首先载入一张图片,然后灰度化,接着检测边缘 然后针对边缘原图像进行Radon变换 最后得到结果 示例1 原图像(有一条直线段) Radon变换结果 其中的极亮(暗)点对应的是 X'=-45, theta=50° (大概位置),这表明原图像中截距45处,50+90=140°方向有一条直线(段) 示例2 原图像 Radon变换结果 我正在尝试利用OpenCV...
source_code = file.read(): 将读取的内容存入变量source_code中。 results = analyze(source_code): 使用analyze函数对代码进行分析。 print(f"分析结果: {results}"): 打印分析结果。 第四步:查看分析结果 分析完成后,Radon 会返回一些关于代码的基本信息,例如函数的数量、类的数量、复杂度等。你可以使用以下...
主要用于扫描危险函数,支持自定义漏洞测试和扩展插件。 Python 是 Sourcetrail 跨平台的源代码浏览器,支持 C/C++、Java、Python,提供搜索、代码、图形三个交互式视图。亮点是给出了源代码的结构,但只有符号名称。 C++、Java 是 radon 计算源代码的度量(metrics),包括 McCabe、Halstead、可维护性索引三种度量指标,支持...
prospector-分析Python代码并输出有关错误、潜在问题、违反约定和复杂性的信息 pylama-多个 Python 工具(pycodestyle、ydocstyle、PyFlakes、Mccabe、Pylint、Radon、gjslint、elate、mypy)的封装器 Bandit-查找 Python 代码中常见的安全问题 Pylint是默认的内联程序,因此在创建新Python程序时会启用。不过,如果Visual Studio...
交叉熵在CNN分类中经常用到,用来作为预测值和真实标签值的距离度量。经过卷积操作后,最后一层出来的特征经过softmax函数后会变成一个概率向量,我们可以看作为是概率分布q, 而真实标签我们可以看作是概率分布p, 因此真实分布p和预测分布q的交叉熵就是我们要求的loss损失值,即 ...
使用Radon 进行代码度量。 使用interrogate 进行文档字符串覆盖率。 使用dockerfilelint 对Dockerfile 进行linting。 Sourcerer 的名人堂。 一些高级的 Python linting(?)。 对cookiecutter 模板进行端到端测试和验证。 添加Earthly。 本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 ...
那么存在一个 (\mu)-可积函数 (f: X \to \mathbb{R})(通常称为Radon-Nikodym导数),使得对于所有 (A \in \Sigma),都有 (\nu(A) = \int_A f d\mu)。 这个定理的证明比较复杂,通常涉及到实分析和测度论的高级技巧。在应用中,我们主要关注其结论和如何应用这个结论。 在Python中,虽然我们可以使用...
scikit-image 数字图像处理（opencv，pillow也是很不错的模块。它提供的Radon变换案例是不是17年国赛A题...
首先,通过radon函数生成投影信号,接着进行傅立叶变换将投影数据映射到频域,在频域中应用Ram-Lak滤波器进行滤波,然后通过逆傅立叶变换回到时域,最后使用iradon函数完成反投影重建。文中不仅提供了完整的代码实现,还分享了许多实用的经验和注意事项,如补零操作、滤波器选择以及插值方法的影响等。适合人群:从事医学影像处理...
# 分片赋值name=list('Python')name[2:]=list('abc')print(name)#获取长度print(len(name))# 修改name1=['tom','jerry','krypton']name1[1]='radon'print(name1)# 向列表添加元素name1.append('marry')print(name1)# 删除列表元素delname1[1]print(name1)#合并列表print(name+name1) ...