当前位置: 首页 > news >正文

SVM 支持向量机简介和sklearn中参数设置详解

1.SVM简介

SVM方法建立在统计学VC维和结构风险最小化原则上,既可以用于分类(二/多分类)、也可用于回归和异常值检测。SVM具有良好的鲁棒性,对未知数据拥有很强的泛化能力,特别是在数据量较少的情况下,相较其他传统机器学习算法具有更优的性能。

使用SVM作为模型时,通常采用如下流程:

1.对样本数据进行归一化
2.应用核函数对样本进行映射(最常采用和核函数是RBF和Linear,在样本线性可分时,Linear效果要比RBF好)
3.用cross-validation和grid-search对超参数进行优选
4.用最优参数训练得到模型
5.测试

  • sklearn中支持向量分类主要有三种方法:SVC、NuSVC、LinearSVC,扩展为三个支持向量回归方法:SVR、NuSVR、LinearSVR。

  • SVC和NuSVC方法基本一致,唯一区别就是损失函数的度量方式不同(NuSVC中的nu参数和SVC中的C参数);LinearSVC是实现线性核函数的支持向量分类,没有kernel参数,也缺少一些方法的属性,如support_等。

2.参数

SVC class sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel=‘rbf’, degree=3, gamma=‘auto’, coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=‘ovr’, random_state=None)

  • C: 惩罚系数,用来控制损失函数的惩罚系数,类似于LR中的正则化系数。C越大,相当于惩罚松弛变量,希望松弛变量接近0,即对误分类的惩罚增大,趋向于对训练集全分对的情况,这样会出现训练集测试时准确率很高,但泛化能力弱,容易导致过拟合。
    C值小,对误分类的惩罚减小,容错能力增强,泛化能力较强,但也可能欠拟合。

  • kernel: 算法中采用的和函数类型,核函数是用来将非线性问题转化为线性问题的一种方法。参数选择有RBF, Linear, Poly, Sigmoid,precomputed或者自定义一个核函数,默认的是"RBF",即径向基核,也就是高斯核函数;而Linear指的是线性核函数,Poly指的是多项式核,Sigmoid指的是双曲正切函数tanh核;

  • degree:
    当指定kernel为’poly’时,表示选择的多项式的最高次数,默认为三次多项式;若指定kernel不是’poly’,则忽略,即该参数只对’poly’有用。(多项式核函数是将低维的输入空间映射到高维的特征空间)

  • gamma: 核函数系数,该参数是rbf,poly和sigmoid的内核系数;默认是’auto’,那么将会使用特征位数的倒数,即1 / n_features。(即核函数的带宽,超圆的半径)。gamma越大,σ越小,使得高斯分布又高又瘦,造成模型只能作用于支持向量附近,可能导致过拟合;反之,gamma越小,σ越大,高斯分布会过于平滑,在训练集上分类效果不佳,可能导致欠拟合。

  • coef0: 核函数常数值(y=kx+b中的b值),只有‘poly’和‘sigmoid’核函数有,默认值是0。

shrinking : 是否进行启发式。如果能预知哪些变量对应着支持向量,则只要在这些样本上训练就够了,其他样本可不予考虑,这不影响训练结果,但降低了问题的规模并有助于迅速求解。进一步,如果能预知哪些变量在边界上(即a=C),则这些变量可保持不动,只对其他变量进行优化,从而使问题的规模更小,训练时间大大降低。这就是Shrinking技术。 Shrinking技术基于这样一个事实:支持向量只占训练样本的少部分,并且大多数支持向量的拉格朗日乘子等于C。

