我正在寻找一种算法，将一个矩形(假设为1000x800)拆分为n个(或更多，但尽可能少的额外矩形)矩形内大小相等的矩形，以便使用所有空间。小矩形也要尽量接近原来的长宽比。例如:+---------------+||||||+---------------+拆分为n=2:+---------------+||+---------------+||+---------------+拆分为n=3+-------+-------+|||+-------+-------+|||+---------------+等等有这样的算法吗？理想情况下，我希望用Python编写它，但实际上任何语言都可以，因
我刚刚编写了一个小的递归程序来生成列表的所有可能分割:defsubdivisions(ls):yield[ls]iflen(ls)>1:foriinrange(1,len(ls)):forlhsinsubdivisions(ls[:i]):yieldlhs+[ls[i:]]>>>forxinsubdivisions('abcd'):printx...['abcd']['a','bcd']['ab','cd']['a','b','cd']['abc','d']['a','bc','d']['ab','c','d']['a','b','c','d']我已经强行解决了这个问题，我花了很长时间
我有mp3文件，我想通过给库函数指定开始和结束时间将它们分割成样本。有谁知道哪个python库适合我做这个？？ 最佳答案 Mp3splt,这非常有效:)例子:importosos.system("mp3spltinputfile.mp3") 关于python-使用Python分割MP3音频文件，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6846413/
我正在使用scipy.integrate.dblquad，我得到了这个错误:UserWarning:Themaximumnumberofsubdivisions(50)hasbeenachieved.Ifincreasingthelimityieldsnoimprovement...我想增加这个限制，看看积分是否收敛。documentation指定如何为scipy.integrate.quad(该函数将最大迭代次数作为参数)执行此操作，但不适用于scipy.integrate.dblquad。.如何增加dblquad的分割数量？ 最佳答案
我能够训练U-net使用具有二元分类的标记图像。但我很难弄清楚如何在Keras/Theano中为多类分类(4个类)配置最后一层。我有634张图像和相应的634个掩码，它们是unit8和64x64像素。我的面具不是黑色(0)和白色(1)，而是有颜色标记的对象分为3类和背景，如下所示:黑色(0)，背景红色(1)，对象类别1绿色(2)，对象类别2黄色(3)，对象等级3在训练运行之前，包含掩码的数组被单热编码如下:mask_train=to_categorical(mask_train,4)这使得mask_train.shape从(634,1,64,64)到(2596864,4)。我的模型严格
我正在尝试使用python和opencv构建一个手写识别系统。字符的识别不是问题，而是分割。我已经成功了:将单词分割成单个字符按照要求的顺序将单个句子分割成单词。但是我无法在文档中分割不同的行。我尝试对轮廓进行排序(以避免线分割并仅使用分词)但它没有用。我使用以下代码对手写文档中包含的单词进行分段，但它返回的单词乱序(它以从左到右排序的方式返回单词):importcv2importnumpyasnp#importimageimage=cv2.imread('input.jpg')#cv2.imshow('orig',image)#cv2.waitKey(0)#grayscalegray
我有一个几分钟长的.wav文件，我想将其分成不同的10秒.wav文件。到目前为止，这是我的python代码:importwaveimportmathdefmain(filename,time):read=wave.open(filename,'r')#getsamplerateframeRate=read.getframerate()#getnumberofframesnumFrames=read.getnframes()#getdurationduration=numFrames/frameRate#getallframesasastringofbytesframes=read.re
我有一个要分割的图像数据集。对于数据集中的每个图像，专家随机选择单个像素/点并添加关于该像素属于哪个类别的类别注释。换句话说，每个图像将有大约60个标记点:x,y,类我如何才能最好地利用这些单像素注释的知识来执行良好的语义分割？之前问过类似的问题，回答是使用图割:"hard"supervisioninimagesegmentationwithpython图割在理论上似乎是一个不错的选择，但图割是否适用于单像素注释？此外，是否有方法可以处理多类数据集？如果是这样，是否有一个好的库实现或一些好的资源？如果不是，哪种方法最适合这种情况？我玩了一些随机游走，但结果分割的边缘定位很差(非常圆的边
cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG一样，都是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。cv::BackgroundSubtractorMOG2是对cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG的改进，经过改进，它实现了自适应高斯混合模型参数的更新，增强了复杂场景背景检测的性能。具体的算法原理可以参见下面两篇论文：第一篇：ZoranZivkovicandFerdinandvanderHeijden.Efficientadaptivedensityestimationperimagep
我正在尝试使用PIL将一张照片分成多block。defcrop(Path,input,height,width,i,k,x,y,page):im=Image.open(input)imgwidth=im.size[0]imgheight=im.size[1]foriinrange(0,imgheight-height/2,height-2):printiforjinrange(0,imgwidth-width/2,width-2):printjbox=(j,i,j+width,i+height)a=im.crop(box)a.save(os.path.join(Path,"PNG","
