Gambar bergerak-rata-rata Python

Gambar bergerak-rata-rata Python

Hull-moving-average-forex-strategy
Terbatas-opsi saham-turbotax
Online-trading-india-tutorial


Platform opsi-biner-opsi-perdagangan Pilihan-kiat perdagangan Quantum-forex-success-free-download Qqqq-opsi-strategi Kapan-untuk-latihan-stock-options-startup Marvel-super-hero-squad-online-trading-card-game

Hai, ini akan menjadi artikel yang sangat sederhana, namun Anda akan merasa sangat terbantu. Ini tentang Background Ekstraksi dari Video. Misalkan Anda diberi video rekaman lalu lintas, mungkin ada beberapa hal seperti ini. Lalu lintas di India. Dan Anda diminta untuk menemukan perkiraan latar belakang. Atau sesuatu seperti itu. Ekstraksi latar belakang penting dalam pelacakan objek. Jika Anda sudah memiliki gambar latar belakang yang telanjang, maka itu sederhana. Tapi dalam banyak kasus, Anda tidak akan memiliki gambar seperti itu dan jadi, Anda harus membuatnya. Di situlah Running Average sangat berguna. (Saya memikirkan hal ini ketika seorang pria mengajukan pertanyaan di SOF. Link) Fungsi yang kami gunakan di sini untuk menemukan Running Average adalah cv2.accumulateWeighted (). Misalnya, jika kita menonton video, kita terus memberi makan setiap frame pada fungsi ini, dan fungsinya tetap menemukan rata-rata dari semua frame yang diumpankannya sesuai relasinya di bawah ini: src hanyalah citra sumber kita. Ini bisa berupa grayscale atau gambar berwarna dan floating point 8-bit atau 32-bit. Dst adalah output atau gambar akumulator dengan saluran yang sama dengan citra sumber, dan itu adalah titik mengambang 32-bit atau 64-bit. Juga, kita harus mendeklarasikannya terlebih dahulu dengan nilai yang akan diambil sebagai nilai awal. Alpha adalah bobot dari input image. Menurut Docs, alpha mengatur kecepatan update (seberapa cepat akumulator 8220forgets8221 tentang gambar sebelumnya). Dengan kata sederhana, jika alpha adalah nilai yang lebih tinggi, citra rata-rata mencoba menangkap perubahan data yang sangat cepat dan singkat. Jika nilainya lebih rendah, rata-rata menjadi lamban dan tidak akan mempertimbangkan perubahan cepat pada gambar input. Saya akan menjelaskannya sedikit dengan bantuan gambar di akhir artikel. Pada kode di atas, saya telah menetapkan dua rata-rata, satu dengan nilai alpha lebih tinggi dan nilai alpha lainnya dengan nilai alpha lebih rendah sehingga Anda dapat memahami efek alpha. Awalnya keduanya diatur ke kerangka awal pengambilan. Dan dalam lingkaran mereka bisa diperbarui. Anda bisa melihat beberapa hasil di link SOF yang sudah saya sediakan. (Saya memberikan hasilnya di sini, Anda dapat memeriksa kode dan nilai alpha di sana): Saya menggunakan webcam saya dan menyimpan frame asli dan menjalankan rata-rata pada saat tertentu. Ini adalah bingkai dari video lalu lintas khas yang diambil oleh kamera diam. Seperti yang bisa Anda lihat, sebuah mobil sedang melaju, dan orang tersebut berusaha menyeberang jalan pada waktu tertentu. Tapi lihatlah rata-rata running saat itu. Tidak ada orang dan mobil dalam gambar ini (Sebenarnya ada di sana, lihat dari dekat, maka Anda akan melihatnya, dan orang itu lebih jernih daripada mobil, karena mobil bergerak sangat cepat dan melintasi gambar, foto itu tidak banyak. Efeknya rata-rata, tapi orang ada untuk waktu yang lama, karena dia lamban dan bergerak di seberang jalan.) Sekarang kita perlu melihat efek alpha pada gambar-gambar ini. Hmmm, nampaknya quoteasy ini untuk implementquot fungsinya sebenarnya cukup mudah. Menjadi salah dan telah mendorong diskusi yang baik mengenai efisiensi memori. Saya senang memiliki perut kembung jika itu berarti mengetahui bahwa ada sesuatu yang benar. Ndash Richard Sep 20 14 at 19:23 NumPys kekurangan fungsi spesifik domain tertentu mungkin karena disiplin Tim Inti dan kesetiaan pada perintah utama NumPys: berikan tipe array N-dimensi. Serta fungsi untuk membuat, dan mengindeks array tersebut. Seperti banyak tujuan mendasar, yang satu ini tidak kecil, dan NumPy melakukannya dengan sangat cemerlang. SciPy yang lebih besar berisi koleksi librari domain yang jauh lebih besar (disebut subpackages oleh SciPy devs) - misalnya, optimasi numerik (optimalisasi), pemrosesan sinyal (sinyal), dan kalkulus integral (integrasi). Dugaan saya adalah bahwa fungsi yang Anda cari ada di setidaknya satu dari paket kecil SciPy (scipy.signal mungkin), bagaimanapun, saya akan melihat lebih dulu koleksi SciPy scikits. Mengidentifikasi scikit yang relevan dan mencari fungsi yang menarik di sana. Scikits adalah paket yang dikembangkan secara independen berdasarkan NumPySciPy dan diarahkan ke disiplin teknis tertentu (misalnya scikits-image. Scikits-learn. Dll) Beberapa di antaranya (khususnya, OpenOpt yang mengagumkan untuk pengoptimalan numerik) sangat dihargai, proyek yang matang panjang Sebelum memilih berada di bawah rubrik scikits yang relatif baru. Situs