spectral

0열

1답변

하이퍼 스펙트럼 이미지를 나타내는 3 차원 행렬이 있습니다. 2 차원은 다른 픽셀을 나타내고 1 차원은 다른 스펙트럼 밴드를 나타냅니다. 이 이미지를 다음과 같이 나누어야합니다. 1. 이미지를 픽셀 단위로 2 개의 세그먼트로 나눕니다. 2. 두 세그먼트 각각에 대한 평균 스펙트럼 값을 계산합니다. 3. 두 세그먼트의 모든 픽셀을 상기 평균과 같게 설정합니다

3열

3답변

파이썬으로 압축 된 ESRI BIL 파일 읽기

PRISM Climate Group의 강수량 데이터가 있습니다. 현재는 .bil 형식으로 제공되고 있습니다 (ESRI BIL, 제 생각 엔) 저는 파이썬으로이 데이터 세트를 읽을 수 있기를 바랍니다. 나는 spectral 패키지를 설치 한, 그러나 open_image() 방법은 오류 반환 : def ReadBilFile(bil): import sp

0열

1답변

pavo에서 파장 사용자 정의

R에서 pavo 패키지를 사용하여 색상 변수를 추출하고 사용자 정의 범위의 채도를 계산할 문제가 있음에도 불구하고 기본값을 수정할 수있는 코드를 찾지 못했습니다. 파장은 기능 summary(lizspec) 이 23 개 변수를 반환, 모든 기본 기능의 범위,하지만 모두 내가 변경해야 기본 범위 내에서 계산. 어떤 아이디어라도 환영합니다.

-1열

1답변

MATLAB의 SC (Spectral Centroid) 계산

WAV 파일의 SC (spectral centroid)를 검사하고 싶습니다. 내가 그렇게 다음 MATLAB 코드를 사용하고 : function C = SpectralCentroid2(signal,windowLength, step, fs) % function C = SpectralCentroid(signal,windowLength, step, fs) %

2열

1답변

JPEG 그림을 사용할 때 왜 2.2의 감마를 사용해야합니까?

렌더링 프로세스 중에 텍스처 파일의 감마가 2.2입니다. 그러나 일반 색상은 감마 보정이 필요하지 않습니다. 특히 RGB 값이 스펙트럼 분석에서 나온 것일 때 특히 그렇습니다. 그럼 왜 텍스처 파일에 감마 2.2를 사용해야합니까? 왜 CG 세상에서 2.2 감마 이미지를 사용 했습니까? 실제 색상의 이미지에 왜 감마 1을 사용하지 않습니까?

1열

1답변

Scikit learn의 스펙트럼 클러스터링이 처리 할 수있는 매트릭스의 크기는 얼마입니까?

나는 scikit learn의 'Spectral clustering'기능을 사용하고 있습니다. 8100 x 8100 행렬에 대해 클러스터링을 수행 할 수 있지만이 함수는 10000 행렬에 대해 10000 오류를 발생시킵니다. 대형 매트릭스에이 기능을 사용한 사람이 있습니까? 편집 :이 Not enough memory to perform factorizati

0열

1답변

스펙트럼 (SPy) 레이블 범례

spectral 모듈에 의해 그려지는 이미지 아래에 범례를 넣고 싶습니다. 이 작업을 수행 할 수있는 기본 방법이 있는지 궁금합니다. 나는 spectral API에서 전설을 세우는 것에 관해 아무것도 발견하지 못했다. 다음은이 같은 labels이 함께 img을 그릴 수있는 예를 img = np.array([111, 112, 113, 121, 122, 123

0열

1답변

스펙트럼 (Fiedler 벡터) 이분법에 의해 생성 된 하위 트리가 연결 해제되는 조건이 있습니까?

무 디렉션 트리를 각 하위 트리가 연결된 두 하위 트리로 분할하려고합니다. 내 이해는 설명한 here Fiedler 벡터를 사용하여 수행 할 수 있었다. 그러나이 프로세스를 수행하면 결과 하위 트리가 연결되지 않습니다. 이진수를 구현하는 데 사용 된 코드는 아래와 같으며 이등분하지 못한 트리는 here으로 정의됩니다. import networkx as nx

0열

1답변

스펙트럼 임베딩 - 스펙트럼 클러스터링

정규화 된 커트를 사용하여 스펙트럼 임베딩/클러스터링을 수행하려고합니다. 다음 코드를 작성했지만 논리적 인 병목 현상이 발생했습니다. 고유 벡터를 클러스터링 한 후에는 무엇을해야합니까? 원본 데이터 세트에서 클러스터를 형성하는 방법을 모르겠습니다. 나는 각각의 고유 벡터 레이블을 얻을, 그 후 D = np.diag(np.sum(A, 0)) D_half_i

0열

1답변

스펙트럼 클러스터링을 적용한 후 정렬 된 선호도 행렬을 인쇄하는 방법은 무엇입니까?

스펙트럼 클러스터링을 사용한 후 어떻게 새 정렬 된 매트릭스 (선호도 행렬)를 볼 수 있습니까? 어떻게 인쇄합니까?