我有一个白色背景的png图像，我想将其变为透明。这是相当简单的用这个命令：
$ convert image.png -transparent white image-trans.png
但是，如果白色背景不完全是白色的（即#FFFFFF，rgb(255,255,255)等等），那么这并不能很好的工作。
有没有办法将所有颜色降低到一定阈值以下才能完成白色处理？谢谢。
我的Sharepoint网站存在以下问题.(视图无法显示,因为它包含的查找和工作流列数超过了管理员强制执行的阈值(8),但我在网上找到的任何解决方案都指示我在集中管理下更改Web应用程序设置中的限制设置.我的问题是我根本就没有管理中心> Web应用程序等...问题出现在我的文档库中,我已经在网站上探索了很多设置选项但是找不到任何关于trottleing或列阈值的信息.我只是有网站设置>图书馆设置等...
在这种情况下,如何增加列阈值？
我正在使用Sharepoint网站并拥有Workspace和Designer 2010.
我正在尝试使用Android 实现Derek Bradley的自适应阈值算法.但它一直在返回黑色像素.这是我的代码片段.请建议我应该怎么做.提前致谢.
public static Bitmap GrayscaleToBin(Bitmap bm2)
{
Bitmap bm;
bm=bm2.copy(Config.ARGB_8888, true);
final int width = bm.getWidth();
final int height = bm.getHeight();
int[] pixels;
pixels = new int[width*height];
bm.getPixels(pixels,0,width,0,0,width,height);
//Bradley AdaptiveThrsholdging
int []intImg= new int[width*height];
int sum=0;
for(int i=0;i<width;++i){
sum=0;
for(int j=0;j<height;++j)
{
sum=sum+pixels[i+j*width];
if(i==0){intImg[i+j*width]=sum;}
else
{
intImg[i+j*width]= intImg[i-1+j*width]+sum;
}
}
}
int x1,x2,y1,y2=0,count=0;
int s=width >> 3;
int t=15;
for(int i=0;i<width;++i)
{
for(int j=0;j<height;++j)
{
x1=i-s/2;
x2=i+s/2;
y1=j-s/2;
y2=j+s/2;
if (x1 <0) x1 = 0;
if …我正在做一个人脸识别项目。我的图片具有不同的照明，因此我需要进行照明归一化。我读了一篇声称进行照度归一化的论文。本文介绍了以下功能和值。
1-使用gamma = 0.2进行伽玛校正
2-（使用（sigma0 = 1，sigma1 = 2）进行高斯（DOG）滤波的差异）
3-对比度均衡（本文中使用截断阈值为10且压缩分量为0.1）
我CvPow用于伽玛校正，CvSmoothDoG和Threshold()截断（我不知道如何指定压缩分量），但是我没有得到确切的图像。我使用直方图均衡进行对比度均衡。
如果有人以前做过或有任何想法？？
链接到本文：http : //lear.inrialpes.fr/pubs/2007/TT07/Tan-amfg07a.pdf
代码如下：（Peb Aryan的Python代码转换为JAVACV）
public static IplImage preprocessImg(IplImage img)
{
IplImage gf = cvCreateImage(cvSize(img.width(),img.height()),IPL_DEPTH_32F, 1 );
IplImage gr = IplImage.create(img.width(),img.height(), IPL_DEPTH_8U, 1);
IplImage tr = IplImage.create(img.width(),img.height(), IPL_DEPTH_8U, 1);
IplImage b1 = IplImage.create(img.width(),img.height(),IPL_DEPTH_32F, 1 );
IplImage b2 = IplImage.create(img.width(),img.height(),IPL_DEPTH_32F, 1 );
IplImage b3 = IplImage.create(img.width(),img.height(),IPL_DEPTH_32F, 1 );
CvArr mask = IplImage.create(0,0,IPL_DEPTH_8U, 1 );
cvCvtColor(img, gr, CV_BGR2GRAY);
gamma(gr,gr,gf);
cvSmooth(gf,b1,CV_GAUSSIAN, 1);
cvSmooth(gf,b2,CV_GAUSSIAN,23);
cvSub(b1,b2,b2,mask); …我正在使用本教程 http://pythonvision.org/basic-tutorial
但是当我传递一个png图像时:
T = mahotas.thresholding.otsu(dna)
我收到一个错误:
TypeError:mahotas.otsu:此函数只接受整数类型(传递float32类型的数组)
有没有人有exp.这个问题？谢谢!
我的数据集包含2个变量x=事件编号和y=测定幅度.我正在尝试创建一个散点图,ggplot2其中所有的点> 3000都用一种颜色着色,所有的点< 3000都是不同的颜色.
我可以获得绘图并更改所有数据点的颜色,但无法弄清楚如何根据值阈值定义颜色方案.
