Hmmm, parece que esta função fácil de implementar é realmente muito fácil de errar e tem promovido uma boa discussão sobre a eficiência da memória Estou feliz por ter bloat se isso significa saber que algo foi feito certo Richard Sep 20 14 às 19 23.NumPy A falta de uma determinada função específica do domínio é talvez devido à disciplina da equipe de núcleo e fidelidade à diretriz principal de NumPy fornecer um tipo de matriz N-dimensional, bem como funções para criar e indexar esses arrays Como muitos objetivos fundamentais, este Não é pequena e NumPy faz isso brilhantemente. A SciPy muito maior contém uma coleção muito maior de bibliotecas específicas de domínio chamadas subpacotes por devs da SciPy - por exemplo, otimização de otimização numérica, sinal de processamento de sinal e integração integral de cálculo. Que a função que você está depois está em pelo menos um dos subpacotes SciPy talvez no entanto, eu iria olhar primeiro na coleção SciPy scikits identificar os scikit s relevantes e procurar A função de interesse lá. Scikits são desenvolvidos independentemente pacotes baseados em NumPy SciPy e direcionados a uma disciplina técnica particular, por exemplo, scikits-image scikits-learn etc Vários destes foram, em particular, o impressionante OpenOpt para otimização numérica foram altamente considerados, projetos maduros longo Antes de escolher para residir sob a rubrica de Scikits relativamente novo A página inicial de Scikits gostava de listas acima de cerca de 30 scikits tais embora pelo menos vários deles não estão mais em desenvolvimento ativo. Seguindo este conselho levaria você a scikits-timeseries no entanto, esse pacote não é Mais tempo em desenvolvimento ativo Em vigor, Pandas tornou-se, AFAIK, o NumPy de facto série library. Pandas série tem várias funções que podem ser usadas para calcular uma média móvel a mais simples destes é provavelmente rollingmean que você usa como so. Now , Basta chamar a função rollingmean passando no objeto Series e um tamanho de janela que no meu exemplo abaixo é 10 days. verify que w Por exemplo, os valores comparados 10-15 na série original versus a nova série suavizada com média de rolamento. A função rollingmean, juntamente com cerca de uma dúzia de outras funções são agrupadas informalmente na documentação Pandas sob a rubrica move janela funciona um segundo , Grupo relacionado de funções em Pandas é referido como funções exponencialmente ponderadas, por exemplo, ewma, que calcula a média ponderada em movimento exponencial. O fato de que este segundo grupo não está incluído nas primeiras funções de janela móvel talvez porque as transformações ponderadas exponencialmente não dependem Um fixed-length window. answered Jan 14 13 at 6 38.Smoothing Images. A explicação abaixo pertence ao livro Computer Vision Algorithms and Applications de Richard Szeliski e LearningOpenCV. Smoothing também chamado de blurring é uma operação de processamento de imagem simples e freqüentemente usado. Existem muitas razões para suavizar Neste tutorial vamos nos concentrar em suavização, a fim de reduzir o ruído outros usos serão se En os seguintes tutorials. Para executar uma operação de suavização vamos aplicar um filtro para a nossa imagem O tipo mais comum de filtros são lineares em que um pixel de saída s valor ie é determinado como uma soma ponderada de valores de pixel de entrada i e. is chamado O kernel que não é nada mais do que os coeficientes do filter. It ajuda a visualizar um filtro como uma janela de coeficientes deslizamento através da imagem. Há muitos tipos de filtros, aqui vamos mencionar o mais utilizado. Normalized Box Filter. This filtro É o mais simples de todos Cada pixel de saída é a média de seus vizinhos do kernel todos eles contribuem com pesos iguais. O kernel é below. Gaussian Filter. Probably o filtro mais útil, embora não o mais rápido Gaussian filtragem é feito por convolver cada ponto na Matriz de entrada com um kernel Gaussiano e, em seguida, somando-os todos para produzir a matriz de saída. Apenas para tornar a imagem mais clara, lembre-se como um kernel 1D Gaussian parecer. Assumindo que uma imagem é 1D, você pode notar que o