#path為需要讀取的路徑
img = image.open(path)
m,n = img.size
r,g,b = img.split()
rd = np.asarray(r)
gd = np.asarray(g)
bd = np.asarray(b)
return rd,gd,bd
分別計算一二三階顏色矩：
#r通道的一階顏色矩
rd_1 = rd.mean()
#r通道的二階顏色矩
rd_2 = rd.std()
#r通道的三階顏色矩
#定義乙個求三階顏色矩的函式
def var(x=none):
mid = np.mean(((x - x.mean()) ** 3))
return np.sign(mid) * abs(mid) ** (1/3)
import os
def getimagedata(path=path):
filename = os.listdir(path)
n = len(filename)
data = np.zeros([n,9])
for i in range(n):
img = image.open(path+'\\'+imagenames[i])
m,n = img.size
r,g,b = img.split()
rd = np.asarray(r)
gd = np.asarray(g)
bd = np.asarray(b)
data[i,0] = rd.mean();data[i,1] = gd.mean();data[i,2] = bd.mean()
data[i,3] = rd.std();data[i,4] = gd.std();data[i,5] = bd.std()
data[i,6] = self.var(rd);data[i,7] = self.var(gd);data[i,8] = self.var(bd)
return data
（一二三）向量座標計算
乙個類，包含極座標和直角座標。兩個這樣的類物件，通過運算子過載，可以直接相加 相減，並得出乙個新的座標，而這個新座標，是原來兩個物件的向量相加的結果。如下 包含類定義 pragma once class point 常量 private double x x,y座標 double y double ...
（一二三）向量座標計算
乙個類，包含極座標和直角座標。兩個這樣的類物件，通過運算子過載，可以直接相加 相減，並得出乙個新的座標，而這個新座標，是原來兩個物件的向量相加的結果。如下 包含類定義 pragma once class point 常量 private double x x,y座標 double y double ...
關於曲線的一 二 三階導的總結
最近在做光條中心線提取方面的工作，由於雷射光條符合高斯模型，高斯模型又是乙個近似拋物線的二維曲線。在求解光條中心的過程中要求解曲線的極值之類的問題，與曲線的導數相關，所以總結一下相關的內容。一階導數可以用來描述原函式的增減性。區間內，一階導數大於零，單增，一階導數小於零，單減。二階導數可以用來判斷函...