直方图基础 直方图(Histogram)是将数据分成多个区间并统计每个区间内的数据数量的图形。通过观察直方图,我们可以对数据的分布情况有一个直观的了解。 高斯拟合 高斯拟合(Gaussian Fit)是通过高斯(Normal)分布函数来拟合数据。高斯分布在许多自然现象中广泛存在,可通过以下概率密度函数表示: [ f(x) = \frac{1}{\sigma...
最后,我们将直方图和高斯拟合曲线放在同一张图上进行展示,并输出拟合曲线的参数。 plt.hist(data,bins=10,edgecolor='black')plt.plot(x,y,'r-',label='Fit')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Frequency / Probability Density')plt.title('Histogram with Gaussian Fit')plt.legend()plt.show()print(f"拟...
plt.ylabel('频率')# 生成正态曲线的数据x1 = np.linspace(titanic.Age.min(), titanic.Age.max(),1000) normal = stats.norm.pdf(x1, titanic.Age.mean(), titanic.Age.std())# 绘制正态分布曲线line1, = plt.plot(x1,normal,'r-', linewidth =2)# 生成核密度曲线的数据kde = stats.gaussian_k...
Scikit-Learn在类sklearn.mixture.GaussianMixture中提供了高斯混合模型的实现。 与Scikit-Learn中的其他聚类算法不同,这个算法不提供labels_属性。因此要获得数据点的聚类分配,需要调用拟合模型上的predict()方法(或调用fit_predict())。 下面使用这个类对以下数据集执行聚类,该数据集由两个椭圆blobs和一个球形blobs组成...
直方图(Histogram)又称质量分布图。是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。 import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats, integrate import matplotlib.pyplot as plt #导入 ...
LOG算子 –dst = cv2.Laplacian(gaussian, cv2.CV_16S, ksize = 3) –LOG = cv2.convertScaleAbs(dst) 经典知识: 由于收集图像数据的器件或传输图像的通道存在一些质量缺陷,或者受其他外界因素的影响,使得图像存在模糊和有噪声的情况,从而影响到图像识别工作的开展。一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声...
('Gaussian colored noise') # this is an inset axes over the main axes a = plt.axes([.65, .6, .2, .2], axisbg='y') n, bins, patches = plt.hist(s, 400, normed=1) plt.title('Probability') plt.xticks([]) plt.yticks([]) # this is another inset axes over the main axes...
>>> blurred_face = ndimage.gaussian_filter(noisy_face, sigma=3) >>> median_face = ndimage.median_filter(noisy_face, size=5) >>> from scipy import signal >>> wiener_face = signal.wiener(noisy_face, (5, 5)) 在其它过滤器scipy.ndimage.filters和scipy.signal可应用于图像。
(5, 5), 0) # Apply adaptive thresholding using the mean of the neighborhood # You can also use cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C for Gaussian-weighted mean thresh_mean = cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) # Display the original and ...
gaussian_filter(noisy_lena, sigma=3) In [82]: median_lena = ndimage.median_filter(blurred_lena, size=5) In [83]: from scipy import signal In [84]: wiener_lena = signal.wiener(blurred_lena, (5,5)) 许多其它scipy.ndimage.filters和scipy.signal中的滤镜可以被应用到图像中。 练习: 比较不...