Python Moving Average Image

Hola, esto va a ser un artículo muy simple, pero usted lo encontrará muy útil. Se trata de extracción de fondo de un vídeo. Suponga que se le da un video de la cantidad de tráfico, puede ser algo como esto. Tráfico en la India. Y se le pide que encuentre un fondo aproximado. O algo así. La extracción de fondo es importante en el seguimiento de objetos. Si ya tiene una imagen del fondo desnudo, entonces es simple. Pero en muchos casos, usted no tendrá tal imagen y así, usted tendrá que crear uno. Ahí es donde Running Average viene muy bien. (Pensé en esto cuando un chico hizo una pregunta en SOF. Link) La función que usamos aquí para encontrar Running Average es cv2.accumulateWeighted (). Por ejemplo, si estamos viendo un video, seguimos alimentando cada fotograma a esta función, y la función sigue encontrando los promedios de todos los fotogramas alimentados a ella según la siguiente relación: src no es más que nuestra imagen de origen. Puede ser en escala de grises o imagen en color y 8 bits o 32 bits punto flotante. Dst es la imagen de salida o acumulador con los mismos canales que la de la imagen de origen, y es de 32 bits o de 64 bits punto flotante. Además, debemos declararlo primero a un valor que se tomará como valor inicial. Alpha es el peso de la imagen de entrada. De acuerdo con Docs, alfa regula la velocidad de actualización (qué tan rápido el acumulador 8220forgets8221 sobre imágenes anteriores). En palabras simples, si alfa es un valor más alto, la imagen promedio intenta capturar cambios muy rápidos y cortos en los datos. Si es un valor más bajo, el promedio se vuelve lento y no considerará cambios rápidos en las imágenes de entrada. Voy a explicar un poco con la ayuda de imágenes al final del artículo. En el código anterior, he establecido dos promedios, uno con mayor valor alfa y otro con menor valor alfa para que pueda entender el efecto de alfa. Al principio ambos se fijan al marco inicial de la captura. Y en loop se actualizan. Puedes ver algunos resultados en el enlace SOF que ya he proporcionado. (Proporciono esos resultados aquí, usted puede comprobar el código y el valor del alfa allí): Utilicé mi webcam y marco original ahorrado y funcionamiento de la media en un instante particular. Este es un marco de un típico video de tráfico tomado por una cámara fija. Como puede ver, un coche va en el camino, y la persona está tratando de cruzar el camino en un instante determinado de tiempo. Pero vea el promedio en ese momento. No hay persona ni automóvil en esta imagen (en realidad está ahí, mira de cerca, entonces lo verás, y la persona es más clara que el coche, ya que el coche se está moviendo muy rápido ya través de la imagen, no tiene mucho Efecto en promedio, pero la persona está allí por mucho tiempo, ya que es lento y se mueve a través de la carretera.) Ahora necesitamos ver el efecto de alfa en estas imágenes. Imágenes suaves Objetivos Aprender a: Aplicación de filtros a medida a imágenes (convolución 2D) Convolución 2D (Filtración de imágenes) En cuanto a las señales unidimensionales, las imágenes también se pueden filtrar con varios filtros de paso bajo (LPF), filtros de paso alto (HPF), etc. LPF ayuda a eliminar el ruido, o borrosa la imagen. Un filtro HPF ayuda a encontrar bordes en una imagen. OpenCV proporciona una función, cv2.filter2D (). Para convolver un kernel con una imagen. Como ejemplo, probaremos un filtro de promedio en una imagen. Un núcleo de filtro de 5x5 promediado puede definirse de la siguiente manera: Filtrar con el resultado del kernel anterior se realiza lo siguiente: para cada píxel, una ventana 5x5 está centrada en este píxel, se suman todos los píxeles que caen dentro de esta ventana y el resultado es Entonces dividido por 25. Esto equivale a calcular el promedio de los valores de píxel dentro de esa ventana. Esta operación se realiza para todos los píxeles en la imagen para producir la imagen filtrada de salida. Intente este código y compruebe el resultado: Blurring de la imagen (suavizado de la imagen) El blurring de la imagen se alcanza convirtiendo la imagen con un kernel del filtro del paso bajo. Es útil para eliminar el ruido. En realidad, elimina el contenido de alta frecuencia (por ejemplo, ruido, aristas) de la imagen, resultando en que los bordes queden borrosos cuando se aplica este filtro. (Bueno, hay técnicas borrosas que no borran los bordes). OpenCV proporciona principalmente cuatro tipos de técnicas de borrosidad. 