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右駕光型量測規範示意 左駕光型量測規範示意 車燈配光室 AOI 輔助車燈燈型量測架設示意圖 使用 High Dynamic Range (HDR) Imaging 技術可以有效解決影像過曝所造成的影像失真問題，並得到一個明暗對比清晰的影像。這可以通過以下步驟實現： AOI 視覺分析 透過HDR技術取得 Tonemap HDR image 及相機反應函數 得到的Tonemap HDR Image, 用於光形的分析，可以得到下列數值 Golden 光型 中心點、輪廓、角度 亮度分佈 測試品 光型 中心點、輪廓、角度 …
NumPy 函式 ptp() 計算陣列沿指定軸的峰值之差（即峰-峰值）。 這是它的功能： 以下是語法： numpy.ptp(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>) 例如： import numpy as np # 創建一個陣列 x = np.array([[4, 9, 2, 10], [6, 9, 7, 12]]) # x.shape is (2, 4) # 沿著軸 0 計算峰-峰值 result = np.ptp(x, …
水平分割 垂直分割 深度分割
水平、橫向合併 垂直、直立合併 深度合併
首先，使用make_regression函數生成了一些合成數據，然後將數據分成訓練集和測試集。接著創建了LinearRegression模型的實例，並使用訓練集對模型進行訓練。訓練完成後，打印出了模型的係數和對新數據的預測結果。最後，通過可視化將訓練集和測試集的散點圖以及線性回歸的平面呈現出來。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一種密度聚類算法，用於將數據點劃分為多個集群，同時可以識別和排除噪音點。該算法基於以下概念： DBSCAN算法運行步驟如下： DBSCAN的主要優勢是： 總的來說，DBSCAN是一種強大的聚類算法，特別適用於處理具有不同密度和形狀的數據集。
在影像科學中的一個常見應用是將圖像組件從彼此分割開來，這稱為閾值化。傳統的閾值化技術在圖像的背景是平坦的情況下效果很好。不幸的是，這種情況並不常見；相反，圖像中的背景在視覺上會在整個圖像中發生變化。因此，人們開發了自適應閾值化技術，我們可以很容易地在 scikit-image 中使用它們。
稀疏矩陣相對於密集矩陣在處理大多數元素為零的大型數組時的效率。稀疏矩陣僅存儲非零元素及其位置，導致在某些操作中記憶體使用量和計算時間大幅減少。
向量量化是一個通用術語，可以與信號處理、數據壓縮和聚類相關聯。在這裡，我們將專注於聚類組件，從如何將數據提供給vq包以識別聚類開始。