probability: 是否使用概率估计,默认是False。必须在 fit( ) 方法前使用,该方法的使用会降低运算速度。

tol: 残差收敛条件,默认是0.0001,即容忍1000分类里出现一个错误,与LR中的一致;误差项达到指定值时则停止训练。

cache_size: 缓冲大小,用来限制计算量大小,默认是200M。

  • class_weight : {dict,‘balanced’},字典类型或者’balance’字符串。权重设置,正类和反类的样本数量是不一样的,这里就会出现类别不平衡问题,该参数就是指每个类所占据的权重,默认为1,即默认正类样本数量和反类一样多,也可以用一个字典dict指定每个类的权值,或者选择默认的参数balanced,指按照每个类中样本数量的比例自动分配权值。如果不设置,则默认所有类权重值相同,以字典形式传入。
    将类i 的参数C设置为SVC的class_weight[i]*C。如果没有给出,所有类的weight 为1。‘balanced’模式使用y 值自动调整权重,调整方式是与输入数据中类频率成反比。如n_samples / (n_classes *np.bincount(y))。(给每个类别分别设置不同的惩罚参数C,如果没有给,则会给所有类别都给C=1,即前面参数指出的参数C。如果给定参数’balance’,则使用y的值自动调整与输入数据中的类频率成反比的权重。)

verbose : 是否启用详细输出。在训练数据完成之后,会把训练的详细信息全部输出打印出来,可以看到训练了多少步,训练的目标值是多少;但是在多线程环境下,由于多个线程会导致线程变量通信有困难,因此verbose选项的值就是出错,所以多线程下不要使用该参数。

max_iter: 最大迭代次数,默认是-1,即没有限制。这个是硬限制,它的优先级要高于tol参数,不论训练的标准和精度达到要求没有,都要停止训练。

decision_function_shape : 原始的SVM只适用于二分类问题,如果要将其扩展到多类分类,就要采取一定的融合策略,这里提供了三种选择。‘ovo’ 一对一,为one v one,即将类别两两之间进行划分,用二分类的方法模拟多分类的结果,决策所使用的返回的是(样本数,类别数*(类别数-1)/2); ‘ovr’ 一对多,为one v rest,即一个类别与其他类别进行划分,返回的是(样本数,类别数),或者None,就是不采用任何融合策略。默认是ovr,因为此种效果要比oro略好一点。

random_state: 在使用SVM训练数据时,要先将训练数据打乱顺序,用来提高分类精度,这里就用到了伪随机序列。如果该参数给定的是一个整数,则该整数就是伪随机序列的种子值;如果给定的就是一个随机实例,则采用给定的随机实例来进行打乱处理;如果啥都没给,则采用默认的 np.random实例来处理。

NuSVC  class sklearn.svm.NuSVC(nu=0.5, kernel=‘rbf’, degree=3, gamma=‘auto’, coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=‘ovr’, random_state=None)

  • nu: 训练误差部分的上限和支持向量部分的下限,取值在(0,1)之间,默认是0.5

LinearSVC class sklearn.svm.LinearSVC(penalty=‘l2’, loss=‘squared_hinge’, dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi_class=‘ovr’, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, verbose=0, random_state=None, max_iter=1000)

  • penalty: 正则化参数,L1和L2两种参数可选,仅LinearSVC有。

    loss:
    损失函数,有‘hinge’和‘squared_hinge’两种可选,前者又称L1损失,后者称为L2损失,默认是是’squared_hinge’,其中hinge是SVM的标准损失,squared_hinge是hinge的平方

    dual: 是否转化为对偶问题求解,默认是True。

    tol: 残差收敛条件,默认是0.0001,与LR中的一致。

    C: 惩罚系数,用来控制损失函数的惩罚系数,类似于LR中的正则化系数。

    multi_class: 负责多分类问题中分类策略制定,有‘ovr’和‘crammer_singer’
    两种参数值可选,默认值是’ovr’,'ovr’的分类原则是将待分类中的某一类当作正类,其他全部归为负类,通过这样求取得到每个类别作为正类时的正确率,取正确率最高的那个类别为正类;‘crammer_singer’
    是直接针对目标函数设置多个参数值,最后进行优化,得到不同类别的参数值大小

    fit_intercept: 是否计算截距,与LR模型中的意思一致。

    class_weight:
    与其他模型中参数含义一样,也是用来处理不平衡样本数据的,可以直接以字典的形式指定不同类别的权重,也可以使用balanced参数值。

    verbose: 是否冗余,默认是False。

    random_state: 随机种子。

    max_iter: 最大迭代次数,默认是1000。
      
    3.属性(Attributes)

