Python De Suavizado Promedio Móvil

Hemos introducido previamente cómo crear promedios móviles usando python. Este tutorial será una continuación de este tema. Un promedio móvil en el contexto de las estadísticas, también llamado promedio de balanceo / funcionamiento, es un tipo de respuesta de impulso finito. En nuestro tutorial anterior hemos trazado los valores de los arrays xyy: Let8217s traza x en contra de la media móvil de y que llamaremos yMA: Primero, let8217s ecualizar la longitud de ambos arrays: Y para mostrar esto en contexto: Gráfico: Para ayudar a entender esto, let8217s trazar dos relaciones diferentes: x vs yy x vs MAy: El promedio móvil aquí es la parcela verde que comienza a las 3: Compartir esto: Como este: Navegación de los artículos relacionados Deja un comentario Cancelar respuesta Very useful Me gustaría leer la última parte sobre grandes conjuntos de datos Espero que llegue pronto8230 d Bloggers como este: Suavizar imágenes Objetivos Aprender a: Desenfocar imagess con varios filtros paso bajo Aplicar filtros personalizados a imágenes (convolución 2D) Convolución 2D Filtrado) En cuanto a las señales unidimensionales, las imágenes también se pueden filtrar con varios filtros de paso bajo (LPF), filtros de paso alto (HPF), etc. Un LPF ayuda a eliminar el ruido o a difuminar la imagen. Un filtro HPF ayuda a encontrar bordes en una imagen. OpenCV proporciona una función, cv2.filter2D (). Para convolver un kernel con una imagen. Como ejemplo, probaremos un filtro de promedio en una imagen. Un núcleo de filtro de 5x5 promediado puede definirse de la siguiente manera: Filtrar con el resultado del kernel anterior se realiza lo siguiente: para cada píxel, una ventana 5x5 está centrada en este píxel, se suman todos los píxeles que caen dentro de esta ventana y el resultado es Entonces dividido por 25. Esto equivale a calcular el promedio de los valores de píxel dentro de esa ventana. Esta operación se realiza para todos los píxeles en la imagen para producir la imagen filtrada de salida. Intente este código y compruebe el resultado: Blurring de la imagen (suavizado de la imagen) El blurring de la imagen se alcanza convirtiendo la imagen con un kernel del filtro del paso bajo. Es útil para eliminar el ruido. En realidad, elimina el contenido de alta frecuencia (por ejemplo, ruido, aristas) de la imagen, resultando en que los bordes queden borrosos cuando se aplica este filtro. (Bueno, hay técnicas borrosas que no borran los bordes). OpenCV proporciona principalmente cuatro tipos de técnicas de borrosidad. 1. Promedio Esto se hace convolucionando la imagen con un filtro de caja normalizado. Simplemente toma el promedio de todos los píxeles bajo el área del kernel y reemplaza al elemento central por este promedio. Esto se hace mediante la función cv2.blur () o cv2.boxFilter (). Compruebe los documentos para obtener más detalles sobre el kernel. Deberíamos especificar el ancho y la altura del kernel. Un filtro de caja normalizado de 3x3 se vería así: Si no desea utilizar un filtro de cuadro normalizado, utilice cv2.boxFilter () y pase el argumento normalizeFalse a la función. 2. Filtro Gaussiano En este enfoque, en lugar de un filtro de caja que consta de coeficientes de filtro iguales, se utiliza un núcleo Gaussiano. Se hace con la función, cv2.GaussianBlur (). Deberíamos especificar el ancho y la altura del núcleo que debe ser positivo y impar. También deberíamos especificar la desviación estándar en las direcciones X e Y, sigmaX y sigmaY, respectivamente. Si sólo se especifica sigmaX, sigmaY se toma como igual a sigmaX. Si ambos se dan como ceros, se calculan a partir del tamaño del núcleo. El filtrado gaussiano es muy eficaz para eliminar el ruido gaussiano de la imagen. Si lo desea, puede crear un kernel gaussiano con la función cv2.getGaussianKernel (). 