threshold_mean

时间: 2023-09-13 15:08:19 浏览: 82
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Image-threshold-.zip_image threshold_threshold_阈值化

引用中提到了adaptiveThreshold函数中的ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C参数。该参数表示自动阈值分割中使用的方法是邻域均值。在这种方法中，阈值的值是邻域区域内像素值的平均值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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adaptive_method = cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C # 可以选择MEAN_C或GAUSSIAN_C threshold_type = cv2.THRESH_BINARY # THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV block_size = 11 # 邻域大小，必须为奇数 c = 5 # 平均值或...
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TM_CFAR.zip_CFAR检测_threshold_双门限检测_恒虚警门限_门限

TM-CFAR（Truncated Mean CFAR）是CFAR家族中的一种，其工作原理是在目标点周围选择一个窗口，分为训练区和保护区。训练区内的数据用于估计背景噪声的均值和方差，然后将这些统计信息用于设定检测门限。TM-CFAR的...

while ~isempty(indexs(flags)) temp_index = indexs(flags); source = y(:,temp_index(1)); flags(temp_index(1)) = 0; temp_index = temp_index(1:end); temp_flag = []; for i = 1: length(temp_index) % corrs = corrcoef(source,y(:,temp_index(i)));%矩阵相关系数 % corrs = corrs(1,2); % if corrs >= threshold_corr % temp_flag(end+1) = i; source_mean=mean(source) y(:,temp_index(i)).mean = mean (y(:,temp_index(i))) % sim = dot(source,y(:,temp_index(i)))/(norm(source)*norm(y(:,temp_index(i)))); sim = dot(source-source_mean,y(:,temp_index(i))-y(:,temp_index(i)).mean)/(norm(source-source_mean)*norm(y(:,temp_index(i))-y(:,temp_index(i)).mean)); orthoSim = 1-sim; if orthoSim>= threshold_sim && orthoSim >= 0 && orthoSim <= 1 % if sim >= threshold_sim && sim >= 0.7 && sim <= 1 temp_flag(end+1) = i; end end怎么修改下呢，一直出现无法执行赋值，因为此类型的变量不支持使用点进行索引。

这个错误是因为你在尝试对一个列向量使用.mean进行索引，但是列向量不支持使用点进行索引。你可以将其改为使用括号进行索引，如下所示： source_mean = mean(source); y_mean = mean(y(:,temp_index(i))); % ...

function [detections] = polsar_cfar_detector(cov, guard_cells, training_cells, threshold_factor)% Inputs:% cov - POLSAR covariance matrix% guard_cells - number of guard cells in each direction% training_cells - number of training cells in each direction% threshold_factor - threshold factor for the CFAR algorithm%% Outputs:% detections - a binary image indicating the detected targets% Get the dimensions of the covariance matrix[M, N] = size(cov);% Calculate the number of cells used in the CFAR algorithmtotal_cells = (2*guard_cells+2*training_cells+1)^2;training_cells_per_group = 2*training_cells+1;guard_cells_per_group = 2*guard_cells+1;% Initialize the output imagedetections = zeros(M,N);% Loop over each pixel in the imagefor i = 1+guard_cells:M-guard_cells for j = 1+guard_cells:N-guard_cells % Extract the training region train_region = cov(i-guard_cells-training_cells:i+guard_cells+training_cells, j-guard_cells-training_cells:j+guard_cells+training_cells); % Calculate the threshold using the CFAR algorithm sorted_train_region = sort(train_region(:)); noise = mean(sorted_train_region(1:total_cells-training_cells_per_group*guard_cells_per_group)); threshold = threshold_factor*noise; % Check if the current pixel is greater than the threshold if cov(i,j) > threshold detections(i,j) = 1; end endendend

阈值因子 threshold_factor 用于计算阈值，通常情况下，该值会被设置为一个经验值。 该函数的输出为一个二进制图像 detections，其中为 1 的像素点表示检测到了目标，为 0 的像素点表示没有检测到目标。 该函数的...

cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C

cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 是 OpenCV 中的一个自适应阈值方法，其适用于处理图像局部灰度值范围变化较大的情况。具体来说，该方法会根据每个像素周围的局部区域的灰度值范围来自动调整阈值，从而能够更好地适应...