  • support_: 以数组的形式返回支持向量的索引,即在所有的训练样本中,哪些样本成为了支持向量。

    support_vectors_: 返回支持向量,汇总了当前模型所有的支持向量。

    n_support_: 比如SVC将数据集分成了4类,该属性表示了每一类的支持向量的个数。

    dual_coef_: 对偶系数,即支持向量在决策函数中的系数,在多分类问题中,这个会有所不同。

    coef_: 每个特征系数(重要性),只有核函数是Linear的时候可用。

    intercept_: 决策函数中的常数项(借据值),和coef_共同构成决策函数的参数值。
      
    4. 方法(Method)

  • decision_function(X): 获取数据集中样本X到分离超平面的距离。

    fit(X, y): 在数据集(X,y)上拟合SVM模型。

    get_params([deep]): 获取模型的参数。

    predict(X): 预测数据值X的标签。

    score(X,y): 返回给定测试集和对应标签的平均准确率。
      
    5.核函数的使用

  • RBF核:高斯核函数就是在属性空间中找到一些点,这些点可以是也可以不是样本点,把这些点当做base,以这些base为圆心向外扩展,扩展半径即为带宽,即可划分数据。换句话说,在属性空间中找到一些超圆,用这些超圆来判定正反类。

  • 线性核和多项式核:这两种核的作用也是首先在属性空间中找到一些点,把这些点当做base,核函数的作用就是找与该点距离和角度满足某种关系的样本点。当样本点与该点的夹角近乎垂直时,两个样本的欧式长度必须非常长才能保证满足线性核函数大于0;而当样本点与base点的方向相同时,长度就不必很长;而当方向相反时,核函数值就是负的,被判为反类。即,它在空间上划分出一个梭形,按照梭形来进行正反类划分。

  • Sigmoid核:同样地是定义一些base,核函数就是将线性核函数经过一个tanh函数进行处理,把值域限制在了-1到1上。

总之,都是在定义距离,大于该距离,判为正,小于该距离,判为负。至于选择哪一种核函数,要根据具体的样本分布情况来确定。

一般有如下指导规则:

  1. 如果Feature的数量很大,甚至和样本数量差不多时,往往线性可分,这时选用LR或者线性核Linear;

  2. 如果Feature的数量很小,样本数量正常,不算多也不算少,这时选用RBF核;

  3. 如果Feature的数量很小,而样本的数量很大,这时手动添加一些Feature,使得线性可分,然后选用LR或者线性核Linear;

  4. 多项式核一般很少使用,效率不高,结果也不优于RBF;

  5. Linear核参数少,速度快;RBF核参数多,分类结果非常依赖于参数,需要交叉验证或网格搜索最佳参数,比较耗时;

    应用最广的应该就是RBF核,无论是小样本还是大样本,高维还是低维等情况,RBF核函数均适用。

6. 总结

支持向量机的优点:

  1. 在高维空间中非常高效; 即使在数据维度比样本数量大的情况下仍然有效;

  2. 在决策函数(称为支持向量)中使用训练集的子集,因此它也是高效利用内存的; 通用性:不同的核函数与特定的决策函数一一对应;

支持向量机的缺点:

  1. 如果特征数量比样本数量大得多,在选择核函数时要避免过拟合;

  2. 支持向量机不直接提供概率估计,这些都是使用昂贵的五次交叉验算计算的。

总结转载于https://www.cnblogs.com/solong1989/p/9620170.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.exyb.cn/news/show-3101.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

AR增强现实让科技贴近生活

AR也叫增强现实,它是在1990年被正式提出的,在时间上要比VR虚拟现实技术晚一些,它的实现主要通过三维空间、场景交融、现实视频等技术相互作用、融合实现的。 AR增强现实技术在工业领域中,有着超强的适用性,假设某件工…...

Python基础——文件操作

编程过程中总免不了需要对各种文件进行读与写,这篇文章主要总结对文件的常用操作,以备以后不时之需。 1、读文件 1.1、读文本文件 # 1.打开文件 file_object open(info.txt, modert, encodingutf-8)# 2.读取文件内容,并赋值给data data …...

