python阈值函数 python数值函数

3种python3的canny边缘检测之静态，可调节和自适应

先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测：

内容：

1 canny的边缘检测的介绍。

2 三种方法的canny的边缘检测，由浅入深地介绍：固定值的静态，可自调节的，自适应的。

说明：

1 环境：python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。

2 图片：来自品阅网正版免费图库。

3 实现自适应阈值的canny边缘检测的参考代码和文章：

上述的代码，本机均有报错，故对代码进行修改，注释和运行。

初级canny：

1 介绍：opencv中给出了canny边缘检测的接口，直接调用：

即可得到边缘检测的结果ret，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值。

2 python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。

3 Canny函数及使用：

4 Canny边缘检测流程：

去噪 -- 梯度 -- 非极大值抑制 -- 滞后阈值

5 代码：

6 操作和过程：

7 原图：

8 疑问：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值，一般人怎么知道具体数值是多少，才是最佳的呀？所以，这是它的缺点。

中级canny：

1 中级canny，就是可调节的阈值，找到最佳的canny边缘检测效果。

2 采用cv2.createTrackbar来调节阈值。

3 代码：

4 操作和效果：

5 原图：

高级canny：

1 自适应canny的算法：

ret = cv2.canny(img,t1,t2)

即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1，t2。

2 文件结构：

3 main.py代码：

4 dog.py代码：

5 bilateralfilt.py代码：

6 原图：

7 效果图：本文第一个gif图，此处省略。

小结：

1 本文由浅入深，总结的很好，适合收藏。

2 对于理解python的opencv的canny的边缘检测，很有帮助。

3 本文高级版canny自适应的算法参考2篇文章，虽然我进行代码的删除，注释，修改，优化等操作，故我不标注原创，对原作者表达敬意。

4 自己总结和整理，分享出来，希望对大家有帮助。

python分析单细胞数据，多细胞去除的模块

hi，各位道友，上次python阈值函数我们介绍python阈值函数了R包DoubletFinder用于去除多细胞 那么python是否也有类似python阈值函数的模块去除多细胞呢，答案是有python阈值函数的。这次我们就来使用一下python模块去除多细胞

Single-Cell Remover of Doublets

Python code for identifying doublets in single-cell RNA-seq data

给定一个原始python阈值函数的（未归一化的）UMI，以细胞为行，基因为列的矩阵counts_matrix计数，计算每个单元的多细胞得分。

scr.scrub_doublets（）从观察到的数据模拟双峰，并使用k最近邻分类器为每个转录组计算一个连续doublet_score（介于0和1之间）。 分数将自动设置为阈值以生成predicted_doublets，这是一个布尔数组，对于预测的doublets为True，否则为False。

最佳做法：

一、处理来自多个样本的数据时，请分别对每个样本运行Scrublet。 因为Scrublet旨在检测由两个细胞的随机共封装形成的多细胞捕获，所以它在多个样本的合并数据集上可能表现不佳（原因大家都懂的）。

二、检查doublet分数阈值是否合理（在理想情况下，如本例所示，将双峰模拟doublet分数直方图的两个峰分开），并在必要时进行手动调整。例子在本文的后面展示。

三、可视化二维嵌入中的多细胞预测（例如UMAP或t-SNE）。 预测的双峰应该大体上共定位（可能在多个群集中）。 如果不是，则可能需要调整doublet得分阈值，或更改预处理参数以更好地解析数据中存在的单元格状态。

接下来我们看一下如何使用

第一步，导入必要的模块

第二步：读入矩阵，要求如上述所讲,计算多细胞比率

这一步包括

Initialize Scrublet object

相关参数是：

expected_doublet_rate:预期多细胞的比率，通常为0.05-0.1。 结果对该参数不是特别敏感。

sim_doublet_ratio：相对于观察到的转录组数量，要模拟的双峰数量。 此值应该足够高，以使所有的doublet状态都能通过模拟doublet很好地表示。 设置得太高在计算上是耗时的。 默认值是2，尽管低至0.5的值会为已测试的数据集提供非常相似的结果。

n_neighbors：用于构造观察到的转录组和模拟多细胞的KNN分类器的邻居数。 通常，round（0.5 * sqrt（n_cells））的默认值效果很好。

运行默认pipeline，其中包括：

双重模拟

标准化，基因过滤，重新缩放，PCA

多细胞计算

多细胞得分阈值检测和双峰调用

绘制观察到的转录组和模拟多细胞的多细胞得分直方图

模拟的多细胞直方图通常是双峰的。左模式对应于由具有相似基因表达的两个细胞产生的“嵌入”多细胞。 右边的的模式对应于“新型”多细胞，其由具有不同基因表达的细胞产生。 Scrublet只能检测”新型“双峰，这一点和doubleFinder的R包一样。

要比较单细胞与多细胞，我们必须设置一个阈值多细胞得分，理想情况下，应在模拟的双峰直方图的两种模式之间设置最小值。 scrub_doublets（）尝试自动识别这一点，并且在本示例中做得很好。 但是，如果自动阈值检测效果不佳，则可以使用call_doublets（）函数调整阈值。 例如：

scrub.call_doublets(threshold=0.25)

接下来我们画一下这个多细胞分布的直方图：

获取二维嵌入以可视化结果 (Tsne同理)