import numpy as np # 定义一个树形数据结构 class TreeNode: def __init__(self, value, children=None): self.value = value self.children = children if children else [] # 定义一个函数，计算一个节点及其子节点的平均值和标准差 def calc_mean_std(node): values = [] for child in node.children: c_values = calc_mean_std(child) values.extend(c_values) values.append(node.value) mean = np.mean(values) std = np.std(values) return values, mean, std # 定义一个函数，遍历树形数据结构，找出所有异常节点 def find_abnormal_nodes(root, threshold=3): abnormal_nodes = [] stack = [root] while stack: node = stack.pop() values, mean, std = calc_mean_std(node) for value in values: if abs(value-mean) > threshold*std: abnormal_nodes.append(node) break stack.extend(node.children) return abnormal_nodes # 测试代码 root = TreeNode(2, [ TreeNode(1), TreeNode(4, [ TreeNode(3), TreeNode(5), TreeNode(6) ]), TreeNode(7) ]) abnormal_nodes = find_abnormal_nodes(root) for node in abnormal_nodes: print(node.value)

定义了一个 calc_mean_std 函数，用于计算一个节点及其子节点的平均值和标准差；定义了一个 find_abnormal_nodes 函数，用于遍历树形数据结构，找出所有异常节点。最后，测试代码构建了一个简单的树形数据结构，并对...

根据“对于此运算，数组大小不兼容”这句话，改善这个代码。% 读入图像 img = imread('D:\tupian\zuoye31.jpg'); % 将图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 计算灰度图像的直方图 histogram = imhist(gray_img); % 计算图像像素总数 total_pixels = numel(gray_img); % 初始化变量 max_var = 0; threshold = 0; % 遍历灰度级别，计算类间方差 for i = 1:256 % 计算背景像素数量 bg_pixels = sum(histogram(1:i)); % 计算前景像素数量 fg_pixels = total_pixels - bg_pixels; % 计算背景平均灰度值 bg_mean = sum((0:i-1) .* histogram(1:i)) / bg_pixels; % 计算前景平均灰度值 fg_mean = sum((i:255) .* histogram(i+1:end)) / fg_pixels; % 计算类间方差 var_between = bg_pixels * fg_pixels * power(bg_mean - fg_mean,2); % 更新阈值和最大类间方差 if var_between > max_var max_var = var_between; threshold = i - 1; end end % 用OTSU算法得到的阈值对图像进行二值化处理 binary_img = imbinarize(gray_img, threshold/255); % 显示原图和二值化后的图像 subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img), title('原图'); subplot(1, 2, 2), imshow(binary_img), title('二值化后的图像');

删除数据： <label>ID： <input type="text" name="id"><br> 提交"> <根据“对于此运算，数组大小不兼容”这句话，可以尝试修改以下代码： %form action="/search" method="post"> ...

indexs = linspace(1,d,d);%生成等差数列。语法为：linspace（x1， x2， n），其中x1是起始值，x2是终止值，n是生成的数字个数 flags = logical(indexs);%逻辑函数 x_e = sum((x-mean(x)).^2);%mean 矩阵均值 方差 sgc = []; g_h = 0; g_h_e = 0; while ~isempty(indexs(flags)) temp_index = indexs(flags); source = y(:,temp_index(1)); flags(temp_index(1)) = 0; temp_index = temp_index(2:end); temp_flag = []; for i = 1: length(temp_index) corrs = corrcoef(source,y(:,temp_index(i)));%矩阵相关系数 corrs = corrs(1,2); if corrs >= threshold_corr temp_flag(end+1) = i; end end flags(temp_index(temp_flag)) = 0; sgc(:,end+1) = source+sum(y(:,temp_index(temp_flag)),2); g_h = sum(sgc,2); g_h_e = sum((x-g_h).^2); if g_h_e / x_e < threshold_nmse break end将这块的相似条件改为余弦相似度

x_e = sum((x-mean(x)).^2); sgc = []; g_h = 0; g_h_e = 0; while ~isempty(indexs(flags)) temp_index = indexs(flags); source = y(:,temp_index(1)); flags(temp_index(1)) = 0; temp_index = temp_index(2:...