教你怎么才能删除百度负面新闻

互联网技术有时是一把双刃刀,我们可以运用它来对企业品牌形象、商品、知名品牌等开展宣传推广,殊不知竞争者亦能够运用它来对公司开展故意污蔑来减少敌人在制造行业里的权重值和权威性,进而给消费者行为引入一些对公司欠佳的信息内容&#xf…...

c++程序设计中虚基类,多继承知识点

一.前言 如上 二.题目 分别声明Teacher(教师)类和Cadre(干部)类,采用多重继承方式由这两个类派 生出新类Teacher_Cadre(教师兼干部)类。要求: (1)在两个基类中都包含姓名、年龄、性别、地址、电话等数据成员。 (2&a…...

FFmpeg:avcodec_encode_video()

本文简单分析FFmpeg的avcodec_encode_video2()函数。该函数用于编码一帧视频数据。avcodec_encode_video2()函数的声明位于libavcodec\avcodec.h,如下所示。 /*** Encode a frame of video.** Takes input raw video data from frame and writes the next output p…...

SpringBoot中必须掌握的45个注解

1.SpringBoot/spring SpringBootApplication: 包含Configuration、EnableAutoConfiguration、ComponentScan通常用在主类上; Repository: 用于标注数据访问组件,即DAO组件; Service: 用于标注业务层组件; RestController: …...

侯捷CPP---面向对象(上)

侯捷CPP---面向对象(上)前言头文件防卫式声明class 分类不带指针的class(complex)成员变量私有化inline function(内联函数)构造函数常量成员函数参数传递返回值传递友元函数操作符重载临时对象带指针的cla…...

使用注解开发

1; 2.mapper 2.测试...

苏宁易购启动六一宝宝节,首提“共情消费”

5月26日晚8点,苏宁易购六一宝宝节掰头大会在多个平台播出。六一宝宝节全面启动。 六一宝宝节定位于打破营销套路,打破传统电商促销节奏。它是大促,更是一场成年人释放压力、共情消费的盛典。 掰头大会灵魂辩题 开启宝宝节 六一宝宝节的启…...

Java后端社招面试经历,不愧是大佬

前言 很多人在打算自学Java的时候或许都没有思考过Java的应用方向,市场需要什么样的人才,企业对你有什么要求等等一系列问题;或许你只听说这个行业薪资高…然后懵懵懂懂的上路,不得要害。 对于零基础来学习Java,你或…...

设计一个windows应用程序,定义一个Student类,包含学号和姓名两个字段,并定义一个班级类ClassList

设计一个windows应用程序,定义一个Student类,包含学号和姓名两个字段,并定义一个班级类ClassList,该类包含一个Student集合,使用索引器访问该集合。 (1)创建一个Windows应用程序Myproject6_1。 …...

HTML表单标签,已拿offer附真题解析

前言 校招 -1 年 这个阶段还属于成长期,更需要看重的是你的基础和热情。对于 JS 基础,计算机基础,网络通信,算法等部分的要求会相对高一些。毕竟这个阶段比较难考察你的业务项目中的沉淀,所以只能从基础部分入手考察。…...

python笔记19年8月23日

-------------py打包exe教程------------ 准备好需要转换的py文件和一张用于做图标.ico的照片 将他们存放于同一个文件夹中,文件的路径全部为英文路径 1.利用cmd窗口安装pyinstaller插件 指令 :pip install pyinstaller 2.使用cd指令到py文件夹 3.执行命令 pyinstaller -F -i X…...

系统集成模拟3-55分

1、合同法律关系是指由合同法律法规调整的在民事流转过程中形成的(权利义务关系) 2、当已经采取了多种沟通方式还未能与用户达成一致时,应考虑沟通升级原则-双方高层沟通 3、数据域安全包括:行级数据域安全,数据域安全…...

Centos7 配置DHCP

实验内容及步骤 1、实验背景 某企业计划构建一台 DHCP服务器来解决IP地址动态分配的问题,要求能够分配 IP地址以及网关、DNS等其它网络属性信息。同时要求DHCP服务器为DNS、WEB、Samba服务器分配固定IP 地址。 2、网络拓扑 略. 3、实验环境 假设企业DHCP服务器…...

JVM常见配置汇总

堆设置 -Xms:初始堆大小-Xmx:最大堆大小-XX:NewSizen:设置年轻代大小-XX:NewRation:设置年轻代和年老代的比值。如:为3,表示年轻代与年老代比值为1:3,年轻代占整个年轻代年老代和的1/4-XX:SurvivorRation:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比…...