1. Promedio Esto se hace convolucionando la imagen con un filtro de caja normalizado. Simplemente toma el promedio de todos los píxeles bajo el área del kernel y reemplaza al elemento central por este promedio. Esto se hace mediante la función cv2.blur () o cv2.boxFilter (). Compruebe los documentos para obtener más detalles sobre el kernel. Deberíamos especificar el ancho y la altura del kernel. Un filtro de caja normalizado de 3x3 se vería así: Si no desea utilizar un filtro de cuadro normalizado, utilice cv2.boxFilter () y pase el argumento normalizeFalse a la función. 2. Filtro Gaussiano En este enfoque, en lugar de un filtro de caja que consta de coeficientes de filtro iguales, se utiliza un núcleo Gaussiano. Se hace con la función, cv2.GaussianBlur (). Deberíamos especificar el ancho y la altura del núcleo que debe ser positivo y impar. También deberíamos especificar la desviación estándar en las direcciones X e Y, sigmaX y sigmaY, respectivamente. Si sólo se especifica sigmaX, sigmaY se toma como igual a sigmaX. Si ambos se dan como ceros, se calculan a partir del tamaño del núcleo. El filtrado gaussiano es muy eficaz para eliminar el ruido gaussiano de la imagen. Si lo desea, puede crear un kernel gaussiano con la función cv2.getGaussianKernel (). 3. Median Filtering Aquí, la función cv2.medianBlur () calcula la mediana de todos los pixels bajo la ventana del kernel y el píxel central se reemplaza con este valor mediano. Esto es muy eficaz para eliminar el ruido de sal y pimienta. Una cosa interesante a notar es que, en los filtros gaussianos y de caja, el valor filtrado para el elemento central puede ser un valor que puede no existir en la imagen original. Sin embargo, este no es el caso en el filtrado mediano, ya que el elemento central siempre se reemplaza por algún valor de píxel en la imagen. Esto reduce el ruido de manera efectiva. El tamaño del kernel debe ser un número entero impar positivo. En esta demo, añadimos un ruido de 50 a nuestra imagen original y usamos un filtro mediano. Comprobación del resultado: 4. Filtración Bilateral Como se observó, los filtros que presentamos anteriormente tienden a desenfocar los bordes. Este no es el caso para el filtro bilateral, cv2.bilateralFilter (). Que se definió para, y es altamente eficaz en la eliminación del ruido mientras que preserva bordes. Pero la operación es más lenta en comparación con otros filtros. Ya vimos que un filtro gaussiano toma el barrio alrededor del píxel y encuentra su promedio ponderado gaussiano. Este filtro gaussiano es una función del espacio solo, es decir, los píxeles cercanos se consideran mientras se filtran. No considera si los píxeles tienen casi el mismo valor de intensidad y no considera si el píxel se encuentra en un borde o no. El efecto resultante es que los filtros gaussianos tienden a desenfocar los bordes, lo cual es indeseable. El filtro bilateral también utiliza un filtro gaussiano en el dominio espacial, pero también utiliza un componente (multiplicativo) de filtro gaussiano adicional que es una función de las diferencias de intensidad de píxeles. La función gaussiana del espacio asegura que sólo los píxeles son vecinos 8217, 8217 son considerados para filtrar, mientras que el componente gaussiano aplicado en el dominio de intensidad (una función gaussiana de diferencias de intensidad) asegura que sólo aquellos píxeles con intensidades similares a la del píxel central 8216, vecinos de intensidad 8217) para calcular el valor de intensidad borrosa. Como resultado, este método conserva los bordes, ya que para píxeles situados cerca de los bordes, los pixels vecinos situados en el otro lado del borde, y por lo tanto