import numpy as np def pca(X, threshold): # 去均值 X_mean = np.mean(X, axis=0) X = X - X_mean # 计算协方差矩阵 cov = np.dot(X.T, X) / (X.shape[0] - 1) # 计算特征值和特征向量 eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov) # 对特征值进行排序 eig_vals_sort = np.argsort(eig_vals)[::-1] # 计算累计贡献率 eig_vals_sum = np.sum(eig_vals) cumsum = np.cumsum(eig_vals[eig_vals_sort]) / eig_vals_sum # 寻找最佳的n_components best_n_components = np.argmax(cumsum >= threshold) + 1 # 提取前best_n_components个特征向量 eig_vecs_sort = eig_vecs[:, eig_vals_sort[:best_n_components]] # 将数据投影到新的特征空间上 X_pca = np.dot(X, eig_vecs_sort) return X_pca # 生成数据集 data = np.random.rand(643, 1024) # 进行PCA降维 X_pca = pca(data, threshold=0.9) # 输出结果print("最佳的n_components为：", X_pca.shape[1])中threshold=0.9是怎么算出来的

在这段代码中，threshold=0.9 是作为一个参数传入函数pca()中的，它代表着累计贡献率的阈值，用于确定保留多少个主成分。在该函数中，累计贡献率是通过计算特征值的和来计算的，然后通过计算每个特征值在特征值总和...

import akshare as ak import pandas as pd import numpy as np # 读取历史数据 data1 = ak.futures_zh_daily_sina(symbol="j1901", start_date="2018-02-01", end_date="2018-12-31") data2 = ak.futures_zh_daily_sina(symbol="jm1901", start_date="2018-02-01", end_date="2018-12-31") # 计算价差 spread = data1["close"] - data2["close"] mean_spread = spread.mean() std_spread = spread.std() # 设置阈值 upper_threshold = mean_spread + 0.75 * std_spread lower_threshold = mean_spread - 0.75 * std_spread stop_loss = 2 * std_spread # 初始化交易状态 position = 0 pnl = 0 # 开始交易 for i in range(len(spread)): # 判断是否需要开仓 if spread[i] > upper_threshold and position == 0: # 做空价差 position = -1 entry_price = spread[i] elif spread[i] < lower_threshold and position == 0: # 做多价差 position = 1 entry_price = spread[i] # 判断是否需要平仓 elif spread[i] < mean_spread and position == -1: # 平空仓 exit_price = spread[i] pnl += entry_price - exit_price position = 0 elif spread[i] > mean_spread and position == 1: # 平多仓 exit_price = spread[i] pnl += exit_price - entry_price position = 0 # 判断是否需要止损 elif spread[i] < entry_price - stop_loss and position == -1: # 平空仓 exit_price = entry_price - stop_loss pnl += entry_price - exit_price position = 0 elif spread[i] > entry_price + stop_loss and position == 1: # 平多仓 exit_price = entry_price + stop_loss pnl += exit_price - entry_price position = 0 # 输出最终盈亏 print("Final P&L: ", pnl)得到的结果为0

根据你提供的代码，是一个基于价差交易策略的程序。该程序读取了两个期货合约的历史数据，并计算其价差的均值和标准差，然后根据阈值进行开仓和平仓操作，同时设置了止损。最终输出了盈亏结果为0。...

while ~isempty(indexs(flags)) temp_index = indexs(flags); source = y(:,temp_index(1)); flags(temp_index(1)) = 0; temp_index = temp_index(2:end); temp_flag = []; for i = 1: length(temp_index) corrs = corrcoef(source,y(:,temp_index(i))) corrs = corrs(1,2); if corrs >= threshold_corr temp_flag(end+1) = i; 这怎么改成修正余弦相似度

要将这段代码改成修正余弦相似度，需要进行以下修改： 1. 将 corrcoef 函数修改为计算修正余弦相似度... if corrs >= threshold_corr temp_flag(end+1) = i; end end flags(temp_index(temp_flag)) = 0; end

img_black=img.binary([threshold) img_black.mean(2)

假设您使用的是CSDN提供的图像处理库，可以使用img.binary([threshold])函数来实现这一步骤，其中threshold是一个阈值参数。 接下来，您可以使用mean()函数计算图像中每个像素的平均值。由于您想计算黑色区域...

使用img_black=img.binary([threshold) img_black.mean(2)还需要将threshold值定义为多少

对于二值化操作，阈值的选择取决于您要将图像中的哪些区域视为黑色或白色。阈值越高，将被视为黑色的区域越大。 一种常见的方法是通过试验和调整来选择适当的阈值。您可以尝试使用不同的阈值进行二值化，并根据最终...
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