我希望在显示器上执行光学字符识别(OCR)，并希望该程序能够在不同的光照条件下运行。为此，我需要对图像进行处理和阈值处理，使每个数字周围都没有噪声，从而让我能够检测到数字的轮廓并从那里执行OCR。我需要我使用的阈值来适应这些不同的光照条件。我已经尝试过自适应阈值处理，但我无法让它发挥作用。我的图像处理很简单:加载图像(i)，灰度i(g)，对g(h)应用直方图均衡化，并对h应用二值阈值，阈值=t。我使用了几个不同的数据集，发现使OCR始终如一地工作的最佳阈值位于(h)直方图(图中唯一没有间隙的部分)中的最高密度范围内。(h)的直方图。值t=[190,220]对于OCR是最佳的。此处提供了
我有一个关于拟合和获取随机数的问题。情况是这样的:首先，我有一个来自数据点的直方图。importnumpyasnp"""createrandomdatapoints"""mu=10sigma=5n=1000datapoints=np.random.normal(mu,sigma,n)"""createnormalizedhistrogramofthedata"""bins=np.linspace(0,20,21)H,bins=np.histogram(data,bins,density=True)我想将此直方图解释为概率密度函数(带有例如2个自由参数)，以便我可以使用它来生成随机数，并
我想指定probabilitydensityfunction一个分布，然后在Python中从该分布中选取N个随机数。我该怎么做？ 最佳答案 一般来说，您想要逆累积概率密度函数。一旦你有了它，那么沿着分布生成随机数就很简单了:importrandomdefsample(n):return[icdf(random.random())for_inrange(n)]或者，如果您使用NumPy:importnumpyasnpdefsample(n):returnicdf(np.random.random(n))在这两种情况下，icdf都是逆累
MPU6050加速度计和陀螺仪传感器与Arduino连接前言MPU6050模块引脚MPU6050模块组成MPU6050陀螺仪传感器模块电路图MPU6050模块如何工作？MEMS加速度计如何工作？MEMS陀螺仪如何工作？常见问题ArduinoMPU6050加速度计和陀螺仪传感器模块接口电路图ArduinoMPU6050模块代码MPU6050连接Arduino测试Arduino代码前言MPU6050是一款非常流行的加速度计陀螺仪芯片，具有六轴感应和16位测量分辨率。这种意义上的高精度和低廉的成本使其在DIY社区中非常受欢迎。甚至许多商业产品都配备了MPU6050。陀螺仪和加速度计的组合通常被称为惯
我有两个随机变量X和Y，它们均匀分布在单纯形上:我想评估它们总和的密度:计算完上述积分后，我的最终目标是计算以下积分:为了计算第一个积分，我在单纯形中生成均匀分布的点，然后检查它们是否属于上述积分中的所需区域，并采用点的分数来评估上述密度。一旦我计算出上述密度，我就会按照类似的过程来计算上述对数积分以计算其值。然而，这是非常低效的，需要花费很多时间，比如3-4小时。谁能建议我用Python解决这个问题的有效方法？我正在使用Numpy包。这是代码importnumpyasnpimportmathimportrandomimportnumpy.randomasnprndimportmatp
我正在尝试在极坐标中绘制散点图，等高线叠加到点云上。我知道如何使用numpy.histogram2d在笛卡尔坐标系中做到这一点:#Simplecase:scatterplotwithdensitycontoursincartesiancoordinatesimportmatplotlib.pyplotasplimportnumpyasnpnp.random.seed(2015)N=1000shift_value=-6.x1=np.random.randn(N)+shift_valuey1=np.random.randn(N)+shift_valuefig,ax=pl.subplots(
假设需要计算一般数量的离散概率密度函数的卷积。对于下面的示例，有四种分布，它们具有指定概率的值0、1、2:importnumpyasnppdfs=np.array([[0.6,0.3,0.1],[0.5,0.4,0.1],[0.3,0.7,0.0],[1.0,0.0,0.0]])卷积可以这样找到:pdf=pdfs[0]foriinrange(1,pdfs.shape[0]):pdf=np.convolve(pdfs[i],pdf)然后给出看到0,1,...,8的概率array([0.09,0.327,0.342,0.182,0.052,0.007,0.,0.,0.])这部分是我代码中的
我有一个pandas数据框，其中每个观察值都有一个日期(作为datetime[64]格式的条目列)。这些日期分布在大约5年的时间段内。我想绘制所有观测日期的核密度图，年份标记在x轴上。我已经弄清楚如何创建相对于某个引用日期的时间增量，然后创建每个观察与引用日期之间的小时数/天数/年数的密度图:df['relativeDate'].astype('timedelta64[D]').plot(kind='kde')但这并不是我想要的:如果我转换为年增量，则x轴是正确的，但我失去了年内变化。但是，如果我采用更小的时间单位(例如小时或天)，则x轴标签更难解释。在Pandas中实现此功能的最简单
我正在尝试使用SciPy的gaussian_kde函数来估计多变量数据的密度。在我下面的代码中，我对3D多元法线进行采样并拟合核密度，但我不确定如何评估我的拟合度。importnumpyasnpfromscipyimportstatsmu=np.array([1,10,20])sigma=np.matrix([[4,10,0],[10,25,0],[0,0,100]])data=np.random.multivariate_normal(mu,sigma,1000)values=data.Tkernel=stats.gaussian_kde(values)我看到了this但不确定如何将
从另一个线程(@EnricoGiampieri'sanswer到cumulativedistributionplotspython)获得提示，我写道:#plotcumulativedensityfunctionofnearestnbrdistances#evaluatethehistogramvalues,base=np.histogram(nearest,bins=20,density=1)#evaluatethecumulativecumulative=np.cumsum(values)#plotthecumulativefunctionplt.plot(base[:-1],cum
