文件名称：spm-image:Python中的稀疏建模和压缩感测
文件大小：1.85MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 04:56:46
python machine-learning-library sparse-modeling Python
spm-image：Python中的稀疏建模和压缩感测 spm-image是用于使用稀疏建模和压缩感测进行图像分析的Python库。 要求 Python 3.5或更高版本 安装 pip install spm-image 对于开发人员 要设置开发环境，请运行以下命令。 python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt 例子 如果要运行示例，请从上面创建一个单独的venv进行开发。 python -m venv examples_venv source examples_venv/bin/activate pip install -r examples_requirements.txt 然后将其添加到这样的jupyter内核中。 python -m ipykernel in
【文件预览】：
spm-image-development
----MANIFEST.in(14B)
----.github()
--------issue_template.md(372B)
--------pull_request_template.md(268B)
----requirements.txt(39B)
----examples()
--------group-lasso.ipynb(35KB)
--------lasso_admm.ipynb(267KB)
--------whitening_scaler.ipynb(1.28MB)
--------generalized_lasso.ipynb(510KB)
--------ksvd_method_comparison.ipynb(191KB)
--------ksvd_inpainting.ipynb(213KB)
----.travis.yml(939B)
----examples_requirements.txt(41B)
----setup.py(764B)
----README.md(1KB)
----tests()
--------test_linear_model_admm.py(13KB)
--------test_decomposition_ksvd.py(6KB)
--------utils.py(655B)
--------test_experimental.py(719B)
--------__init__.py(0B)
--------test_preprocessing_whitening.py(3KB)
--------test_decomposition_dct.py(2KB)
--------test_linear_model_ppd.py(1KB)
--------test_feature_extraction_image.py(5KB)
--------test_decomposition_dict_learning.py(2KB)
----.gitignore(103B)
----spmimage()
--------feature_extraction()
--------experimental()
--------__init__.py(22B)
--------decomposition()
--------linear_model()
--------preprocessing()