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一文讲解图像梯度

图像梯度计算的是图像变化的幅度。对于图像的边缘部分,其灰度值变化较大,梯度值变化也较大;相反,对于图像中比较平滑的部分,其灰度值变化较小,相应的梯度值变化也较小。一般情况下,图像梯度计算的是图像的边缘信息。它在图像处理和计算机视觉中具有重要的应用,常用于边缘检测、特征提取和图像增强等任务。

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#计算机视觉#人工智能#图像处理
混淆矩阵(Confusion Matrix)

混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的重要工具。它通过矩阵形式清晰地展示了模型对样本进行分类的结果,帮助我们理解模型在不同类别上的表现。混淆矩阵概述混淆矩阵是一个二维矩阵,用于总结分类模型在不同类别上的预测结果,包括 True Positive (TP)、False Negative (FN)、False Positive (FP)、True Negative (TN)。性能指标准确率(Accura

#矩阵#人工智能#机器学习 +1
【数据分析】pandas( 二)

本片文章我们来介绍pandas的另一个数据类型DataFrameDataFrame是一个二维标记数据结构,其中包含可能不同类型的列。您可以将其视为电子表格或SQL表,或者Series对象的字典。它通常是最常用的pandas对象。与Series一样,DataFrame接受许多不同类型的输入:一维ndarray,列表,字典,或字典的Series二维numpy.ndarray结构化或记录数组一个Seri

#数据分析#pandas#数据挖掘
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