3. Median Filtering Aquí, la función cv2.medianBlur () calcula la mediana de todos los pixels bajo la ventana del kernel y el píxel central se reemplaza con este valor mediano. Esto es muy eficaz para eliminar el ruido de sal y pimienta. Una cosa interesante a notar es que, en los filtros gaussianos y de caja, el valor filtrado para el elemento central puede ser un valor que puede no existir en la imagen original. Sin embargo, este no es el caso en el filtrado mediano, ya que el elemento central siempre se reemplaza por algún valor de píxel en la imagen. Esto reduce el ruido de manera efectiva. El tamaño del kernel debe ser un número entero impar positivo. En esta demo, añadimos un ruido de 50 a nuestra imagen original y usamos un filtro mediano. Comprobación del resultado: 4. Filtración Bilateral Como se observó, los filtros que presentamos anteriormente tienden a desenfocar los bordes. Este no es el caso para el filtro bilateral, cv2.bilateralFilter (). Que se definió para, y es altamente eficaz en la eliminación del ruido mientras que preserva bordes. Pero la operación es más lenta en comparación con otros filtros. Ya vimos que un filtro gaussiano toma el barrio alrededor del pixel y encuentra su promedio ponderado gaussiano. Este filtro gaussiano es una función del espacio solo, es decir, los píxeles cercanos se consideran mientras se filtran. No considera si los píxeles tienen casi el mismo valor de intensidad y no considera si el píxel se encuentra en un borde o no. El efecto resultante es que los filtros gaussianos tienden a desenfocar los bordes, lo cual es indeseable. El filtro bilateral también utiliza un filtro gaussiano en el dominio espacial, pero también utiliza un componente (multiplicativo) de filtro gaussiano adicional que es una función de las diferencias de intensidad de píxeles. La función gaussiana del espacio asegura que sólo los píxeles son vecinos 8217, 8217 son considerados para filtrar, mientras que el componente gaussiano aplicado en el dominio de intensidad (una función gaussiana de diferencias de intensidad) asegura que sólo aquellos píxeles con intensidades similares a la del píxel central 8216, vecinos de intensidad 8217) para calcular el valor de intensidad borrosa. Como resultado, este método conserva los bordes, ya que para píxeles situados cerca de los bordes, los pixels vecinos situados en el otro lado del borde, y por lo tanto exhibiendo grandes variaciones de intensidad en comparación con el píxel central, no se incluirán para el desenfoque. El ejemplo siguiente demuestra el uso del filtrado bilateral (para obtener detalles sobre los argumentos, consulte los documentos de OpenCV). Tenga en cuenta que la textura de la superficie se ha ido, pero los bordes todavía se conservan. Estoy jugando en Python un poco más, y encontré un libro limpio con ejemplos. Uno de los ejemplos es trazar algunos datos. Tengo un archivo. txt con dos columnas y tengo los datos. Yo trazo los datos muy bien, pero en el ejercicio dice: Modifique su programa más para calcular y trazar el promedio de los datos, definido por: donde r5 en este caso (y el yk es la segunda columna en el archivo de datos) . Haga que el programa dibuje tanto los datos originales como el promedio en el mismo gráfico. Hasta ahora tengo esto: ¿Cómo puedo calcular la suma en Mathematica es simple desde su manipulación simbólica (Sumi, por ejemplo), sino cómo calcular la suma en python que toma cada diez puntos en los datos y los promedios, y lo hace Hasta el final de los puntos que miraba el libro, pero no encontró nada que podría explicar esto: heltonbikers código hizo el truco: D Muchas gracias :) Hay un problema con la respuesta aceptada. Creo que tenemos que usar válido en lugar de lo mismo aquí - devolver numpy. convolve (intervalo, ventana, igual). Como ejemplo, pruebe el MA de este conjunto de datos 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - el resultado Debe ser de 4,2,5,4,6,0,5,0,5,0,5,2,5,4,4,4,5,4,5,6,5,6,4,6,7,0,6,8. Pero tener lo mismo nos da una salida incorrecta de 2.6.3.0,4.2,5.4,6.0,5.0,5.0,5.2,5.4,4.4,5.4,5.6,5.6, 4.6,7.0,6.8,6.2,4.8 Código oxidado para probar esto -: Pruebe esto con amplificador válido mismo y ver si la matemática tiene sentido. Respondió Oct 29 14 at 4:27 Haven39t probado esto, pero I39ll mirar en él, It39s sido un tiempo desde I39ve codificado en Python. Ndash dingod Oct 29 14 at 7:07 dingod Por qué don39t que probar rápidamente con el código oxidado (y el conjunto de datos de muestra (como una simple lista), me publicó. Para algunas personas perezosas (como yo había sido al principio) - su máscara fuera el hecho de que el promedio móvil es incorrecto. Probablemente debería considerar la edición de su respuesta original. He intentado ayer y la doble comprobación me salvó la cara de mirar mal en la presentación de informes a nivel Cxo. Todo lo que tiene que hacer, es tratar Su mismo promedio móvil una vez con quotvalidquot y otra vez con quotsamequot - y una vez que esté convencido de darme un poco de amor (aka-up-vote) ndash ekta Oct 29 14 at 7:16