user_cumsum['amount_cumsum'] =user_cumsum['order_amount'].cumsum()

时间: 2024-05-25 08:15:21 浏览: 117

Ostu.rar_ostu_ostu matlab

**图像二值化与Otsu算法** 在图像处理领域，图像二值化是一种非常重要的预处理技术。它将图像转换成黑白两色，使得图像中的目标物体与背景之间有明显的对比，便于后续的分析和识别。二值化通常用于文字识别、指纹识别、医学图像分析等场景。 Otsu's Method（奥特鲁斯法，又称为大津法）是由日本学者Nobuyuki Otsu于1979年提出的，是一种自适应的阈值选择方法，适用于含有前景和背景的双峰图像。这种方法考虑了全局像素分布，旨在找到一个最佳阈值，使得前景和背景类内的方差最小，而类间方差最大。这样可以确保分割后的两类像素有明显的灰度差异，提高二值化效果。 Otsu算法的基本步骤如下： 1. **计算像素直方图**：对图像的每个像素灰度值进行统计，得到灰度直方图。这个直方图反映了图像中各灰度级出现的频率。 2. **确定类间方差和类内方差**：对于每个可能的阈值，将图像分为前景和背景两个部分，分别计算这两个类别的像素灰度均值，然后根据这两个均值计算类间方差σ_b^2。同时，计算每个类内部的像素灰度方差，求它们的加权平均，得到类内方差σ_w^2。 3. **寻找最优阈值**：遍历所有可能的阈值，计算相应的类间方差和类内方差，选取使类间方差乘以类内方差之和最大的阈值作为最优阈值。 4. **应用阈值进行二值化**：用找到的最佳阈值将图像分割为黑白两部分，灰度值低于阈值的像素设为黑色，高于或等于阈值的像素设为白色。在MATLAB中，实现Otsu二值化的代码通常如下： ```matlab % 假设im是输入的灰度图像 gray_hist = imhist(im); % 计算图像的灰度直方图 num_bins = length(gray_hist); % 灰度级的数量累积概率 = cumsum(gray_hist) / sum(gray_hist); % 计算累积概率 % 初始化类间方差和类内方差 best_threshold = -1; max_sigma_b_squared_times_sigma_w_squared = 0; for t = 1:(num_bins-1) % 分割图像为前景和背景 foreground_prob = cumulative_probability(1:t); background_prob = cumulative_probability(t+1:end); foreground_mean = (1 : t) * foreground_prob; background_mean = (t+1 : num_bins) * background_prob; foreground_mean = foreground_mean / sum(foreground_prob); background_mean = background_mean / sum(background_prob); sigma_b_squared = (foreground_prob' * ((1 : num_bins) - foreground_mean).^2) + ... (background_prob' * ((1 : num_bins) - background_mean).^2); sigma_w_squared = foreground_prob .* (foreground_mean - foreground_mean).^2 + ... background_prob .* (background_mean - background_mean).^2; sigma_b_squared_times_sigma_w_squared = sigma_b_squared * sigma_w_squared; if sigma_b_squared_times_sigma_w_squared > max_sigma_b_squared_times_sigma_w_squared best_threshold = t; max_sigma_b_squared_times_sigma_w_squared = sigma_b_squared_times_sigma_w_squared; end end % 应用Otsu阈值进行二值化 binary_image = (im >= best_threshold); ``` 这段代码中，`Ostu.m`可能是实现上述过程的MATLAB脚本。通过运行这个脚本，用户可以将任意灰度图像进行Otsu二值化处理，从而得到清晰的黑白图像。在实际应用中，用户可以根据需求调整图像的参数，如灰度级范围、二值化后的颜色设定等，以满足特定场景的需求。

This code adds a new column called "amount_cumsum" to the user_cumsum DataFrame, which contains the cumulative sum of the "order_amount" column. The cumsum() function calculates the cumulative sum of a column, i.e., it adds up the values of the column in each row and returns the running total. The result is stored in the new column "amount_cumsum".

阅读全文

user_cumsum['amount_cumsum'] =user_cumsum['order_amount'].cumsum()

相关推荐

DATA_logging4.zip_Acceloremeter data_zip

dtw.rar_dtw_matlab DTW

y_embed = not_mask.cumsum(1, dtype=torch.float32)和 x_embed = not_mask.cumsum(2, dtype=torch.float32)使用C++如何实现？？

explained_variance_ratio_.cumsum()

total_amounts = df_grouped['net_mf_amount'].cumsum() 让cumsum 根据trade_date计算，使用20240101的net_mf_amount加上20240102的net_mf_amount，作为20240102的值

function [train_pca,test_pca,dataset_cumsum,percent_explained] = pcaForRF(train,test,threshold)

self.offsets = np.array((0, *np.cumsum(self.token_field_dims)

解释代码cumsum_evr = np.cumsum(evr)

counts = multinomial.Multinomial(10, fair_probs).sample((500,)) cum_counts = counts.cumsum(dim=0)

+ np.exp(log_diff_residuals.cumsum()) * res.conditional_volatility[-8:].values 可能是负值吗

解释一下这段代码：function [train_pca,test_pca,dataset_cumsum,percent_explained] = pcaForRF(train,test,threshold)，详细说明一下如何使用

最新推荐

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告 显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

管理建模和仿真的文件

深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

c 语言return用法

量子管道网络优化与Python实现

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用