fisher lsd = criticalvalue * math.sqrt(mse / n)
时间: 2023-12-11 18:00:25 浏览: 30
Fisher最小显著差 LSD(Least Significant Difference)是一种多重比较方法,用于确定实验中不同处理组之间的显著性差异。在公式中,critical value代表了临界值,用于确定显著差异的程度;mse代表平均平方误差,反映了测量数据的离散程度;n代表样本的大小。通过计算临界值与平均平方误差之比再开方再乘以样本大小,可以得到Fisher最小显著差。这个值可以帮助研究者判断处理组之间的差异是否显著,从而进行进一步的实验分析。
Fisher最小显著差方法能够有效地减少多重比较中所产生的误差,更精确地找出处理组之间的显著性差异。在实践中,研究者可以利用这个公式来确定实验结果中哪些处理组之间存在显著差异,从而更好地理解实验数据的含义。然而,需要注意的是,Fisher最小显著差仍然需要结合实际情况来进行分析,避免过分依赖数值结果。
总之,Fisher最小显著差公式为研究者提供了一种有效的多重比较方法,可以用于分析不同处理组之间的显著性差异。通过计算临界值与平均平方误差之比再开方再乘以样本大小,可以得到Fisher最小显著差,帮助研究者更准确地理解实验数据。
相关问题
import torch import cv2 lsd = cv2.createLineSegmentDetector(0) x = torch.randn(28,28) x = x.cpu().numpy() x = lsd.detect(x)
这段代码中有一些语法问题和逻辑问题。
首先,需要将第一行的代码稍作修改,将import语句分成两行:
```
import torch
import cv2
```
然后,第四行的代码使用了PyTorch中的随机数生成函数,但是没有指定生成的随机数的类型。应该将该行代码修改为:
```
x = torch.randn(28,28, dtype=torch.float32)
```
接下来,将x转换为NumPy数组的代码也存在问题。应该使用astype()函数将其转换为浮点数类型的NumPy数组:
```
x = x.numpy().astype(np.float32)
```
最后,使用OpenCV的线段检测器时,需要将输入图像转换为灰度图像:
```
gray = cv2.cvtColor(x, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
lsd = cv2.createLineSegmentDetector(0)
lines = lsd.detect(gray)[0]
```
完整的代码如下:
```
import torch
import cv2
import numpy as np
x = torch.randn(28,28, dtype=torch.float32)
x = x.numpy().astype(np.float32)
gray = cv2.cvtColor(x, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
lsd = cv2.createLineSegmentDetector(0)
lines = lsd.detect(gray)[0]
```
batch_size = x.size(0) tlist=[] for i in range(x.size(0)): y = x[i, :, :, :] y = y.permute(1, 2, 0) y = y.squeeze(2) y = y.cpu().numpy() img_norm_int = (y * 255).astype(np.uint8) img_255 = img_norm_int / img_norm_int.max() * 255 y = img_255.astype(np.uint8) lines = self.lsd.detect(cv2.convertScaleAbs(y))[0] if len(lines)<5: lines=cut_segments(lines, 5) lines=torch.tensor(lines) lines = np.array(lines) indices = np.arange(len(lines)) np.random.shuffle(indices) indices = indices[:5] lines = lines[indices] lines = torch.from_numpy(lines) if lines.shape == [5,1,4]: lines = torch.squeeze(lines,dim=1) tlist.append(lines) x = torch.stack(tlist, dim=0)
这段代码的作用是对输入的 `x` 张量进行预处理,并且返回一个新的张量 `x`,用于后续的处理。具体来说,它首先对输入的 `x` 张量进行循环,对每一个样本进行处理。对于每一个样本,它会进行以下步骤:
1. 将张量的第一维作为 batch_size,即 `batch_size = x.size(0)`。
2. 将张量沿着第一个维度进行循环,即 `for i in range(x.size(0)):`。
3. 将输入的 `x` 张量的第一个维度(batch_size)去掉,保留后面的三个维度作为一张图片的尺寸。
4. 对于每张图片,先将通道维度移到最后一个维度上,即 `y = y.permute(1, 2, 0)`。
5. 去掉通道维度,即 `y = y.squeeze(2)`。
6. 将图片转换为 numpy 数组,即 `y = y.cpu().numpy()`。
7. 对数组进行归一化,并转换为 uint8 类型,即 `img_norm_int = (y * 255).astype(np.uint8)`。
8. 将归一化后的数组进行缩放到 0-255 的范围内,即 `img_255 = img_norm_int / img_norm_int.max() * 255`。
9. 将缩放后的数组转换为 uint8 类型,即 `y = img_255.astype(np.uint8)`。
10. 通过 LSD 算法检测出图片中的线段,即 `lines = self.lsd.detect(cv2.convertScaleAbs(y))[0]`。
11. 判断检测出的线段是否小于 5 条,如果小于 5 条,则进行截取(即 `lines=cut_segments(lines, 5)`),补齐为 5 条,并转换为张量(即 `lines=torch.tensor(lines)`)。
12. 将线段转换为 numpy 数组,随机选择其中的 5 条线段(即 `indices = np.arange(len(lines))`、`np.random.shuffle(indices)`、`indices = indices[:5]`、`lines = lines[indices]`),并将其转换为张量(即 `lines = torch.from_numpy(lines)`)。
13. 如果线段的形状为 `[5,1,4]`,则将其压缩为 `[5,4]`。否则,不做处理(即 `if lines.shape == [5,1,4]:`、`lines = torch.squeeze(lines,dim=1)`)。
14. 将处理后的线段张量添加到 `tlist` 列表中(即 `tlist.append(lines)`)。
15. 将处理后的线段张量列表 `tlist` 堆叠成一个新的张量 `x`,并作为函数的返回值,即 `x = torch.stack(tlist, dim=0)`。
如果您有其他问题,可以继续提出。
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