一般情况下，成像系统获取的图像(即原始图像)由于受到种种条件限制和随机干扰，往往不能在视觉系统中直接使用，必须在视觉信息处理的早期阶段对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理．对机器视觉系统来说，所用的图像预处理方法并不考虑图像降质原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减其不需要的特征，故预处理后的输出图像并不需要去逼近原图像．这类图像预处理方法统称为图像增强．图像增强技术主要有两种方法：空间域法和频率域法．空间域方法主要是在空间域内对图像像素直接运算处理．频率域方法就是在图像的某种变换域，对图像的变换值进行运算，如先对图像进行付立叶变换，再对图像的频谱进行某种计算(如滤波等)，最后将计算后的图像逆变换到空间域．

数据加载分为加载torchvision.datasets中的数据集以及加载自己使用的数据集两种情况。 torchvision.datasets中的数据集 torchvision.datasets中自带MNIST，Imagenet-12，CIFAR等数据集，所有的数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类，都包含 _ _ len _ （获取数据集长度）和 _ getItem _ _ （获取数据集中每一项）两个子方法。 Dataset源码如上，可以看到其中包含了两个没有实现的子方法，之后所有的Dataet类都继承该类，并根据数据情况定制这两个子方法的具体实现。 因此当我们需

本文实例讲述了Python数据预处理之数据规范化。分享给大家供大家参考，具体如下： 数据规范化 为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化（归一化）处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。 数据规范化方法主要有： – 最小-最大规范化 – 零-均值规范化 数据示例 代码实现 #-*- coding: utf-8 -*- #数据规范化 import pandas as pd import numpy as np datafile = 'normalization_data.xls' #参数初始化 data = pd.read_excel(dat

预处理大作业复杂实验的处理使用kettle以及mysql

小麦病害图像预处理方法的研究，李晓华，陈兵旗，小麦病害图像的预处理是小麦病害智能化诊断的前提与关键。本研究对感染白粉病、条锈病、叶锈病的小麦叶片进行试验，提出基于小波

主要介绍了python数据预处理之数据标准化的几种处理方式，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，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

上传带预处理矩阵的共轭梯度算法，压缩包内有相应程序以及使用说明，方便大家学习

用opencv2.4.4实现图像的增强、几何变换、傅氏变换、形态学处理、图像分割等，适合初学者借鉴。

这个是一个用FPGA实现直方图均衡化算法预处理的一个工程，里面代码，完成，可直接使用。注释详细，代码工整

1. 删除文件中的中文、西文空格 2. 将篇章切分为一个个的句子，切分标志为：。 ！ ？ … ；等，句中如果有引号，要求左右匹配 3. 对句子按长度从大到小分行排序。 4. 在每行句子前加上序号 5. 统计一个文件中各种长度的句子的频次，按照句长频次降序输出统计结果