korkeampi arvo, keskimääräinen kuva yrittää saada kiinni jopa erittäin nopeita ja lyhyitä muutoksia tietoihin Jos se on alempi arvo, keskimäärin hidastuu ja se ei ole t nopea Muutokset tulevissa kuvissa selitän Se hieman avulla kuvia lopussa article. In edellä koodi, olen asettanut kaksi keskiarvoa, yksi korkeampi alfa-arvo ja toinen alhaisempi alfa-arvo, jotta voit ymmärtää alfa-vaikutelman Aluksi molemmat ovat asetettu alkukehykseen kaappauksen ja silmukan he saavat päivitetty. Voit nähdä joitakin tuloksia SOF linkin Olen jo tarjonnut antaa näitä tuloksia täällä, voit tarkistaa koodin ja alfa arvo siellä. Käytin minun web ja tallennettu alkuperäinen runko ja juokseva keskiarvo on Tietty hetki. Tämä on kehys tyypillisestä liikennevideosta, jonka kiinteä kamera ottaa vastaan ​​Kuten näet, auto kulkee tiellä ja henkilö yrittää kulkea tietä tiettynä ajankohtana. juokseva keskiarvo tuolloin Ei ole henkilöä ja autoa tässä kuvassa Itse asiassa se on siellä, on tarkkailtava, niin näet sen, ja henkilö on selvempi kuin auto, koska auto liikkuu erittäin nopeasti ja koko kuvan, Sillä ei ole paljon vaikutusta keskimäärin, mutta henkilö on siellä pitkään aikaan Nimestä, koska hän on hidas ja liikkuu tien yli. Nyt meidän on nähtävä alfan vaikutus näihin kuviin.