งูหลาม เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย ภาพ

อืมดูเหมือนว่าง่ายที่จะใช้ฟังก์ชันนี้เป็นเรื่องง่ายสวยผิดและส่งเสริมการอภิปรายที่ดีเกี่ยวกับประสิทธิภาพของหน่วยความจำฉัน m ยินดีที่จะมีการขยายตัวถ้ามันหมายถึงรู้ว่าสิ่งที่ได้รับการทำถูกริชาร์ด 20 กันยายน 14 ที่ 19 23.NumPy การขาดการทำงานเฉพาะโดเมนโดยเฉพาะอาจเนื่องมาจากหลักเกณฑ์ของ Core Team และความจงรักภักดีต่อคำสั่ง NumPy s prime ให้มีประเภทอาร์เรย์ N มิติรวมถึงฟังก์ชันสำหรับการสร้างและการจัดทำดัชนีอาร์เรย์เหล่านี้เช่นเดียวกับวัตถุประสงค์พื้นฐานหลายประการ ไม่เล็กและ NumPy ไม่เก่ง. SciPy มีขนาดใหญ่กว่ามากมีห้องสมุดเฉพาะโดเมนที่เรียกว่า subpackages โดย SciPy devs เช่นการเพิ่มประสิทธิภาพการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลข signaling signal signaling และการคำนวณแคลคูลัสรวม ว่าฟังก์ชันที่คุณใช้หลังจากอยู่ในกลุ่มย่อย SciPy อย่างน้อยหนึ่งอย่างอาจเป็นอย่างไรก็ตามฉันจะดูเป็นครั้งแรกในชุด SciPy scikits ระบุ scikit ที่เกี่ยวข้องและมองหา ฟังก์ชั่นที่น่าสนใจมีโปรแกรม SciPy พัฒนาขึ้นมาเองโดยใช้โปรแกรม NumPy SciPy และนำไปสู่วินัยทางด้านเทคนิคโดยเฉพาะเช่น scikits-image scikits-learn ฯลฯ หลาย ๆ คนโดยเฉพาะ OpenOpt น่ากลัวสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลข ก่อนที่จะเลือกที่จะอาศัยอยู่ภายใต้ค่าความนิยม scikits ใหม่หน้าแรกของ Scikits ชอบรายการข้างต้นประมาณ 30 scikits ดังกล่าวแม้ว่าอย่างน้อยหลายคนจะไม่อยู่ภายใต้การพัฒนาที่ใช้งานต่อไปนี้คำแนะนำจะนำคุณไป scikits-timeseries แต่แพคเกจที่ไม่มี อีกต่อไปภายใต้การพัฒนาที่ใช้งาน Pandas ได้กลายเป็น AFAIK, the facto NumPy-based series library เวลา. มีหลายฟังก์ชันที่สามารถใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายที่สุดของเหล่านี้น่าจะเป็น rollingmean ที่คุณใช้เช่นเดียวกับตอนนี้ เพียงเรียกใช้ฟังก์ชัน rollingmean ที่ส่งผ่านไปยังชุดข้อมูลและขนาดของหน้าต่างซึ่งในตัวอย่างด้านล่างของฉันคือ 10 วันตรวจสอบว่า w orked - เช่นค่าที่เทียบกัน 10 - 15 ในชุดต้นฉบับกับชุดใหม่เรียบด้วยความหมายกลิ้ง. ฟังก์ชัน rollingmean พร้อมกับประมาณหนึ่งโหลหรืออื่น ๆ ฟังก์ชันจะถูกจัดกลุ่มอย่างไม่เป็นทางการในเอกสาร Pandas ภายใต้รูเล็ตย้ายหน้าต่างทำงานที่สอง. , กลุ่มที่เกี่ยวข้องของฟังก์ชันใน Pandas ถูกเรียกว่าฟังก์ชันที่มีการยกกำลังยกตัวอย่างเช่น ewma ซึ่งคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบยกกำลังความจริงที่ว่ากลุ่มที่สองนี้ไม่ได้รวมอยู่ในฟังก์ชันการเคลื่อนย้ายหน้าต่างแรกอาจเป็นเพราะการแปลงแบบทวีคูณเป็นหลัก