阈值

第7章 关联分析： 高级概念 本章就扩展到具有二元属性、分类属性和连续属性的数据集。 扩充到包含 序列 和 图形 如何扩展传统的Apriori算法来发现这些模式 7.1 处理分类属性 将分类属性和对称二元属性转换成项，就可以用已有的关联规则挖掘算法；将每个不同的属性-值对创建一个新的项（即转化为非对称二元属性）来实现 将关联分析用于二元化后的数据时，需要考虑如下问题： 合并不太频繁的属性值变成一个称作其他的类别。 删除某些出现频率很高的属性；或者使用处理具有宽支持度的极差数据集的技术 避免产生包含多个来自同一个属性的项的候选项集。例如：不必产生诸如{州=X，州=Y，…}的候选项集，因为该项集支持度为零。 7.2 处理连续属性 量化关联规则：包含连续属性的关联规则通常 三类方法对连续数据进行关联分析 基于离散化的方法 基于统计学的方法 非离散化方法 7.1 基于离散化的方法 离散化技术：等宽、等频、聚类 区间宽度问题： 区间太宽，缺乏置信度 区间太窄，缺乏支持度 区间宽度解决方法：考虑邻近区间的每种可能的分组（即等步长的渐渐加大区宽），但这也导致了： 计算开销非常大 ―― 可以使用最大支持度阈值，防止创建对应于非常宽的区间的项，并减少项集的数量 提取许多冗余规则 7.2 基于统计学的方法 量化关联规则可以推断总体的统计性质 包括规则产生和规则确认 规则产生：先找到需要关注的目标属性

机器学习性能评价标准是模型优化的前提，在设计机器学习算法过程中，不同的问题需要用到不同的评价标准，本文对机器学习算法常用指标进行了总结。 阅读目录 1. TPR、FPR&TNR 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值 3. 综合评价指标F-measure 4. ROC曲线和AUC 5. 参考内容 　　考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类（false negative）。 　　TP：正确肯定的数目； 　　FN：漏报，没有正确找到的匹配的数目； 　　FP：误报，给出的匹配是不正确的； 　　TN：正确拒绝的非匹配对数； 　　列联表如下表所示，1代表正类，0代表负类： 1. TPR、FPR&TNR 　　从列联表引入两个新名词。其一是 真正类率(true positive rate ,TPR) , 计算公式为 刻画的是分类器所识别出的 正实例占所有正实例的比例。 　　另外一个是 ,计算公式为 FPR = FP / (FP + TN)

void adaptiveThreshold( InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C ); `参数1：InputArray类型的src，输入图像，填单通道，单8位浮点类型Mat即可。 参数2：函数运算后的结果存放在这。即为输出图像（与输入图像同样的尺寸和类型）。 参数3：预设满足条件的最大值。 参数4：指定自适应阈值算法。可选择ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C两种。（具体见下面的解释）。 参数5：指定阈值类型。可选择THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV两种。（即二进制阈值或反二进制阈值）。 参数6：表示邻域块大小，用来计算区域阈值，一般选择为3、5、7…等。 参数7：参数C表示与算法有关的参数，它是一个从均值或加权均值提取的常数，可以是负数。（具体见下面的解释）。 文章来源: https://blog.csdn.net/qq_42333641/article/details/90638953

该代码为imageJ marco code 将8bit灰度图片文件导入后可用此代码算出adaptive threshold height=getHeight(); width=getWidth(); histo=newArray(256); cutpre=0; cutnow=0; for(i=0;i<width;i++){ for (ii=0;ii<height;ii++){ v=getPixel(i,ii); histo[v]+=1; cutnow+=v; } } cutnow=cutnow/width/height; while(cutnow != cutpre){ cutpre=cutnow; up=0; down=0; upc=0; downc=0; for(i=0;i<256;i++){ if (i<cutpre){ down+=i*histo[i]; downc+=histo[i];} else{ up+=i*histo[i]; upc+=histo[i];} } cutnow=up/upc/2+down/downc/2; } print(cutnow); 文章来源: https://blog.csdn.net/qq_30117591/article/details/89737787

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/baidu_27643275/article/details/85303420 小波阈值去噪有两个关键点：一是 阈值的选取 ，二是 阈值函数 的选取。 硬阈值法 ：将信号的绝对值与阈值进行比较，小于阈值的点 置为零 ，其他 保持不变 ； 软阈值法 ：将信号的绝对值和阈值进行比较，小于阈值的点 置为零 ，大于或等于阈值的点则向零收缩，变为该点值 与阈值之差 。 硬阈值法可以对图像的边缘和细节等局部信息进行保留，但图像会发生 局部失真 ;而软阈值处理则相对平滑 ，但其又使得 边缘模糊 、图像失真 。 # python实现 import numpy as np import pywt data = np . linspace ( 1 , 4 , 7 ) # array([ 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. ]) # 软阈值法（绝对值与阈值比较，大于缩小，小于置零） pywt . threshold ( data , 2 , 'soft' ) # array([ 0. , 0. , 0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. ]) # 硬阈值法（绝对值与阈值比较，大于不变，小于置零） pywt . threshold ( data , 2 , 'hard' )