从类,API,框架三个层面学习如何设计可复用软件实体的具体技术学习心得

从类,API,框架三个层面学习如何设计可复用软件实体的具体技术学习心得软件复用概述软件复用概念软件复用的软件支持三方面讲述软件复用类代码复用设计的复用分析的复用测试信息的复用Liskov替换原则 ——LSPAPI框架软件复用概述 软件复用概念 软件复用(…...

惠普(HP) Officejet Pro 8610商用彩色喷墨一体机

专业彩色打印件的单页成本比激光打印机低 50%,从而在日常打印中节省更多打印成本。无论您身在何处,均可通过任意移动设备进行打印。 借助惠普“云打印”技术,您现在可以随时随地,随心打印。使用智能复印解决方案,创建完美无瑕的副本,同时轻松打印双面身份证。专业彩色打印…...

easyPOI和导入复杂excel的各种坑

//easyPOI的依赖 <dependency><groupId>cn.afterturn</groupId><artifactId>easypoi-base</artifactId><version>4.1.3</version> </dependency>//要操作pdf,word还是用原生poi比较好 <dependency><groupId>org.…...

用直流电机测转速——测速发电机标定实验

测速发电机标定实验 文章目录测速发电机标定实验1 测速发电机原理和应用1.1 原理1.2 应用2 硬件搭建3 实验数据4 总结1 测速发电机原理和应用 1.1 原理 直流电机同时也是一个发电机。也就是说&#xff0c;当直流电机被通入直流电的时候&#xff0c;会将电能转化为机械能&…...

面向对象的程序语言设计-2021春季学期面向对象程序设计第十四周上机练习#1

Set 描述 现有一整数集&#xff08;允许有重复元素&#xff09;&#xff0c;初始为空。我们定义如下操作&#xff1a; add x 把x加入集合 del x 把集合中所有与x相等的元素删除 ask x 对集合中元素x的情况询问 对每种操作&#xff0c;我们要求进行如下输出。 add 输出操作后集…...

初步理解类加载运行机制和类加载过程,全套教学资料

一道面试题 让我们开门见山&#xff0c;直面主题&#xff1a;Dubbo 服务里面有个服务端&#xff0c;还有个消费端你知道吧&#xff1f; 服务端和消费端都各有一个线程池你知道吧&#xff1f; 那么面试题来了&#xff1a;一般情况下&#xff0c;服务提供者比服务消费者多吧。…...

[BJDCTF2020]The mystery of ip(ssti模板注入题目)

项目场景&#xff1a; 链接http://node3.buuoj.cn:29669/index.php 问题描述&#xff1a; 观察页面找到三个链接&#xff0c;点开flag和hint看看&#xff0c;发现flag那个页面窃取了客户端的ip地址&#xff0c;这题的题目是“The mystery of ip”IP的神秘&#xff0c;看来解…...

Vue3.0 过度和动画

一、css基础动画 animation、keyframes 的用法 菜鸟教程 animation 传送门 https://www.runoob.com/cssref/css3-pr-animation.html .animation{position: absolute;border: 1px solid red;animation: leftrightleft 10s infinite;transition: all 3s;}keyframes leftrightlef…...

设计一个类BankAccount描述银行储户信息

设计一个类BankAccount描述银行储户信息&#xff0c;包含3个成员变量&#xff1a;储户的ID&#xff0c;姓名和余额&#xff0c;编写构造方法实现成员变量初始化。然后编写程序Exam3&#xff0c;创建一个HashMap对象&#xff0c;存放3个BankAccount对象&#xff0c;每个BankAcco…...

RHEL6.8在虚拟机无法自动识别网卡问题

今天我遇到克隆的虚拟机新增网卡无法被系统自动识别&#xff0c;排查和解决方式如下&#xff1a;1、查 看网卡的MAC地址 cat /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 2、编 辑/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0网卡文件&#xff0c;HWADDR地址一定得对应上网卡的M…...