目标跟踪（5）使用 Opencv 和 Python 进行对象跟踪

在本教程中python阈值函数，python阈值函数我们将学习如何基于 Opencv 和 Python 实现对象跟踪。

首先必须明确目标检测和目标跟踪有什么区别：

python阈值函数我们将首先讨论对象检测，然后讨论如何将对象跟踪应用于检测。

可能有不同python阈值函数的应用，例如，计算某个区域有多少人，检查传送带上有多少物体通过，或者计算高速公路上的车辆。

当然，看过本教程后，您会很容易地想到数以千计的想法应用于现实生活或可能应用于工业。

在本教程中，我们将使用 3 个文件：

首先我们需要调用highway.mp4文件并创建一个mask:

正如您在示例代码中看到的，我们还使用python阈值函数了 createBackgroundSubtractorMOG2 函数，该函数返回背景比率（background ratio），然后创建mask。

mask可视化结果：

但是，如您所见，图像中有很多噪点。因此，让我们通过删除所有较小的元素来改进提取，并将我们的注意力集中在大于某个面积的对象上。

使用 OpenCV 的cv2.drawContours函数绘制轮廓，我们得到了这个结果。

就本教程而言，分析整个窗口并不重要。我们只对计算在某个点通过的所有车辆感兴趣，因此，我们必须定义一个感兴趣的区域 ROI 并仅在该区域应用mask。

结果可视化如下：

函数 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2 是在开始时添加的，没有定义参数，现在让我们看看如何进一步改进我们的结果。history是第一个参数，在这种情况下，它设置为 100，因为相机是固定的。varThreshold改为 40，因为该值越低，误报的可能性就越大。在这种情况下，我们只对较大的对象感兴趣。

在继续处理矩形之前，我们对图像进行了进一步的清理。为此，阈值函数就派上用场了。从我们的mask开始，我们告诉它我们只想显示白色或黑色值，因此通过编写254, 255，只会考虑 254 和 255 之间的值。

然后我们将找到的对象的坐标插入到 if 条件中并绘制矩形

这是最终结果：

我们现在只需导入和集成跟踪功能。

一旦创建了对象，我们必须获取边界框的每个位置并将它们插入到单个数组中。

通过在屏幕上显示结果，您可以看到所有通过 ROI 的通道是如何被识别的，以及它们的位置是如何插入到特定的数组中的。显然，识别的摩托车越多，我们的数组就越大。

现在让我们将带有位置的数组传递给tracker.update()。我们将再次获得一个包含位置的数组，但此外，将为每个对象分配一个唯一的 ID。

从代码中可以看出，我们可以使用 for 循环分析所有内容。此时我们只需要绘制矩形并显示车辆 ID。

在图像中，您可以看到结果

main.py

从视频中也可以看到，我们已经获得了我们在本教程开始时设置的结果。

但是，您必须将其视为练习或起点，因为关于这个主题有很多话要说，而本教程的目的只是让您了解对象跟踪的原理。

如果你想将 Object Tracking 集成到你的项目中，你应该使用更可靠和先进的对象检测方法，以及跟踪方法。

完整代码地址：私信“333”直接获取或者「链接」

Python 多进程内存占用问题

当我们有一个很长很长的任务队列(mission_list)和阈值对应的一个处理函数(missionFunction)时，我们一般采用如下的方式进行处理：

但是，如果这任务列表很长很长，处理函数很复杂(占用cpu)时，单核往往需要很长的时间进行处理，此时，Multiprocess便可以极大的提高我们程序的运行速度，相关内容请借鉴 multiprocessing --- 基于进程的并行 — Python 3.10.4 文档。

以上这种场景下，推荐大家采用最简单的进程池+map的方法进行处理，标准的写法， chunksize要借鉴官方的说法，最好大一点 ：

但是！！！！ 如果我们的任务列表非常的长，这会导致多进程还没跑起来之前，内存已经撑爆了，任务自然没法完成，此时我们有几种办法进行优化：

进程的启动方法有三种，可参考官方文档：

[图片上传失败...(image-48cd3c-1650511153989)]

在linux环境下，使用forkserver可以节省很多的内存空间， 因为进程启动的是一个服务，不会把主进程的数据全部复制

采用imap会极大的节省空间，它返回的是一个迭代器，也就是结果列表：

但注意，以上写法中，你写的结果迭代部分必须写在with下面。或者采用另一种写法：

还有最后一种，当你的mission list实在太大了，导致你在生成 mission list的时候已经把内存撑爆了，这个时候就得优化 mission_list了，如果你的mission_list是通过一个for循环生成的，你可以使用yield字段，将其封装为一个迭代器，传入进程池：

这样子，我们就封装好了mission_list，它是一个可迭代对象，在取数据的时候才会将数据拉到内存

我在项目中结合了后两种方法，原本256G的内存都不够用，但在修改后内存只占用了不到10G。希望能够帮助到你

python阀值组大于返回结果小于返回结果啥意思

python阀值组大于返回结果小于返回结果啥意思简单阈值

对每一个像素都应用相同的阈值。如果像素值小于阈值，则将其设置为0，否则设置为最大值。

函数：

retval, dst=cv.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])对每个像素使用固定的阈值

参数：

src

输入图像 ，灰度图(多通道, 8-bit or 32-bit floating point).

dst

与src具有相同大小、类型和通道数的输出数组。

thresh

阈值

maxval

当像素值超过了阈值(或者小于阈值，根据type来决定)，所赋予的值

type

返回值：

retVal：使用的阈值，在Otsu‘s中会用到

dst： 经过阈值处理的图像

关于python阈值函数和python数值函数的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。