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前言 源数据是一个data.txt 某憨憨用的matlab，不会导出为xls、csv等pandas库可以处理的文件，我对你很无语…… 12xlswrite('test.csv')csvwrite('test.csv') 操作步骤 转换为csv文件后，会得到如下的一个表格； 读取数据 如果直接读取data.txt的话，可以使用如下代码： 12import pandas as pddf = pd.read_table('data2010.txt', names=['time', 'test','formal', 'color'], header=None, sep=" ") 如果是在test.csv的基础上操作，可使用如下代码： 1df = pd.read_csv('test.csv') 需求分析 需要计算标准数据与实际测量数据的偏差（bias）、均方根误差（RMSE）、散射指数（SI）三个值 ...

问题 上图是一幅红色树林的图像，左下图是一个蔬菜的图像。 目标：将蔬菜图像的颜色组成换成树林图像的颜色组成。 要求：通过算法完成两个图像之间颜色的映射。 分析 下述出自论文**《图像处理中的颜色传递算法_李雅娜》**： 原文链接：图像处理中的颜色传递算法 - 中国知网 (cnki.net) 由于目前图像采用的颜色空间主要为 RGB 空间，但 RGB 颜色空间的各分量之间存在着相关性，这就意味着如果改变一个像素颜色外观的话，必须改变所有的颜色通道，这使得颜色更改过程变得极为复杂。而后 Ruderman 等人基于人类视觉对图像数据的感知研究，提出了lαβ 颜色空间，与 RGB 及其他颜色空间不同的是在 lαβ 颜色空间中通道间数据的相关性最小，从而可在不同的通道独立地进行统计信息的传递。 查阅论文，得知 故，我们需要的操作如下： 把源图片和目标图片由RGB转换为Lab颜色空间 分别两个计算各个通道的均值和方差，假设s_mean、t_mean、s_std、s_std 分别为源图像和目标图像Lab下某一通道的均值和方差 对源图像的每一通道的每个像素点作运算（设p为对应像素值 ...

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