HTML的列表、表格与表单标签的使用

列表、表格和表单标签的常用属性归纳&#xff0c;如下图所示&#xff1a; 一、列表标签举例 列表标签的应用&#xff0c;源代码如下所示&#xff1a; <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta htt…...

关于Apple Silicon-M1的进阶解读

如果大家对文章感兴趣&#xff0c;欢迎转发&#xff0c;收藏&#xff0c;评论。感谢支持&#xff01; 如果你对计算机科学和科技类知识感兴趣&#xff0c;请 Follow【老铁的最新号外】各平台同名&#xff0c;持续更新&#xff0c;感谢支持。 1. 苹果为什么要自研Apple Silicon-…...

剖析Android开发未来的出路在哪里,一篇文章帮你解答

前言 在这个网络发展快速的时代&#xff0c;我想问为什么你选择做程序员&#xff1f;有人说因为不善交际&#xff0c;也有人说最火的行业互联网&#xff0c;最好的职业程序员。确实在这个繁荣的行业&#xff0c;只要你自己不下船技术不水&#xff0c;就可以衣食无忧&#xff0…...

封装普通数字格式转为会计金额格式的方法及使用

封装普通数字格式转为会计金额格式的方法及使用的流程如下 一、把方法封装在format.js里 // 普通数字转会计金额格式 function moneyFormat(num) {// 判断传进来的数字是否为非空数字if (!isNaN(parseFloat(num))) {var newNum Number(Number(num).toFixed(2)).toLocaleStri…...

canvas拼接图片

参考地址 canvas拼接图片 效果 横向拼接 纵向拼接 代码 html <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>Title</title><script src"https://code.jquery.com/jquery-3.2.1.mi…...

C# winfrom 拼接图片

C# winfrom 拼接图片1.运行效果2. 代码1.运行效果 2. 代码 自定义lisbox 1.选择属性DrawModesOwnerDrawVariable 2.添加DrawItem 和 MeasureItem 事件 //给listbox 添加DrawItem 和 MeasureItem 事件 private void listbox_image_DrawItem(object sender, DrawItemEventArgs…...

python截图拼接_Python拼接图片

拼接代码如下:from PIL import Imagedef mergei(files, output_file):"""横向拼接:param files:需要拼接的文件,list:param output_file: 拼接完成后的输出文件:return&#xff1a;生成拼接后的新的图片"""tot len(files)img Image.open(files…...

react canvas拼接图片(纵向)

react 拼接图片代码 底部有demo import React from "react"; import "./App.css";function App() {return (<><div><inputtype"file"id"upFile"onChange{upFile.bind(this)}accept"image/*"multiple"…...

vue canvas拼接图片(纵向)

vue 图片竖向拼接组件代码 底部有demo <template><div><div><inputtype"file"id"upFile"change"upFile($event)"accept"image/*"multiple"multiple"style"display:none"/><label fo…...

java 图片拼接_java 拼接文字和图片

public static void test2() {try {// 读取第一张图片// File fileOne new File("D:\\qq.jpg");// BufferedImage ImageOne ImageIO.read(fileOne);// int width ImageOne.getWidth();//图片宽度// int height ImageOne.getHeight();//图片高度// 对第二张图片做…...

python巧妙拼接图片

对于图片的拼接&#xff0c;如果逐像素点操作未免有点麻烦。利用Python的numpy就可以对图片进行拼接了。 numpy有两个拼接矩阵的函数&#xff0c;np.hstack和np.vstack&#xff0c;一个表示水平拼接&#xff0c;一个表示竖直拼接。我们看代码&#xff1a; import numpy as np …...

html5 canvas 图片拼接,HTML5 canvas drawImage方法实现读取图片数据截图拼接图片。

代码如下&#xff1a;Document*{margin:0 auto;}.box{border: 1px solid #ccc;width:1205px;height:400px;margin:0 auto;}.box canvas {display:inline-block;width: 600px;height:300px;background:#ccc;}复制图片let canvas document.querySelector(#canvas).getContext(&q…...

java 图片拼接_Java实现图片拼接

/*** 拼接图片(注&#xff1a;图片需长宽一致)* param files img1 &#xff0c;img2* param type 1&#xff1a;横向拼接 2&#xff1a;纵向拼接* param targetFile 合成新的图片地址*/public static void mergeImage(String[] files, int type, String targetFile) {int len …...

