pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Bolehkah Langkah Meningkatkan Kecekapan Penapis Purata Bergerak dalam Pemprosesan Imej?
Bolehkah Langkah Meningkatkan Kecekapan Penapis Purata Bergerak dalam Pemprosesan Imej?
Oct 19, 2024 pm 12:40 PM
Menggunakan langkah untuk penapis purata bergerak yang cekap
Baru-baru ini, pendekatan berasaskan langkah telah mendapat perhatian kerana kecekapannya dalam melaksanakan penapis purata bergerak. Dalam konteks ini, kami meneroka cara langkah boleh digunakan untuk meningkatkan prestasi penapis sedemikian, bergerak melangkaui kaedah berasaskan lilitan yang lebih tradisional. Khususnya, kami menumpukan pada melaksanakan penapis purata bergerak bersambung 8 jiran yang mengambil kira 9 piksel di sekeliling untuk setiap piksel fokus.
Dengan menggunakan langkah, kami boleh membuat paparan tatasusunan asal yang sepadan dengan baris atas inti penapis. Dengan menggunakan operasi gulung di sepanjang paksi menegak, kita boleh mendapatkan baris tengah kernel dan menambahnya pada paparan yang dibuat pada mulanya. Proses ini diulang untuk mendapatkan baris bawah kernel, dan jumlah baris ini kemudiannya dibahagikan dengan saiz penapis untuk mengira purata bagi setiap piksel.
Untuk menggambarkan pendekatan ini, pertimbangkan pelaksanaan berikut:
import numpy, scipy
filtsize = 3
a = numpy.arrange(100).reshape((10, 10))
b = numpy.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=(a.size, filtsize), strides=(a.itemsize, a.itemsize))
for i in range(0, filtsize - 1):
if i > 0:
b += numpy.roll(b, -(pow(filtsize, 2) + 1) * i, 0)
filtered = (numpy.sum(b, 1) / pow(filtsize, 2)).reshape((a.shape[0], a.shape[1]))
Dalam istilah yang lebih umum, mentakrifkan fungsi yang melaksanakan operasi tetingkap bergolek di sepanjang dimensi yang ditentukan membolehkan pelaksanaan penapis purata bergerak yang cekap walaupun dalam tatasusunan berbilang dimensi. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa walaupun pendekatan berasaskan langkah menawarkan kelebihan dalam kes tertentu, untuk tugas penapisan berbilang dimensi yang kompleks, fungsi khusus seperti yang disediakan oleh modul scipy.ndimage mungkin masih menawarkan prestasi unggul.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah Langkah Meningkatkan Kecekapan Penapis Purata Bergerak dalam Pemprosesan Imej?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.
Terangkan pernyataan Python.
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.
Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.
Apakah Iterator Python?
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()
Apakah petunjuk jenis python?
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread
Tutorial Python Fastapi
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.
Cara Menguji API dengan Python
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.
Menyediakan dan menggunakan persekitaran maya Python
Jul 06, 2025 am 02:56 AM
Persekitaran maya boleh mengasingkan kebergantungan projek yang berbeza. Dicipta menggunakan modul Venv Python sendiri, perintah itu adalah python-mvenvenv; Kaedah pengaktifan: Windows menggunakan Env \ Scripts \ Activate, MacOS/Linux menggunakan Sourceenv/Bin/Activate; Pakej pemasangan menggunakan pipinstall, gunakan pipfreeze> keperluan.txt untuk menghasilkan fail keperluan, dan gunakan pipinstall-rrequirements.txt untuk memulihkan persekitaran; Langkah berjaga -jaga termasuk tidak menyerahkan kepada Git, mengaktifkan semula setiap kali terminal baru dibuka, dan pengenalan dan penukaran automatik boleh digunakan oleh IDE.
