centroid

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    我想通過使用convhull()函數來獲得手掌的凸包。我正在製作一個只有手掌的圖像。首先我將它轉換爲二進制圖像,然後我應用了convhull函數。但它沒有給我想要的結果。請在我的代碼中找到該錯誤。這裏是我的代碼: thresh1 = 0; thresh2 = 20; image = imread('C:\Users\...\1_depth.png'); subplot(3,3,1) ims

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    我想在多邊形地圖上創建標籤文本圖層。 這是從以下兩個非常相似的查詢: Labeling center of map polygons in R ggplot ggplot centered names on a map 我的數據幀如下,(我簡化長,緯度爲清楚 - 他們是座標) id long lat order hole piece group locid location 0 long1 l

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    我想使用新的「sf」包在R中操作一些巴西人口普查數據。我能夠導入數據,但我得到一個錯誤,當我嘗試創建原始多邊形 library(sf) #Donwload data filepath <- 'ftp://geoftp.ibge.gov.br/organizacao_do_territorio/malhas_territoriais/malhas_de_setores_censitarios_

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    我有兩個問題。 問題1: 我想刪除網格中心不在光柵上的網格的所有單元格。我甚至不確定是否正在使用正確的「對象類型」(RasterLayer,SpatialPixels等)。 見例如下面的僞數據: # Load package library(raster) # Create raster and define coordinate reference system ras <- raste

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    for i=1:length(blocks) for j=1:length(blocks) temp = blocks{i,j}; s = regionprops(temp, 'Centroid'); centroids= cat(1,s.Centroid); end end AA矩陣存儲regionprops的結果,當我顯示「質心」外

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    我想要使用python獲取QGIS中多邊形的質心。這是我的代碼 layerPluto = iface.addVectorLayer("/path/to/mn_mappluto_16v1/MNMapPLUTO.shp", "PLUTO", "ogr") features = layerPluto.getFeatures() counter = 0 for feature in features

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    我正在閱讀Ethem Alpaydin的「機器學習入門」,我遇到了最近的質心分類器並試圖實現它。我想我已經正確實施了分類器,但我的準確率只有68%。那麼,最近的質心分類器本身效率低下,還是在我的實現中出現了一些錯誤(如下所示)? 該數據集包含含有4個功能和有2個輸出類1372個數據點 我的MATLAB實現: DATA = load("-ascii", "data.txt"); #DATA is

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    我正在嘗試繪製betadisper對象的質心和羣體距離。 我可以控制許多特徵,包括組標籤,段顏色,船體的存在。我也明白如何改變點的大小對每個樣品,但我還沒有找到一種方法來提高質心的尺寸來看,每一個「明星」 data(varespec) dis <- vegdist(varespec) groups <- factor(c(rep(1,16), rep(2,8)), labels = c("

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    如何計算由像素形成的簇的質心? 我用RED,BLUE和GREEN值表示像素(例如,pixel(116 133 55))。 重心應該是集羣的情況下的均值,但我怎麼能計算像素之間什麼意思呢? [I試圖計算每種顏色的平均(重心[「RED」] = sum_red_pixel_values像素/號等),但它給出錯誤的結果] 如果它有助於以任何方式我使用歐幾里德距離函數。

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    我有以下數據: import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame() df['x'] = [3, 2, 4, 3, 4, 6, 8, 7, 8, 9] df['y'] = [3, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 4, 4, 3] df['val'] = [1, 1