pixel l Ocated no meio teria o maior peso O peso de seus vizinhos diminui à medida que a distância espacial entre eles eo pixel central aumenta. Lembre-se que um Gaussiano 2D pode ser representado como. Onde é a média do pico e representa a variância por cada um dos As variáveis e. Median Filter. O mediano filtro percorrer cada elemento do sinal, neste caso, a imagem e substituir cada pixel com a mediana de seus vizinhos pixels localizados em uma vizinhança quadrada em torno do pixel avaliado. Bilateral Filter. So até agora, Ter explicado alguns filtros que o objetivo principal é suavizar uma imagem de entrada No entanto, às vezes os filtros não só dissolver o ruído, mas também suavizar as bordas Para evitar isso em certa medida, pelo menos, podemos usar um filtro bilateral. Como o filtro gaussiano, o filtro bilateral também considera os pixels vizinhos com pesos atribuídos a cada um deles. Esses pesos têm duas componentes, a primeira das quais é a mesma ponderação usada Pelo filtro gaussiano O segundo componente leva em conta a diferença de intensidade entre os pixels vizinhos eo avaliado. Para obter uma explicação mais detalhada você pode verificar este link. What faz este programa do. Loads uma image. Applies 4 diferentes tipos de filtros Explicado em Teoria e mostrar as imagens filtradas sequentially. Hi, este vai ser um artigo muito simples, mas você vai encontrá-lo muito útil É sobre Background Extração de um Video. Suppose você é dado vídeo de filmagens de tráfego, pode ser Algo como este Tráfego na Índia e você é solicitado a encontrar um fundo aproximado Ou qualquer coisa como that. Background extração vem importante no objeto de rastreamento Se você já tem uma imagem do fundo nua, então é simples Mas em muitos casos, você ganhou T tem essa imagem e assim, você terá que criar um Que é onde Running Average vem a calhar. Eu pensei sobre isso quando um cara fez uma pergunta em SOF Link. A função que usamos aqui para encontrar Running Average é Por exemplo, se estamos assistindo a um vídeo, vamos continuar alimentando cada quadro para esta função, ea função manter a encontrar as médias De todos os quadros fornecidos a ele conforme a relação abaixo. src não é nada, mas a nossa imagem de origem Pode ser em escala de cinza ou imagem colorida e de 8 ou 32 bits floating point. dst é a imagem de saída ou acumulador com os mesmos canais que o Da imagem de origem, e é de 32 bits ou 64-bit ponto flutuante Também, devemos declará-lo primeiro a um valor que será tomado como valor inicial. alpha é o peso da imagem de entrada De acordo com Docs, alfa regula o Velocidade de atualização quão rápido o acumulador esquece sobre imagens anteriores Em palavras simples, se alfa é um valor mais alto, a imagem média tenta pegar mesmo muito rápido e curto mudanças nos dados Se é menor valor, a média torna-se lento e não vai considerar rápido Mudanças nas imagens de entrada vou explicar Um pouco com a ajuda de imagens no final do artigo. Em cima do código, tenho definido duas médias, uma com maior valor alfa e outra com menor valor alfa para que você possa entender o efeito de alfa Em primeiro lugar, ambos são definidos para o quadro inicial Da captura E no laço obtêm updated. You pode ver alguns resultados na ligação de SOF que eu forneci já que eu forneço aqueles resultados aqui, você pode verificar o código eo valor alfa lá. Eu usei meu webcam e quadro original conservado e média running em Um instante particular. Este é um quadro de um vídeo de tráfego típico tomado por uma câmera estacionária Como você pode ver, um carro está indo na estrada, ea pessoa está tentando atravessar a estrada em um determinado instante de tempo. Correndo a média naquele tempo Não há nenhuma pessoa e carro nesta imagem Realmente está lá, tem um olhar próximo, então você verá, ea pessoa é mais desobstruída do que o carro, desde que o carro está movendo muito rapidamente e através da imagem, Não tem muito efeito em média, mas a pessoa está lá por um longo t Ime, uma vez que ele é lento e em movimento através da road. Now precisamos ver o efeito de alfa sobre essas imagens.
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