threshold

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Pythonで画像のエッジを見つけるためにAnt Colony Optimalizationコードを書きました。私はこれを文書に基づいています：http://ohm.ecce.admu.edu.ph/wiki/pub/Main/TotoOppus/ant_colony_optimization_for_image_edge_detection_WSEASConference.pdf 最終的には、

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Spark ML Logistic Regression in Python：F-Measureを最大にするようモデルしきい値を設定してください

私はパイプラインを使ってSparkでロジスティック回帰を訓練しました。それは走りました、そして、私はモデル診断を見ています。モデルサマリー（lr_summary = lrModel.stages [-1]。サマリー）を作成しました。その後、私はかなりコードをthis webpageからコピーしました。私はこの例のPythonコード使用してF値に基づいて最適なしきい値を決定しようとするまで、それ

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セル配列内のマトリックスに閾値を適用する

私は出力と呼ばれるセル配列を持っています。出力内の各セルには、1024 x 1024のマトリックスが含まれています。与えられた値以下の要素がNaNに設定されるように、各行列をしきい値にしたいと思います。私が使用してみました： output(output < 100000) = NaN; はしかし、私は、これは間違ったアプローチであると感じています。直感的に、私はforループを使いたいと思いま

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ハイチャートの縦棒グラフの上下にグラフの色を変更してください

私は2本のプロットラインを持つグラフを持っています。各プロットラインを横断した後、異なる色でカラム部分の色を付ける必要があります。しかし、ゾーンは、上記の部分だけではなく、異なる列の色を孤立させます。ゾーン&のしきい値を試しましたが、縦棒グラフの解決策はありませんでした。折れ線グラフの解法はありますが、縦棒グラフでは機能しません。デフォルトHighchartsによって Highcharts.ch

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1つのイメージを使用して別のしきい値を設定する

非常に具体的な方法でイメージにしきい値を適用する必要があるため、可能かどうかを調べるためにここに来ました。私には、1つのソースイメージと1つのしきい値イメージの2つのイメージがあります。私が望むのは、ソース画像を取り、それをフィルタリングするために閾値画像を使用することです。操作は、ソース画像の各画素を閾値画像と比較する。私はピクセルが同じかそれ以上の明るさだったので、それを白に設定しました。ピ

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キャンバス - ThresholdFilterの後に要素が消える

スレッシュホールドフィルタに問題があります。これまでのコード： var stage = new c.Stage("Canvas"); var canvas = document.getElementById('Canvas'); var currHeight = $('.canvasColumn').height(); canvas.width = 3335; canvas.heigh

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Pythonのopencvしきい値の最小ブロブサイズ

ブロブサイズが(height,width)より大きい場合にのみしきい値を設定する方法はありますか？閾値化の目的のために例 import cv2 img_1 = cv2.imread('my_image_1.jpg') thresh = cv2.threshold(img_1, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] 、私はまた、しきい値条件を満たしていると言うの

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ナンシーアレイのスレッシュホールドアクセラレーション

条件付きでnp.arrayからnp.arrayを構築したい。各値について、条件が満たされている場合は、1つの操作を適用する必要があります。私が書いた計算は、リストへの変換とリストへの変換のために醜いものです。リストに変換しないことでスピードの面で改善できるか？ THR = 1.0 THR_REZ = 1.0/THR**2 def thresholded_function(x): i

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偽陽性を除去するために閾値を使用する方法は？

私はOpenCV EMを使ってHSVドメイン上の画像を分割しています。したがって、セグメンテーションはいくつかの偽陽性[黄色のハイライト]を検出します。以下で、入力画像を見ることができます。以下、画像は、偽陽性とに細分化しています。私はあなたが成功せずに見ることができるように、しきい値を使用してそれを削除してみてください。だけの葉を維持する方法上の任意のヘルプは理解されるであろう！