爱上佛我佛可能去哦挖掘我让师傅看没看没法 (2).docx
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- 2021-10-18 发布|
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第一题:图像的滤波在不使用中值与均值滤波的情况下对图像进行滤波
运用高斯滤波
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('030.jpg')
# 高斯滤波
result_5 = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 5x5
result_9 = cv2.GaussianBlur(img, (9, 9), 0) # 9x9
# 显示结果
cv2.imshow('origion_pic', img)
cv2.imshow('5x5_filtered_pic', result_5)
cv2.imshow('9x9_filtered_pic', result_9)
cv2.waitKey(0)
第二题 手工编程实现bp算法分类
基于BP神经网络的鸢尾花分类(Python)
鸢尾花数据集包含4种特征,萼片长度(Sepal Length)、萼片宽度(Sepal Width)、花瓣长度(Petal Length)和花瓣宽度(Petal Width),以及3种鸢尾花Versicolor、Virginica和Setosa。
编程实现:
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas.plotting import radviz
''' 构建一个具有1个隐藏层的神经网络,隐层的大小为10 输入层为4个特征,输出层为3个分类 (1,0,0)为第一类,(0,1,0)为第二类,(0,0,1)为第三类
'''
# 1.初始化参数
def initializ