SinkAboutIt-CSDN博客

原创图像阈值分割

通过上述实验，我们对各种阈值分割算法有了更直观的理解，并观察了它们在图像二值化中的表现。阈值分割方法适用场景优点缺点人工阈值对比度高、光照均匀且图像内容单一简单、直观、计算量小需要人工经验、不具通用性、对光照敏感迭代阈值直方图呈双峰分布，前景背景区分明显自动化程度高，结果相对稳定初始值和收敛条件影响结果，不适用于多峰直方图直方图双峰谷值直方图呈明显双峰分布基于图像灰度分布特性，较直观对噪声敏感，不适用于多峰或不规则直方图Otsu (最大类间方差)直方图呈双峰分布，前景背景区分明显。

2025-06-03 21:02:33 624

原创 LLM大模型API调用本地部署简单教程

阿里云百炼官方提供了 Python 与 Java 编程语言的 SDK，也提供了与 OpenAI 兼容的调用方式（OpenAI 官方提供了 Python、Node.js、Java、Go 等 SDK）。这里的url可以直接使用代码中的地址，但API的key需要配置成自己所创设的密钥。我们要获取某一模型的API，首先是可以从官网的提供的API，如deepseek的doc内容中。选择这里的调用说明，将会呈现相应的API的url，若未预设API的密钥根据提示先去配置key。

2025-05-19 00:37:03 1063

原创基于 PyQt 和 OpenCV 的图像处理小工具

最关键的部分是根据父标签（即用于显示图像的那个固定大小的 QLabel）的可用区域计算合适的缩放尺寸，保持图像的纵横比，并最终将缩放后的 QPixmap 设置到传入的子标签 (label) 上，同时调整子标签的位置使其在其父标签内居中显示。本项目旨在结合 Python 的 GUI 库 PyQt5 和图像处理库 OpenCV，构建一个简单的图像处理应用程序，实现图像的加载、保存以及常见的灰度化、去噪、锐化等基础处理功能，并将原始图像与处理结果清晰地展示在不同的窗口区域。如果没有处理结果，则尝试保存原始图像。

2025-05-18 22:52:55 1247

原创 AI新能源发电功率预测(第三届世界科学智能大赛)

由于清洗数据采用的baseline 对于异常值跳过的操作，导致原本就已经少量的数据集对于transformer架构更加稀少，在预测时对于NAN值则直接补零使最终效果也就差强人意，后续优化方向可以对于数据清洗上进行生成均值为数据集中均值与方差进行填充操作。

2025-04-19 17:04:55 1067 1

原创图像空域滤波

中值滤波与均值滤波的区别仅限于：中值滤波是求局部中值而不是局部均值，即对参与计算的像素灰度值按大小排序，然后取位置居中的像素灰度值。先对图片进行灰度转换，转换后的图像可以通过skimage中的库对原图分别加入高斯噪声与椒盐噪声。经过中值滤波，与周围像素幅度值差别比较大的像素改取与周围像素接近的值,从而达到消除孤立噪声点的目的。二维中值滤波器的窗口是二维的，其形状有很多种，如直线形、方形、圆形、十字形、圆环形、菱形等。目前有两个被噪音影响的图像，一个是被均匀噪声影响的图像，一个是被椒盐噪声影响的图像。

2025-04-19 00:30:23 693

原创图像灰度变换、均衡化、直方图、去噪等操作

当a > 1时，斜率增大，输入对应的输出将会以a倍增大，因此图像的对比度将增大（我们可以理解定下某两个点之后，经过线性变换后灰度值的差距增大）同理，当0< a <1时，图像的对比度降低。有了这个知识，我们可以讨论当a < 0 的情况了，我们设置b为正值，那么整个图像灰度值将从b开始权重为a进行下降，对应位置具有翻转亮度的效果。其中，s为灰度值，c为常数，默认先灰度值都大于或等于0，对数变换可以将灰度值低的区域进行拉伸,使图像暗区的灰度值增大,提高图像的亮度。据γ值的不同,幂次变换会得到不同的结果。

2025-03-31 21:21:38 1447 1