بيثون المتوسط المتحرك للصورة

قدمنا ​​سابقا كيفية إنشاء المتوسطات المتحركة باستخدام الثعبان. هذا البرنامج التعليمي سيكون استمرارا لهذا الموضوع. والمتوسط ​​المتحرك في سياق الإحصاءات، والذي يطلق عليه أيضا متوسط ​​الدوران، هو نوع من الاستجابة النبضية المحدودة. في برنامجنا التعليمي السابق قمنا بتآمر قيم المصفوفتين x و y: Let8217s مؤامرة x مقابل المتوسط ​​المتحرك ل y الذي يجب أن نسميه يما: أولا، let8217s تعادل طول كل من المصفوفات: ولإظهار ذلك في السياق: الرسم البياني: للمساعدة في فهم هذا، Let8217s مؤامرة اثنين من علاقات مختلفة: x مقابل y و x مقابل مي: المتوسط ​​المتحرك هنا هو المؤامرة الخضراء التي تبدأ في 3: حصة هذا: مثل هذا: التنقل بوست ترك الرد إلغاء الرد مفيد جدا أنا ترغب في قراءة الجزء الأخير على مجموعات البيانات الكبيرة نأمل أن يأتي قريبا 8230 د المدونين من هذا القبيل: دعونا نقول لدي قائمة: أريد أن إنشاء وظيفة تحسب المتوسط ​​المتحرك ن اليوم. حتى إذا كان ن 5، وأود أن رمز بلدي لحساب أول 1-5، إضافته والعثور على المتوسط، الذي سيكون 3.0، ثم انتقل إلى 2-6، وحساب المتوسط، الذي سيكون 4.0، ثم 3 -7، 4-8، 5-9، 6-10. أنا لا أريد لحساب أول n-1 أيام، لذلك بدءا من اليوم نث، إيتل عدد الأيام السابقة. هذا يبدو لطباعة ما أريد: ومع ذلك، أنا لا أعرف كيفية حساب الأرقام داخل تلك القوائم. أي أفكار طلبت فب 14 13 في 21:05 بينما أنا أحب مارتينز الإجابة على هذا، مثل جورج، وكنت أتساءل عما إذا كان هذا لن يكون أسرع باستخدام جمع التوالي بدلا من تطبيق المبلغ () مرارا وتكرارا على الأغلب نفس الأرقام . كما أن فكرة وجود قيم لا شيء كقيمة افتراضية خلال مرحلة الصعود هي مثيرة للاهتمام. في الواقع قد يكون هناك الكثير من السيناريوهات المختلفة يمكن للمرء أن يتصور للمتوسطات المتحركة. يتيح تقسيم حسابات المتوسطات إلى ثلاث مراحل: منحدر أعلى: بدء التكرارات حيث عدد التكرار الحالي لوت حجم النافذة تقدم ثابت: لدينا بالضبط حجم النافذة عدد العناصر المتاحة لحساب متوسط ​​عادي: سوم (إكسيتيرونكونتر-وينزيزي: إيتيراتيونكونتر) ويندوزسيز المنحدر أسفل: في نهاية البيانات المدخلات، يمكننا أن نعود آخر النافذة - 1 متوسط ​​الأرقام. هيريس وظيفة تقبل التكرارات التعسفية (المولدات على ما يرام) كمدخلات للبيانات أحجام النوافذ التعسفية 1 معلمات لتبديل إنتاج أونوف القيم خلال مراحل الدالة المنحدرة أوبدون وظائف الاستدعاء لتلك المراحل للسيطرة على كيفية إنتاج القيم. ويمكن استخدام هذا لتوفير الافتراضي (على سبيل المثال لا شيء) أو لتوفير متوسطات جزئية يبدو أن أسرع قليلا من إصدار مارتينز - الذي هو أكثر أناقة بكثير، على الرغم من. هيريز رمز الاختبار: يمكن الآن حل السؤال الأصلي مع هذه الدعوة وظيفة: أجاب 18 فبراير 13 في 18:15 استخدام مجموع وخريطة وظائف. وظيفة الخريطة في بيثون 3 هو في الأساس نسخة كسول من هذا: أنا متأكد من أنك يمكن تخمين ما وظيفة المجموع لا. أجاب 14 فبراير 13 في 21:07 النهج الذي يتجنب إعادة حساب مبالغ وسيطة .. جعل هذا يعمل (إنت (v)). ثم. ريبر (رونسومليستك - رونسومليستك-5) 5) إذا كنت النمل لتحملها حول الأرقام سلاسل .. ألت دون العالمي: تأكد من القيام الرياضيات العائمة حتى لو كنت إدخال القيم هي أجاب صحيحة عدد 14 فبراير 13 في 22:04 في الواقع تشغيل