filterwarnings("ignore") np.set_printoptions(suppress=True) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示负号 @jit def explicit_FD(CP,S,K,T,sigma,r,b,M,N): """ 显式有限差分法,是否收敛取决于dt,ds,相对来说不...
51CTO博客已为您找到关于python中np.maximum的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及python中np.maximum问答内容。更多python中np.maximum相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
import numpy as npfrom datetime import datetimedef datestr2num(s): #定义一个函数 return datetime.strptime(s.decode('ascii'),"%Y-%m-%d").date().weekday()#decode('ascii') 将字符串s转化为ascii码#读取csv文件 ,将日期、开盘价、最低价、最高价、收盘价、成交量等全部读取dates, opens, high, ...
[0]]) # Define the initial error covariance matrix P = np.array([[1, 0], [0, 1]]) # Initialize the cleaned signal filtered_signal = np.zeros_like(signal) # Loop through the signal and apply the Kalman filter for i in range(len(signal)): # Predict the next state x = A @ ...
defLaplace_demo(image):dst=cv.Laplacian(image,cv.CV_32F)lpls_1=cv.convertScaleAbs(dst)cv.imshow("Laplace_1",lpls_1)# 自定义拉普拉斯算子 kernel=np.array([[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]])dst=cv.filter2D(image,cv.CV_32F,kernel)lpls_2=cv.convertScaleAbs(dst)cv....
kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32) #定义一个核 img_test = cv2.filter2D(img, -1, kernel=kernel) cv2.imshow("img",img) cv2.imshow("img_test",img_test) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() ...
colorDict[color] def information_filter(file_path,img_np,text_str): """ 函数说明: 提出ocr识别的行程码 参数值:字符串,文件名称 返回值:有效信息组成的字典 """ # 健康码字段 try: re_healthcode = re.compile('请收下(.{,2})行程卡')
scikit 图像的filter.rank模块提供了实现形态滤波器的功能;例如,形态学中值滤波器和形态学对比度增强滤波器。以下各节将演示其中的几个过滤器。 形态对比增强 形态学对比度增强滤波器通过仅考虑由结构元素定义的邻域中的像素对每个像素进行操作。它用邻域中的局部最小或局部最大像素替换中心像素,具体取决于原始像素最接...
img2 = np.zeros(img.shape) for i in range(img2.shape[2]): img2[:, :, i] = filters.gaussian\_filter(img[:, :, i], 5) # 将像素值用八位表示 img2 = np.array(img2, 'uint8') 模糊结果: 在很多应用中,图像强度的变化情况是非常重要的,强度的变化可以使用灰度图像的 $x$ 和 $y$...
#Define the filter def butter_lowpass(cutoff, fs, order=5): nyq = 0.5 * fs #Nyquist frequeny is half the sampling frequency normal_cutoff = cutoff / nyq b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False) return b, a ...