小程序中如何拼接图片地址

需求描述&#xff1a;当我们渲染一些图片信息时&#xff0c;通常后端接口返回给我们的地址信息只有后面半截&#xff0c;需要前端拼接前缀后&#xff0c;才能正确的显示处理。 wxml 中无法像 HTML 直接使用较高级的 JS 语法&#xff0c;如‘.toFixed’&#xff0c;‘toString(…...

android 图片拼接工具,拼接图片工具app

截图拼接是一款非常好用的手机长图拼接工具&#xff0c;它的功能非常强大&#xff0c;支持图片拼接&#xff0c;无论是横向还是竖向拼接&#xff0c;一键设置&#xff0c;在这里小伙伴可以随时参与图片制作&#xff0c;帮助小伙伴制作出最佳的图片效果&#xff0c;操作也是很简…...

python 拼接图片_python使用PIL剪切和拼接图片

本文实例为大家分享了python使用PIL剪切图片和拼接图片的具体代码&#xff0c;供大家参考&#xff0c;具体内容如下因工作需要&#xff0c;接触到了PIL这个包&#xff0c;看其他人的博客踩了一些坑&#xff0c;有些博客并没有注明各个位置参数的含义&#xff0c;今天我就将他补…...

android图片拼,Android 拼接图片

我只实现是纵向拼接&#xff0c;当然要实现各种各样的拼接道理都是一样的。需要注意的是&#xff0c;图片路径中&#xff0c;最后一个字符是“#”的表示该图片需要进行顺时针90的翻转&#xff0c;用于纠正手机竖着拍照时照片方向不对。拼接操作比较耗时&#xff0c;建议放进线程…...

图片无缝拼接 html,snapseed如何无缝拼接图片

snapseed这款软件许多小伙伴都在使用&#xff0c;里面有许多的功能相信许多小伙伴还不知道如何使用吧&#xff0c;今天小编给大家带来的是如何使用snapseed无缝拼接图片。snapseed无缝拼接图片教程1.首先我们打开snapseed软件&#xff0c;打开需要进行拼接的图片。2.打开图片之…...

全景图像拼接【计算机视觉】

文章目录一、全景图像拼接1.1基本介绍1.2原理解析1.3 RANSAC算法&#xff08;RANdom SAmple Consensus,RANSAC&#xff09;1.3 图像配准1.4 APAP算法1.5 图像融合&#xff08;multi-band bleing&#xff09;1.6 基本流程二、代码实现1.代码2.结果展示三、实验中遇到的问题报错&…...

redis数据库windows下c语言库的编译

使用cmake和make工具进行windows下的编译 下载 1.hiredis下载地址 https://github.com/redis/hiredis 克隆源码 2.cmake下载地址 https://cmake.org/ 3.make for windows http://www.equation.com/servlet/equation.cmd?fa=make 4.mingw 64位 https://download.csdn.net/d…...

c++万能源代码

偷懒的伙伴们请点个关注&#xff0c;直接复制代码吧 #include <bits/stdc.h> using namespace std; int main() {return 0; }...

【VS】使用VS查看源代码

VS2017&#xff0c;VS2019都可用 工具--选项--文本编译器--C#--高级--勾选支持导航到反编译源 或 直接在选项对话框的搜索栏搜索反编译快速定义到选项 查看源代码第一次&#xff0c;弹框选择是即可...

计算机中常用源码,什么是源码

原标题&#xff1a;什么是源码源码就是指编写的最原始程序的代码。运行的软件是要经过编写的&#xff0c;程序员编写程序的过程中需要他们的"语言"。音乐家用五线谱和音符&#xff0c;建筑师用图纸和笔&#xff0c;那程序员的工作的语言就是"源码"了。人们…...

qt源代码在线查看

说明 有时候需要查看qt源代码的实现&#xff0c;但是qt项目本身过于庞大&#xff0c;打开太麻烦了。但是在软件的开发中&#xff0c;最多跳转到qt源代码的头文件部分。 在线查看qt源代码的链接&#xff0c;链接如下&#xff1a;https://code.woboq.org/qt5/ 功能介绍 查看代…...