什么是一种快速可靠的图像阈值处理方法，可以处理可能存在模糊和非均匀亮度的图像？ 示例（有模糊但亮度均匀）： 由于图像亮度不均匀，使用固定阈值是不可行的。自适应阈值可以工作，但由于其模糊性会在特征（这里是数独数字）中产生断裂和扭曲。 我也尝试过使用直方图均衡化（使用OpenCV的e...

我有以下数据： userid itemid 1 1 1 1 1 3 1 4 2 1 2 2 2 3 我希望删除查看同一物品ID两次或以上的用户ID。 例如，userid=1已经...

我编写了一个分类器（高斯混合模型）来对五种人类行为进行分类。对于每个观测值，分类器计算属于聚类的后验概率。 我想评估我的系统参数化阈值的性能，阈值从0到100。对于每个阈值值，对于每个观察值，如果属于一个聚类的概率大于阈值，则接受分类器的结果，否则舍弃。 对于每个阈值值，我计算真正，真负，...

keras中的二元分类指标binary_accuracy在预测一个样本为阳性或阴性时，使用的阈值是多少？该阈值是否为0.5？如何进行调整？我想将阈值设为0.80，如果预测值为0.79，则被视为负样本；否则，如果预测值为0.81，则被视为正样本。

我正在使用各种特征提取器和匹配器制作识别程序。使用匹配器的得分，我想创建一个得分阈值，以进一步确定它是正确匹配还是错误匹配。 我试图理解各种匹配器中DMatch距离的含义，较小的距离值是否表示更好的匹配？如果是，我感到困惑，因为同一图像在不同位置返回的值比两个不同图像的值要大。 我进行了两...

我需要过滤一个数组，以删除低于某个阈值的元素。我的当前代码如下：threshold = 5 a = numpy.array(range(10)) # testing data b = numpy.array(filter(lambda x: x >= threshold, a)) 问题在...

我应该如何处理这张模糊的图片，以使数字更加清晰？在之前的一篇文章中，我尝试了自适应阈值处理模糊图像（左图），结果导致数字变形且不连续（右图）： 从那时起，我尝试使用形态学闭运算来使图像的亮度均匀，如this post所述： 如果我自适应阈值这个图像，结果并没有显著提高。然而，由于亮...

在Python封装的OpenCV中是否有一种方法/函数可以在二进制图像中查找黑色区域？(类似于Matlab中的regionprops) 目前，我加载源图像，通过阈值将其转换为二进制图像，然后反转它以突出显示黑色区域(现在是白色)。 我不能使用cvblobslob或cvblob等第三方库。

在Java文档中，它说："当哈希表中的条目数超过装载因子和当前容量的乘积时，哈希表会被重新哈希。"。 下面是一个示例程序 - HashMap<Integer, String> map = new HashMap<Integer, String>(); int i =...

我试图分析一些图片，这些图片周围有很多噪点，但是中心部分很清晰，包含一个形状。我感兴趣的是中心部分，但是外部噪音影响了我的二值阈值化处理。 为了忽略这些噪音，我正在尝试设置一个已知中心位置和半径的圆形遮罩，在这个圆形之外的所有像素都会变成黑色。我想，现在圆形内的所有内容都可以通过二值阈值化轻...