หน้าต่างความยาวคงที่ตอบ 14 ม. ค. ที่ 6 38 คำอธิบายภาพด้านล่างเป็นหนังสือ Computer Vision Algorithms and Applications โดย Richard Szeliski และ LearningOpenCV. Smoothing หรือที่เรียกว่า blurring คือการประมวลผลภาพที่ง่ายและใช้บ่อย มีหลายเหตุผลที่ทำให้เรียบในบทแนะนำนี้เราจะเน้นการทำให้ราบรื่นเพื่อลดการใช้ประโยชน์อื่น ๆ en ใน tutorials ต่อไปนี้เพื่อดำเนินการ smoothing เราจะใช้ตัวกรองกับภาพของเราตัวกรองชนิดที่พบมากที่สุดคือเส้นตรงซึ่งค่าพิกเซลของผลลัพธ์ถูกกำหนดเป็นจำนวนรวมของค่าพิกเซลอินพุทที่เรียกว่า เคอร์เนลซึ่งไม่มีอะไรมากไปกว่าค่าสัมประสิทธิ์ของตัวกรองมันช่วยให้เห็นภาพตัวกรองเป็นหน้าต่างของค่าสัมประสิทธิ์เลื่อนผ่านภาพมีหลายประเภทของตัวกรองที่นี่เราจะพูดถึงมากที่สุด เป็นที่ง่ายที่สุดของทุกพิกเซลออกแต่ละเป็นค่าเฉลี่ยของเพื่อนบ้านเคอร์เนลของพวกเขาทั้งหมดมีส่วนร่วมกับน้ำหนักเคอร์เนลที่เท่ากันอยู่ด้านล่างตัวกรองภาษารัสเซียตัวกรองที่มีประโยชน์มากที่สุดแม้ว่าจะไม่ได้กรอง Gaussian ที่เร็วที่สุดจะทำโดย convolving แต่ละจุดใน ใส่อาร์เรย์กับเคอร์เนล Gaussian แล้วสรุปพวกเขาทั้งหมดในการผลิตออก array. Just เพื่อให้ภาพที่ชัดเจนโปรดจำไว้ว่าเคอร์เนล 1D Gaussian ดูเหมือนว่าสมมติว่าภาพเป็น 1D คุณสามารถสังเกตเห็นว่าพิกเซล l ocated กลางจะมีน้ำหนักที่ใหญ่ที่สุดน้ำหนักของเพื่อนบ้านลดลงเป็นระยะทางอวกาศระหว่างพวกเขาและเพิ่มขึ้นพิกเซลกลางโปรดจำไว้ว่า 2D Gaussian สามารถแสดง as. where หมายถึงยอดและแสดงความแปรปรวนต่อแต่ละ ตัวแปรและกรอง. Medianกรองมัธยฐานทำงานผ่านแต่ละองค์ประกอบของสัญญาณในกรณีนี้ภาพและแทนที่แต่ละพิกเซลกับค่ามัธยฐานของพิกเซลเพื่อนบ้านตั้งอยู่ในพื้นที่ใกล้เคียงตารางรอบพิกเซลการประเมินตัวกรองคู่ดังนั้นเรา ได้อธิบายตัวกรองบางอย่างที่เป้าหมายหลักคือการเรียบภาพเข้า แต่บางครั้งตัวกรองจะไม่เพียง แต่ละลายเสียง แต่ยังเรียบขอบเพื่อหลีกเลี่ยงการนี้ในระดับหนึ่งเราสามารถใช้ตัวกรองทวิภาคีในลักษณะคล้ายคลึงกัน เป็นตัวกรองแบบ Gaussian ตัวกรองทวิภาคียังพิจารณาพิกเซลที่อยู่ใกล้เคียงกับน้ำหนักที่กำหนดให้แต่ละอันน้ำหนักเหล่านี้มีสององค์ประกอบซึ่งส่วนแรกใช้น้ำหนักเท่ากัน โดยตัวกรองแบบเกาส์ส่วนที่สองจะพิจารณาความแตกต่างของความเข้มระหว่างพิกเซลที่อยู่ใกล้เคียงกับค่าที่ได้รับการประเมินไว้สำหรับคำอธิบายรายละเอียดเพิ่มเติมคุณสามารถตรวจสอบลิงก์นี้ได้สิ่งที่โปรแกรมนี้ทำคือโหลดภาพใช้ตัวกรองที่แตกต่างกัน 4 ประเภท อธิบายในทฤษฎีและแสดงภาพที่ถูกกรองตามลำดับซึ่งเป็นบทความที่เรียบง่าย แต่คุณจะพบว่าเป็นประโยชน์มากเกี่ยวกับ Background Extraction จากวิดีโอสมมติว่าคุณได้รับวิดีโอจากวิดีโอการเข้าชมอาจเป็น บางสิ่งเช่นการเข้าชมในอินเดียนี้และคุณจะถูกขอให้หาพื้นหลังโดยประมาณหรือสิ่งที่ชอบที่การสกัดสนามมีความสำคัญในการติดตามวัตถุถ้าคุณมีภาพพื้นหลังเปลือยเปล่าแล้วก็ทำได้ง่าย แต่ในหลาย ๆ กรณีคุณได้รับรางวัล t มีภาพดังกล่าวและดังนั้นคุณจะต้องสร้างอย่างใดอย่างหนึ่งนั่นคือที่ทำงานเฉลี่ยมามีประโยชน์ ฉันคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้เมื่อผู้ชายคนหนึ่งถามคำถามใน SOF Link ฟังก์ชันที่เราใช้ในการค้นหา Running Average คือตัวอย่างเช่นหากเราดูวิดีโอเราจะป้อนเฟรมแต่ละเฟรมไว้ที่ฟังก์ชันนี้และฟังก์ชันจะค้นหาค่าเฉลี่ย ของภาพทั้งหมดที่ป้อนไปตามความสัมพันธ์ด้านล่างนี้คืออะไร แต่ภาพต้นทางของเราสามารถเป็นสีเทาหรือภาพสีและทั้ง 8 บิตหรือ 32 บิต floating point. dst คือเอาท์พุทหรือภาพสะสมด้วยแชแนลเดียวกับที่ ของภาพต้นฉบับและเป็นจุดลอยทั้งแบบ 32 บิตหรือ 64 บิตนอกจากนี้เราควรประกาศค่าเป็นค่าแรกที่จะนำมาใช้เป็นค่าเริ่มต้นคือ alpha เป็นน้ำหนักของภาพอินพุตตามเอกสารเอกสาร alpha จะควบคุม คำตอบง่ายๆถ้าค่า alpha เป็นค่าที่สูงกว่าภาพโดยเฉลี่ยพยายามจะจับภาพการเปลี่ยนแปลงข้อมูลอย่างรวดเร็วและสั้นหากค่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ยจะซบเซาและจะไม่สามารถพิจารณาได้อย่างรวดเร็ว การเปลี่ยนแปลงในภาพนำเข้าฉันจะอธิบาย มันนิด ๆ หน่อย ๆ ด้วยความช่วยเหลือของภาพที่ตอนท้ายของบทความในรหัสข้างต้นผมได้ตั้งค่าสองค่าเฉลี่ยอย่างใดอย่างหนึ่งที่มีค่า alpha สูงขึ้นและอื่นที่มีค่า alpha ต่ำเพื่อให้คุณสามารถเข้าใจผลของ alpha ที่แรกทั้งสองกำหนดให้เริ่มต้นเฟรม ของการจับภาพและในห่วงพวกเขาได้รับการปรับปรุงคุณสามารถเห็นผลลัพธ์บางอย่างในการเชื่อมโยง SOF ฉันแล้วให้ฉันให้ผลลัพธ์เหล่านี้ที่นี่คุณสามารถตรวจสอบรหัสและค่า alpha มีฉันใช้เว็บแคมของฉันและบันทึกเฟรมเดิมและใช้ค่าเฉลี่ยที่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งนี่คือเฟรมจากวิดีโอการจราจรโดยทั่วไปที่ถ่ายโดยกล้องนิ่งขณะที่คุณสามารถมองเห็นได้ว่ารถกำลังเดินทางไปตามถนนและคนพยายามข้ามถนนไปในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง แต่โปรดดูที่ ทำงานเฉลี่ยในเวลานั้นไม่มีคนและรถในภาพนี้จริงๆแล้วมันมีอยู่มีลักษณะใกล้ชิดแล้วคุณจะเห็นมันและบุคคลที่มีความชัดเจนมากขึ้นกว่ารถตั้งแต่รถมีการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วและข้ามภาพ, มันไม่มีผลกระทบต่อค่าเฉลี่ย แต่คนที่อยู่ที่นั่นนาน t ime เนื่องจากเขาทำงานช้าและข้ามถนนตอนนี้เราจำเป็นต้องดูผลของอัลฟาบนภาพเหล่านี้