提取HSV空间的颜色特征，并计算颜色特征不同维度的熵，最后保存特征和熵，形式:图像名、特征和熵，保存成.npy格式的文件，用python实现，怎么实现
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提取HSV颜色特征，计算特征的熵，最后保存特征和熵，用python怎么实现
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- 2021-06-02 11:44回答 1 已采纳 你这个结果直接滤波下不就是了吗。。。来上几次闭操作，或者用findcontours把面积区域小的直接去掉就是了。如果能保证绿色区域最大，那直接找最大的区域就是了。 还有一个方法就是将低的那个绿色阈值
- 2022-04-19 17:04回答 1 已采纳 参考： python下对hsv颜色空间进行量化_勤奋的清风的博客-CSDN博客_hsv量化 一、颜色空间量化表二、量化代码在网上查找资料时，
- 2019-04-17 19:28回答 1 已采纳 CV_EXPORTS_W void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray u
- 2021-07-06 12:56Eastmount的博客 Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识...
- 2022-01-05 16:38回答 1 已采纳 转换方向不对或取值范围不对
- 2023-02-18 11:10回答 1 已采纳 可能的原因： EGE的HSV调色模式和MSPAINT的HSV调色模式有所不同，这可能是导致EGE程序严重不符MSPAINT HSV调出来的颜色的原因之一。具体来说，EGE的HSV调色模式的色相默认范围
- 2020-03-22 16:52回答 1 已采纳 elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: 这里是左边鼠标抬起，换成键盘按键即可 https://blog.csdn.net/taily_duan/article/det
- 2021-10-22 17:51程序员的记录的博客 图像基础知识基础概念特征 基础概念 图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度 低频信息: 是轮廓, 就是灰度颜色缓慢地变化, 代表着那是连续渐变的一块区域. （1）对于一幅图像，是边缘以内...
- 2022-11-24 22:32回答 2 已采纳 你的Screenshot函数内部还缺少判断，当满足条件时调用dingding_message(内容)发送信息即可。 判断条件应该是res.sum()>100 (100为面积阈值)所以改法为： i
- 2022-03-25 00:51回答 2 已采纳 需要拆开，用循环控制，如果出现错误进行异常处理后继续。也就是说用 for 循环和 try except 结合。
- 2021-12-10 15:26回答 1 已采纳 top, left, bottom, right = boxf.write("%s %s %s %s %s %s\n" % (predicted_class, score[:6], str(int(l
- 2021-12-23 22:50白拾Official的博客 例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用米（m）和千克（kg）作为单位，那么身高特征会在1.6～1.8m的数值范围内，体重特征会在50～100kg的范围内，分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的体重特征...
- 2021-01-16 22:27回答 12 已采纳 更新版： from __future__ import division import cv2 import numpy as np # ============================
- 2017-07-15 16:45悟乙己的博客 今年kaggle华人优胜团队很多，所以经验、心得不少，都是干货慢慢收集。...◇ 特征变量为连续值：如果为长尾分布并且考虑使用线性模型，可以对变量进行幂变换或者对数变换。 ◇ 特征变量为离散值：观察每个离散
- 2022-02-06 15:38人工智能与算法学习的博客 基础知识1、数字图像：数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图...
- 2020-07-23 18:00人工智能与算法学习的博客 1、数字图像：数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。2...
- 2023-11-14 07:42华为云计算搬砖工的博客 特征工程是指在机器学习和数据分析任务中，对原始数据进行转换、选择、提取和创建特征的过程。它是一个关键的步骤，可以显著影响模型的性能和结果。特征工程的目的是通过合理的特征表示，提取数据中的有用信息，减少...
- 2023-08-24 15:27今天也学一点儿的博客 3、FPN 4、anchor size的设置要合适 5、对于分辨率很低的小目标，可以对其所在的proposal进行超分辨，提升小目标的特征质量，更有利于小目标的检测。首先，任何norm的意义都是为了让使用norm的网络的输入的数据分布...
- 2023-04-26 00:30林聪木的博客 在人脸识别、图片识别、视频监控、3C应用等各领域几乎都能看到机器视觉的身影，对于工业领域而言，机器视觉的应用更是大大降低了高危作业的危险系数，保障了工业生产的安全性和高效性。
- 2019-05-14 21:15大数据v的博客 它与人工智能、固态物理学、神经生物学、信号处理等产生诸多关联。 传统的计算机视觉的处理方法多是采用信号处理方法，而机器学习技术浪潮的兴起，为计算机视觉打开了一扇新的大门。 当然，计算机视觉的数据输入源最...
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