以下是我正在使用的数据示例:
dat <- data.frame(x=c(399, 16022, 14756, 2609, 1131, 12135,
7097, 12438, 12604, 14912, 11042,
14024, 7033, 4971, 15533, 4507, 4627,
12600, 7458, 14557, 3999, 3154, 6073),
y=c(3063.40137, 3687.42041, 3911.856,
4070.91748, 4089.99561, 4095.50317,
4159.899, 4173.117, 4177.78955,
4186.46875, 4201.874, 4272.022,
638.615, 649.8995, 668.8346,
688.754639, 711.92, 712.689636,
721.1352, 737.841, 741.0727,
755.2549, 756.730652))
threshold我希望只找到a signal大于a 的第一个样本,而不是找到列表或数组中大于特定的所有样本/数据点threshold.信号可能会多次超过阈值.例如,如果我有一个示例信号:
signal = [1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, 0, 3, 2, 1, 0, 0, 1, 1, 4, 8, 7, 6, 5, 0]
和a threshold = 2,然后
signal = numpy.array(signal)
is_bigger_than_threshold = signal > threshold
会给我所有signal超过的值threshold.但是,每当信号变得大于阈值时,我想只得到第一个样本.因此,我将浏览整个列表并进行布尔比较
first_bigger_than_threshold = list()
first_bigger_than_threshold.append(False)
for i in xrange(1, len(is_bigger_than_threshold)):
if(is_bigger_than_threshold[i] == False):
val = False
elif(is_bigger_than_threshold[i]):
if(is_bigger_than_threshold[i - 1] == False):
val = True
elif(is_bigger_than_threshold[i - 1] == True):
val = …在使用 Numpy.histogram 或 matplotlib.pyplot.hist 创建的典型直方图中，箱具有统一的宽度或用户指定他/她自己的箱边缘。关于最佳 bin 宽度有很多选择——比如 sqrt（样本大小）。
有时，有一些箱内有零个对象——例如，在直方图的极值处。如果想要寻找相关性，这可能会很痛苦——例如，如果您想要检查每个容器中的对象数量是否随着 x 轴上的数量增加而增加。（想象一个直方图，其中几乎所有其他 bin 实际上都有 0 个对象，或者一个直方图中第一个和最后一个 bin 实际上有 0 个对象 - 这两种情况都会导致数据可视化效果不佳，并且更难以看到任何潜在的相关性。 ）
在这种情况下，对分箱施加阈值以使每个分箱包含至少N 个对象可能是有益的。当然，bin 宽度可能不再统一。
有没有一种简单的方法（即内置函数）可以使用 Numpy、Scipy 或 matplotlib 在 Python 中创建这样的“阈值直方图”？或者至少分割一个单调的数字数组，使得每个子数组至少包含 N 个数字？
此外，这种分箱算法是否被认为是最佳的（因为生成的直方图可以让您更平滑地可视化数据的位置），还是次优的（因为您正在根据自己的优势操纵分箱，而不仅仅是显示数据）数据原样）？
我有一个非常大的数据集(ds).一个它的列的是Popularity类型,factor("高" /"低").
我将数据分成70%和30%,以便创建训练集(ds_tr)和测试集(ds_te).
我使用Logistic回归创建了以下模型:
mdl <- glm(formula = popularity ~ . -url , family= "binomial", data = ds_tr )
然后我创建了一个predict对象(将再次为它做ds_te)
y_hat = predict(mdl, data = ds_tr - url , type = 'response')
我想找到对应于截止阈值0.5的精度值,并找到对应于截止阈值0.5的召回值,所以我做了:
library(ROCR)
pred <- prediction(y_hat, ds_tr$popularity)
perf <- performance(pred, "prec", "rec")
结果是一个包含许多值的表
str(perf)
Formal class 'performance' [package "ROCR"] with 6 slots
..@ x.name : chr "Recall"
..@ y.name : chr "Precision"
..@ alpha.name : …我试图解释 yolov3.cfg 文件中不同参数的用途，但是，我找不到对ignore_thresh和truth_thresh的任何解释。
我目前（有限）的理解是，它们要么与非最大抑制有关，它们充当组合边界框的阈值，要么与预测置信度的上限和下限有关。
找不到任何人真正在线解释参数，只有复制粘贴部分配置文件的人。我浏览了https://blog.paperspace.com/tag/series-yolo/，其中 YOLOv3 是在 PyTorch 中实现的，但是，他们顺利地跳过了使用和解释这两个参数。
yolov3.cfg的相关部分如下所示。
[yolo]
mask = 3,4,5
anchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, ...
classes=80
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .7
truth_thresh = 1
random=1
我认为这并不重要，但我使用 AlexeyAB 的 darknet 存储库作为框架。