方法是 通过遍历灰度图中点 ，将图像信息 二值化 ，处理过后的图片只有二种色值。函数原型如下： double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type); 其中： 第一个参数 ，InputArray 类型的 src，输入数组，填单通道 , 8 或 32 位浮点类型的Mat 即可。 第二个参数 ，OutputArray 类型的 dst，函数调用后的运算结果存在这里，即这个数用于存放输出结果，且和第一个参数中的 Mat 变量有一样的尺寸和类型。 第三个参数 ，double 类型的 thresh，阈值的具体值。 ， double 类 型 的 maxval ， 当 第 五 个 参 数 阈 值 类 型 type 取THRESH_BINARY 或 THRESH_BINARY_INV 阈值类型时的最大值。 第五个参数 ，int 类型的 type，阈值类型。其它参数很好理解，我们来看看第五个参数，第五参数有以下几种类型 0: THRESH_BINARY 当前点值大于阈值时，取 Maxval,也就是第四个参数，下面再不说明，否则设置为 0。 1: THRESH_BINARY_INV 当前点值大于阈值时，设置为 0，否则设置为 Maxval。 2: THRESH_TRUNC

这是一个对图像二值化处理的函数，对于给定阈值 threshold ，高于该 threshold 的像素点值变为 pix0 ， 低于该threshold的像素点值变为 pix1 . double cv::threshold( cv::InputArray src, //输入图像 cv::OutputArray dst, //输出图像 double thresh, //阈值 double maxValue, //最大值 int thresholdType //类型 ); 1 2 3 4 5 6 7 每个 thresholdType 对应不用的操作类型，如下表所示，其中src代表图像原像素值，dst代表处理后的像素值 ThresoldType Operation cv::THRESH_BINARY dst = (src > thresh) ? maxValue : 0 cv::THRESH_BINARY_INV dst = (src > thresh) ? 0 : maxValue cv::THRESH_TRUNC dst = (src > thresh) ? thresh : src cv::THRESH_TOZERO dst = (src > thresh) ? src : 0 cv::THRESH_TOZERO_INV dst = (src > thresh) ? 0 : src

https://blog.csdn.net/sinat_21258931/article/details/61418681#commentsedit threshold：固定阈值二值化， ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type ) 1 src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图 dst： 输出图 thresh： 阈值 maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值 type：二值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC； cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV 官方文档的示例代码： import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread( 'gradient.png' , 0 ) ret,thresh1 = cv2.threshold(img, 127 , 255 ,cv2.THRESH_BINARY) ret,thresh2 = cv2.threshold(img, 127 , 255 ,cv2.THRESH

第一天 老师：图像处理。 ~.我：他傻啊，切割出来啊，只需要训练感兴趣的部分就好啦。 ~.我：好的（hello？一个U盘？） 第二天 有这么一个文件 看了里面。。。我要爆炸了。。。 > 598M * 15 = 8970M = 8.97G 我的个妈呀。 为了视觉体验，自动屏蔽，请大家自行去谷歌：虫子、worm、bug、insects。。。 三天后 老师： 好的，我看看。 考虑到 视觉忍受能力 ，我用一个可爱的虫子做为一个示例，其他的都差不多，大家自行尝试。 目标是把虫子区域抠出来 环境： 1.2 下载安装opencv3.2 具体思路如下： 1.获取图片，这个简单哈 img_path = r'C:\Users\aixin\Desktop\chongzi.png' img = cv2.imread(img_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 1 2 3 看，这不就是你处理初始的样子？ 2.转换灰度并去噪声 gray = cv2 .cvtColor (img, cv2 .COLOR _BGR2GRAY) blurred = cv2 .GaussianBlur (gray, ( 9 , 9 ), 0 ) 1 2 我们可以得到这两张图，第一张是灰度图，第二张是去噪之后的，另外说一下，去噪咱们有很多种方法，均值滤波器、高斯滤波器

opencv中给出了canny边缘检测的接口，直接调用： ret = cv2.canny(img,t1,t2) 即可得到边缘检测的结果ret。其中，t1，t2是需要人为设置的阈值。有不少论文研究了自动化的阈值设置方法，即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1，t2，但是缺乏开源代码，特别是基于python3的实现几乎没有。 本文基于python3，复现一种自适应的阈值分割方法。 输入图片是： 输出结果对比如下：左图是直接用canny，右图是用本文程序自适应分割。 比较不足的是，由于自底向上重新编写，包括非最大抑制等过程。。可能耗时比较久。上面输入图像耗时27.38s，不知道其他学者研究的自适应阈值canny边缘检测方法的耗时情况如何。。程序中预处理过程中已经做了降采样，如果没有降采样的话，耗时会更长。 下面上代码： 主程序.py: import numpy as np import cv2, time, math from scipy.signal import convolve2d as conv2 from matplotlib import pyplot as plt from bilateralfilt import bilatfilt from dog import deroGauss import time #........................