12 2020 档案
摘要:目标 使用固定阈值、自适应阈值和Otsu阈值法”二值化”图像 OpenCV函数:cv2.threshold(), cv2.adaptiveThreshold() 教程 固定阈值分割 固定阈值分割很直接,一句话说就是像素点值大于阈值变成一类值,小于阈值变成另一类值。 import cv2#读入灰度图
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摘要:一: 本周继续完成人机交互大作业以及.net大作业,Python的OpenCV模块 二: 600行 三: 8h 学习如何进行图片的颜色空间转换,视频中追踪特定颜色的物体。 目标 颜色空间转换,如BGR↔Gray,BGR↔HSV等 追踪视频中特定颜色的物体 OpenCV函数:cv2.cvtColor(
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摘要:三 数据清洗 3.1 去重 data.duplicated() #标记出哪些是重复的(true) data.drop_duplicates() #直接将重复删除,默认保留第一条 3.2 处理缺失数据 isnull方法用于判断数据是否为空数据; fillna方法用于填补缺失数据; dropna方法用于
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摘要:二 DataFrame的性质 2.1 索引、切片 # 数据集 data = { 'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'], 'year':[2000,2001,2002,2001,2002], 'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.
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摘要:1. 学习Python的DataFrame模块性质,以及如何运用DataFrame进行数据清洗 2. 600行 3. 8h 二 DataFrame的性质 2.1 索引、切片 # 数据集 data = { 'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada']
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