Scikits menyukai daftar di atas sekitar 30 tangkapan seperti itu. Meskipun setidaknya beberapa di antaranya tidak lagi dalam perkembangan aktif. Setelah saran ini akan membawa Anda pada scikits-timeseries, paket itu tidak lagi dalam pengembangan aktif. Akibatnya, Pandas telah menjadi, AFAIK, perpustakaan seri waktu de facto NumPy. Pandas memiliki beberapa fungsi yang bisa digunakan untuk menghitung moving average yang paling sederhana ini mungkin rollingmean. Yang Anda gunakan seperti: Sekarang, panggil saja fungsi rollingmean yang lewat pada objek Series dan ukuran jendela. Yang dalam contoh saya di bawah ini adalah 10 hari. Verifikasi bahwa itu bekerja - mis. Membandingkan nilai 10 - 15 dalam seri aslinya versus Seri baru yang diperhalus dengan mean rolling Fungsi rollingmean, bersama dengan sekitar selusin fungsi lainnya dikelompokkan secara informal dalam dokumentasi Pandas di bawah fungsi jendela rubrik yang bergerak sebagai kelompok fungsi terkait kedua. Di Pandas disebut sebagai fungsi tertimbang secara eksponensial (misalnya ewma yang menghitung rata-rata tertimbang bergerak secara eksponensial). Fakta bahwa kelompok kedua ini tidak termasuk dalam fungsi jendela bergerak yang pertama adalah mungkin karena transformasi berbobot secara eksponensial tidak bergantung pada jendela fixed-length. Gambar Perayapan Penjelasan di bawah ini termasuk dalam buku Computer Vision: Algoritma dan Aplikasi oleh Richard Szeliski Dan untuk BelajarOpenCV Smoothing. Juga disebut kabur. Adalah operasi pengolahan gambar yang sederhana dan sering digunakan. Ada banyak alasan untuk smoothing. Dalam tutorial ini kita akan fokus pada smoothing agar bisa mengurangi noise (kegunaan lain akan terlihat pada tutorial berikut). Untuk melakukan operasi pemulusan, kita akan menerapkan filter pada gambar kita. Jenis filter yang paling umum adalah linier. Di mana nilai pixel8217s output (yaitu) ditentukan sebagai jumlah tertimbang nilai piksel masukan (mis.): Ini membantu untuk memvisualisasikan filter sebagai jendela koefisien yang meluncur di atas gambar. Ada banyak jenis filter, disini kami akan menyebutkan yang paling banyak digunakan: Normalalized Box Filter Filter ini adalah yang paling sederhana dari semua Setiap piksel output adalah rata-rata tetangganya kernel (semuanya berkontribusi dengan bobot yang sama) Kernel di bawah ini: Gaussian Filter Mungkin filter yang paling berguna (meski bukan yang tercepat). Pemilahan Gaussian dilakukan dengan menggabungkan setiap titik pada array input dengan kernel Gaussian dan kemudian menjumlahkan semuanya untuk menghasilkan output array. Hanya untuk membuat gambar lebih jelas, ingat bagaimana kernel Gauss 1D terlihat seperti Dengan asumsi bahwa gambar 1D, Anda dapat melihat bahwa piksel yang berada di tengah memiliki bobot terbesar. Bobot tetangganya menurun seiring jarak spasial antara keduanya dan piksel tengahnya meningkat. Ingatlah bahwa Gauss 2D dapat direpresentasikan sebagai: Filter Median Filter median dijalankan melalui setiap elemen sinyal (dalam hal ini gambar) dan ganti setiap piksel dengan median piksel tetangganya (terletak di lingkungan kuadrat di sekitar piksel yang dievaluasi ). Filter Bilateral Sejauh ini, kami telah menjelaskan beberapa filter yang tujuan utamanya adalah untuk memperlancar input gambar. Namun, terkadang filter tidak hanya membubarkan noise, tapi juga menghaluskan ujungnya. Untuk menghindari hal ini (paling tidak paling tidak), kita bisa menggunakan filter bilateral. Dengan cara yang sama seperti filter Gaussian, filter bilateral juga mempertimbangkan piksel tetangga dengan bobot yang ditetapkan untuk masing-masingnya. Bobot ini memiliki dua komponen, yang pertama adalah pembobotan yang sama yang digunakan oleh filter Gaussian. Komponen kedua mempertimbangkan perbedaan intensitas antara piksel tetangga dan yang dievaluasi. Untuk penjelasan lebih rinci, Anda dapat memeriksa tautan ini Apa yang dilakukan program ini Memuatkan gambar Menerapkan 4 jenis filter yang berbeda (dijelaskan dalam Teori) dan menunjukkan gambar yang disaring secara berurutan Penjelasan Let8217s memeriksa fungsi OpenCV yang hanya melibatkan prosedur perataan, karena Istirahat sudah diketahui sekarang. Normalised Block Filter: OpenCV menawarkan fungsi blur untuk melakukan smoothing dengan filter ini. Kami menentukan 4 argumen (lebih jelasnya, periksa Referensi): src. Sumber gambar dst. Ukuran gambar tujuan (w, h). Mendefinisikan ukuran kernel yang akan digunakan (piksel w lebar dan tinggi piksel h) Titik (-1, -1). Menunjukkan dimana titik jangkar (pixel dievaluasi) terletak berkenaan dengan lingkungan sekitar. Jika ada nilai negatif, maka pusat kernel dianggap sebagai titik anchor. Hal ini dilakukan oleh fungsi GaussianBlur: Disini kita menggunakan 4 argumen (lebih jelasnya, periksa referensi OpenCV):
Striker-9-forex
Is-it-possible-to-make-money-from-forex-trading