exhibiendo grandes variaciones de intensidad en comparación con el píxel central, no se incluirán para el desenfoque. El ejemplo siguiente demuestra el uso del filtrado bilateral (para obtener detalles sobre los argumentos, consulte los documentos de OpenCV). Tenga en cuenta que la textura de la superficie ha desaparecido, pero los bordes todavía se conservan. numpy. average Eje a lo largo de lo cual el promedio a. Si No. El promediado se realiza sobre la matriz aplanada. Pesos Arraylike, optional Una matriz de pesos asociados con los valores en a. Cada valor en a contribuye al promedio según su peso asociado. La matriz de pesos puede ser 1-D (en cuyo caso su longitud debe ser del tamaño de a a lo largo del eje dado) o de la misma forma que a. Si pesaNo. Entonces se supone que todos los datos en a tienen un peso igual a uno. Devuelto Bool, opcional El valor predeterminado es False. Si es verdad . Se devuelve la tupla (promedio de sumo - pesos), de lo contrario sólo se devuelve el promedio. Si pesaNo. Sumofweights es equivalente al número de elementos sobre los cuales se toma la media. Promedio, sumofweights. Arraytype o double Devuelve el promedio a lo largo del eje especificado. Cuando se devuelve True. Devuelve una tupla con el promedio como el primer elemento y la suma de los pesos como el segundo elemento. El tipo de retorno es Float si a es de tipo entero, de lo contrario es del mismo tipo que a. Sumofweights es del mismo tipo que el promedio. stockstats 0.1.5 DataFrame con soporte de estadísticas de stock inline. imagen. Travis-ci. org/jealous/stockstats. svg: target: travis-ci. org/jealous/stockstats image. Coveralls. io/repos/jealous/stockstats/badge. svg: target: coveralls. io/github/jealous/stockstats image. Img. shields. io/pypi/v/stockstats. svg: target: pypi. python. org/pypi/stockstats Suministro de un contenedor StockDataFrame basado en el pandas. DataFrame con estadísticas de existencias en línea / indicadores de apoyo. Las estadísticas / indicadores soportados son: - cambio (en porcentaje) - delta - permutación (basado en cero) - log retorno - máximo en rango - mínimo en rango - medio (cerrado alto bajo) / 3 - SMA: promedio simple - EMA: exponencial Media móvil - MSTD: desviación estándar en movimiento - MVAR: varianza móvil - RSV: valor estocástico bruto - RSI: índice de fuerza relativa - KDJ: oscilador estocástico - Bolling: incluyendo la banda superior y la banda inferior. - MACD: divergencia de convergencia de media móvil. Incluye señal e histograma. - CR: - WR: Índice de sobrecompra / sobreventa de Williams - comprobación cruzada de la línea, cruzada o cruzada hacia abajo. Pip install stockstats - Inicializa el StockDataFrame con la función retype que convierte un pandas. DataFrame a un StockDataFrame. - Hay algunos accesos directos para las frecuentes estadísticas utilizadas / indicadores como kdjk, bollhb, macd, etc - Los indicadores / estadísticas se generan sobre la marcha cuando se accede. Si está accediendo a través de Series, puede devolver el error no encontrado. La solución es inicializarla explícitamente accediendo a ella como a continuación: stockmacd o stock. get (macd) - Utilizar get item para acceder a los indicadores. El nombre del elemento siguiendo el patrón:. Algunas estadísticas / indicadores tienen su atajo. Vea los ejemplos a continuación: delta de volumen contra el día anterior stockvolumedelta delta abierto contra el próximo día 2 stockopen2d cambio de precio abierto (en porcentaje) entre hoy y el día antes de ayer r significa tasa. Stockopen-2r Indicador CR, incluyendo 5, 10, 20 días media móvil stockcr stockcr-ma1 stock-ma2 stockcr-ma3 volumen max de hace tres días, ayer y dos días más tarde stockvolume-3,2 -1max volumen min entre 3 días 3 días KDJK cruzar 3 días KDJD stockkdj3xukdjd3 2 días simple media móvil en precio abierto stockopen2sma MACD stockmacd MACD línea de señal stockmacds MACD histograma stockmacdh bolling, incluyendo la banda superior y la banda inferior Stockboll stockbollub stockbolllb cerrar precio menos de 10.0 en 5 días count stockclose10.0le5c CR