python 拟合边界 / 张生荣

OpenCV-Python实现轮廓拟合

前言什么是轮廓? 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行 ...

目录拟合多项式函数说明拟合任意函数函数说明总结使用Python拟合函数曲线需要用到一些第三方库: numpy:科学计算的基础库(例如:矩阵) matplotlib:绘图库 scipy:科学 ...

人类很早就注意到飞蛾扑火这一奇怪的现象,并且自作主张地赋予了飞蛾扑火很多含义,引申出为了理想和追求义无反顾.不畏牺牲的精神.但是,这种引申和比喻,征求过飞蛾的意见吗? 后来,生物学家又提出来昆虫趋光性 ...

目录 1. 实验目的 2. 实验要求 3. 实验内容 3.1 算法原理 1. 实验目的掌握最小二乘法求解(无惩罚项的损失函数).掌握加惩罚项(2 范数)的损失函数优化.梯度下降法.共轭梯度法.理解过 ...

检测这些圆,先找轮廓后通过轮廓点拟合椭圆 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math from ...

上次版本如果在没有找到轮廓或轮廓的点集数很小无法拟合椭圆或在RANSAC中寻找最优解时会死循环中,优化后的代码 import cv2 import os import numpy as np impo ...

前言最近因为工作的需要,在考虑基于udp做一个用于网游战斗中的数据同步协议,为了前期测试数据,决定先做一个外部的代理tunnel,原理是在server端和client端分别建立网络转发proxy,即 ...

前言最小二乘法Least Square Method,做为分类回归算法的基础,有着悠久的历史(由马里·勒让德于1806年提出).它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便 ...

机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类. 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类. 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析. 本例中使用一个 ...

本文实例讲述了Python实现的多项式拟合功能.分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding: utf-8 -*- #! python2 import numpy as np impor ...

多元函数拟合.如电视机和收音机价格多销售额的影响,此时自变量有两个. python 解法: import numpy as np import pandas as pd #import statsm ...

如下所示: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3 ...

构建一个二阶多项式:x^2 - 4x + 3 多项式求解 >>> p = np.poly1d([1,-4,3]) #二阶多项式系数 >>> p(0) #自变量为0时 ...

在GIS中,栅格属性里有关于栅格自身的信息,背景(nodata value)对于识别一张图像的边界像元尤为重要,我们目的只要把每行每列中的第一次出现不是nodata的像元和最后一次出现nodata的前 ...

本文python代码实现的是最小二乘法线性拟合,并且包含自己造的轮子与别人造的轮子的结果比较. 问题:对直线附近的带有噪声的数据进行线性拟合,最终求出w,b的估计值. 最小二乘法基本思想是使得样本方差 ...

实验室老师让给数据画一张线性拟合图.不会matlab,就琢磨着用python.参照了网上的一些文章,查看了帮助文档,成功的写了出来这里用到了三个库 import numpy as np import ...

本文实例讲述了Python实现的拟合二元一次函数功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 背景: 使用scipy拟合一元二次函数. 参考: HYRY Studio-<用Python做科学计算> ...

这篇文章主要介绍了python matplotlib拟合直线的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下代码如下 import numpy ...

通过 1至10 阶来拟合对比均方误差及R评分,可以确定最优的"最大阶数". import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...

在参加"数据挖掘"比赛中遇到了关于函数高次拟合的问题,然后就整理了一下源码,以便后期的学习与改进. 在本次"数据挖掘"比赛中感觉收获最大的还是对于神经网络的认识 ...