标签: threshold

我想生成作为阈值的输出。还有我的错误：

img_thres = n_pix[y, x]
TypeError: 'int' 对象不可下标

import cv2
import numpy as np
import matplotlib as plt

img = cv2.imread("cicek.png",0)
img_rgb = cv2.imread("cicek.png")

h = img.shape[0]
w = img.shape[1]

img_thres= []
n_pix = 0
# loop over the image, pixel by pixel
for y in range(0, h):
    for x in range(0, w):
        # threshold the pixel
        pixel = img[y, x]
        if pixel < 0.5:
            n_pix = 0
        img_thres = n_pix[y, x]

cv2.imshow("cicek", img_thres)

我们正在构建一个报告，其中将一些值与阈值进行比较。逻辑是

if value > lower_threshold and value < upper_threshold then PASS else FAIL

但是，对于某些参数，upper_thresholds设置为NULL。从本质上讲，这意味着没有上限，如果值<= lower_threshold，则只会失败，否则将始终为PASS。我们正在使用Oracle SQL构建查询。由于将任何值与NULL进行比较将始终返回FALSE，因此报表无法正常工作。一种选择是：

if value > lower_threshold and value < nvl(upper_threshold, 9999999999999999) then PASS else FAIL

这不是一个好方法。还有其他选择可以达到相同目的吗？

我的项目是基于android的草药识别.我使用ORB来获取关键点,功能和匹配功能.

我想用这个算法:

1. 我使用4参考图像,并将它们的特征image1匹配到图像1,1-2,1-3,1-4,2-3,3,4.
2. 然后我将最小和最大距离存储到数据库作为阈值.(最小阈值=总最小值/ 6)
3. 当我识别出新图像时,我将新的最小和最大距离与数据库进行比较.但我不知道该怎么做.

{

for (j=MinID; j<=MaxID; j++){
                        MatOfDMatch matches = DetectUtility.match(features, matFromJson(DB.GetORBFitur(j)));
                        List<DMatch> matchesList = matches.toList();
                        Double max_dist = 0.0;
                        Double min_dist = 100.0;
                        for (int i = 0; i < matchesList.size(); i++){
                            Double dist = (double) matchesList.get(i).distance;
                            if (dist < min_dist && dist != 0){
                                min_dist = dist;
                            }
                            if (dist > max_dist){
                                max_dist = dist;
                            }
                        }

从这个网站,我得到这个代码:

//-- Draw only "good" matches (i.e. whose distance is less than 3*min_dist )
std::vector< …

我有一个矩阵(大约342乘342)表示C_{ij},我想根据条件识别原始的矩形子矩阵C_{ij}.我正在使用MATLAB

例如,如果我有矩阵C_{ij}:

C = 1     0.7    0.8
    0.7   1      0.5
    0.8   0.5    1

并且rho = 0.6然后我希望我的代码识别的正确的方形子矩阵是:

C = 1     0.7    0.8
    0.7   1      0.5
    0.8   0.5    1

我不确定如何/最好的方法是在MATLAB中做到这一点？虽然我现在使用的矩阵是对称的,但我更倾向于一种不假设的解决方案.

我想弄清楚如何在Haskell中编写:

有一个由4个变量组成的列表:[w,x,y,z]通过ghci完成以下内容后:

collection :: Int -> Int -> Int -> Int -> [Int]
collection w x y z = [w,x,y,z]

我想为w,x,y,z的每个阈值赋予"含义".例如:当0 <x <60时,则x ="低",当59 <x <80时,则x ="中",当79 <x <100时,则x ="高"

你如何把它放在Haskell代码中？