MA2 cruzar CR MA1 en 20 días contar stockcr-ma2xucr-ma120c 6 días RSI stockrsi6 12 días RSI stockrsi12 10 días WR stockwr10 6 días WR stockwr6 Para archivar el problema, Por favor visite: - Cedric Zhuang ltjealous163gt BSD: LICENSE. txt. Test. py: test. pyEn mi última oración estaba tratando de indicar por qué ayuda a error de punto flotante. Si dos valores son aproximadamente el mismo orden de magnitud, a continuación, agregarlos pierde menos precisión que si agregó un número muy grande a uno muy pequeño. El código combina valores quotadjacentquot de una manera que incluso las sumas intermedias siempre deben estar razonablemente cerca en magnitud, para minimizar el error de punto flotante. Nada es infalible, pero este método ha salvado un par de proyectos muy mal implementados en la producción. Ndash Mayur Patel dic 15 14 at 17:22 Alleo: En lugar de hacer una adición por valor, you39ll estar haciendo dos. La prueba es la misma que el problema de desplazamiento de bits. Sin embargo, el punto de esta respuesta no es necesariamente rendimiento, sino precisión. El uso de la memoria para calcular el promedio de valores de 64 bits no excedería de 64 elementos en la memoria caché, por lo que también es amigable en el uso de memoria. Ndash Mayur Patel Dic 29 14 at 17:04 UPD: Alleo y jasaarim han propuesto soluciones más eficientes. Puede utilizar np. convolve para eso: El argumento mode especifica cómo manejar los bordes. He elegido el modo válido aquí, porque creo que es cómo la mayoría de la gente espera correr significa trabajar, pero usted puede tener otras prioridades. Aquí hay un gráfico que ilustra la diferencia entre los modos: Puedes calcular una media de ejecución con: Afortunadamente, numpy incluye una función de convolución que podemos utilizar para acelerar las cosas. La media de ejecución es equivalente a convertir x con un vector que es N largo, con todos los miembros iguales a 1 / N. La implementación numpy de convolve incluye el transitorio inicial, por lo que tienes que eliminar los primeros N-1 puntos: En mi máquina, la versión rápida es 20-30 veces más rápida, dependiendo de la longitud del vector de entrada y el tamaño de la ventana de promedio . Tenga en cuenta que convolve no incluye un mismo modo que parece que debe abordar el problema transitorio de inicio, pero se divide entre el principio y el final. Elimina el transitorio del final, y el principio no tiene uno. Bueno, supongo que es una cuestión de prioridades, no necesito el mismo número de resultados a expensas de conseguir una pendiente hacia cero que no está ahí en los datos. BTW, aquí está un comando para mostrar la diferencia entre los modos: modos (39full39, 39same39, 39valid39) trama (convolve (unos 200,)), unos (50,)) (-10, 251, -.1, 1.1) leyenda (modos, loc39lower center39) (con pyplot y numpy importados). Ndash lapis Mar 24 14 at 13:56 I39m siempre molestos por la función de procesamiento de señales que devuelven señales de salida de diferente forma que las señales de entrada cuando ambas entradas y salidas son de la misma naturaleza (por ejemplo ambas señales temporales). Rompe la correspondencia con variables independientes relacionadas (por ejemplo, tiempo, frecuencia) haciendo que el trazado o la comparación no sea una cuestión directa. De todos modos, si compartes la sensación, podrías querer cambiar las últimas líneas de la función propuesta como ynp. convolve (w / w. sum (), s, mode39same39) return ywindowlen-1 :-( windowlen-1) ndash Christian O39Reilly Aug 25 15 at 19:56 lapis sí, pero permite decir que utiliza el método cumsum en la primera marca y guardar su matriz promedio móvil para la siguiente marca. Cada garrapata a partir de entonces sólo tiene que añadir el último valor de la media móvil a su matriz rodante en el almacenamiento. Usando este método no se vuelven a calcular las cosas que ya se han calculado: En la primera marca que cumsum a continuación, sólo se añade el quotmean de los últimos elementos del período que es 2 veces más rápido para todas las garrapatas subsiguientes. Ndash litepresence 10 jun a las 12:29