سوم خوارزمية أسرع. نشرت I39ve إجابة تثبت وجهة نظرك. هناك 39 فقط لا حاجة لمتغير عالمي هنا. نداش كفي 18 فبراير 13 في 18:16 الحق أنت، كنت أحاول من الصعب جدا ل أفيود صريحة للحلقة. نداش إدجنتب 19 فبراير 13 في 18:37 هناك حل آخر توسيع وصفة إيترتولس زوجي (). يمكنك تمديد هذا إلى نويس (). والتي تعطيك نافذة انزلاق (ويعمل إذا كان التكرار هو مولد): في حين أن تكلفة الإعداد عالية نسبيا ل قصيرة تكراري هذه التكلفة يقلل في تأثير أطول مجموعة البيانات. يستخدم هذا المبلغ () ولكن الرمز هو أنيقة إلى حد معقول: أجاب 26 نوفمبر في 14: 59Hi، وهذا سيكون مقالا بسيطا جدا، ولكن سوف تجد أنه من المفيد جدا. بل هو حول استخراج الخلفية من الفيديو. لنفترض أنك تعطى الفيديو من لقطات من حركة المرور، قد يكون بعض الشيء من هذا القبيل. حركة المرور في الهند. ويطلب منك العثور على خلفية تقريبية. أو أي شيء من هذا القبيل. استخراج الخلفية تأتي مهمة في تتبع الكائن. إذا كان لديك بالفعل صورة للخلفية العارية، ثم أنها بسيطة. ولكن في كثير من الحالات، لن يكون لديك مثل هذه الصورة وهكذا، سيكون لديك لإنشاء واحد. هذا هو المكان الذي يأتي معدل التشغيل في متناول اليدين. (فكرت في هذا عندما سأل رجل واحد سؤال في سوف الارتباط) وظيفة نستخدم هنا للعثور على متوسط ​​الجري هو cv2.accumulateWeighted (). على سبيل المثال، إذا كنا نشاهد فيديو، فإننا نواصل تغذية كل إطار لهذه الوظيفة، وتحافظ الدالة على إيجاد متوسطات جميع الإطارات التي تغذيها وفقا للعلاقة أدناه: سرك ليس سوى صورة المصدر. ويمكن أن يكون الرمادي أو صورة ملونة وإما 8 بت أو 32 بت نقطة عائمة. دست هي صورة الإخراج أو المتراكم مع نفس القنوات مثل صورة المصدر، وهي إما النقطة العائمة 32 بت أو 64 بت. أيضا، يجب أن نعلن ذلك أولا إلى القيمة التي سيتم اتخاذها كقيمة أولية. ألفا هو وزن الصورة المدخلة. وفقا ل دوس، ألفا ينظم سرعة التحديث (مدى سرعة تراكم 8220forgets8221 حول الصور السابقة). وبعبارة بسيطة، إذا كان ألفا قيمة أعلى، يحاول متوسط ​​الصورة التقاط تغييرات سريعة جدا وقصيرة في البيانات. إذا كانت قيمة أقل، يصبح المتوسط ​​بطيئا ولن ينظر في التغييرات السريعة في الصور المدخلات. وسوف أشرح ذلك قليلا مع مساعدة من الصور في نهاية المقال. في رمز أعلاه، لقد وضعت متوسطين، واحد مع قيمة ألفا أعلى وآخر مع قيمة ألفا أقل حتى تتمكن من فهم تأثير ألفا. في البداية يتم تعيين كل من الإطار الأولي لالتقاط. وفي حلقة تحصل على تحديث. يمكنك مشاهدة بعض النتائج في رابط سوف الذي قدمته من قبل. (I تقديم هذه النتائج هنا، يمكنك التحقق من رمز وقيمة ألفا هناك): لقد استخدمت كاميرا الويب الخاص بي وحفظ الإطار الأصلي وتشغيل المتوسط ​​في لحظة معينة. هذا هو إطار من الفيديو حركة المرور نموذجية التي اتخذتها كاميرا ثابتة. كما ترون، سيارة تسير على الطريق، والشخص يحاول عبور الطريق في لحظة معينة من الزمن. ولكن انظر متوسط ​​التشغيل في ذلك الوقت. لا يوجد أي شخص وسيارة في هذه الصورة (في الواقع هو هناك، إلقاء نظرة فاحصة، ثم سوف نرى ذلك، والشخص هو أكثر وضوحا من السيارة، لأن السيارة تتحرك بسرعة جدا وعبر الصورة، فإنه ليس كثيرا تأثير في المتوسط، ولكن الشخص هناك لفترة طويلة، لأنه بطيء والانتقال عبر الطريق). الآن نحن بحاجة إلى رؤية تأثير ألفا على هذه الصور.