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I'm trying to compute a differential image velocity invariants (e.g. curl, divergence, deformation, etc) from a video using OpenCV in Python. To do that, I need to compute the spatial derivatives in the x,y directions of the optical flow. Unfortunately, OpenCV only seems to supply the APIs for computing optical flow, not its derivative.
Are there any Python libraries out there for computing spatial derivatives of optical flow? I found this SO question that was somewhat similar Lucas Kanade Optical Flow, Direction Vector, and there is code the person wrote for computing spatial derivatives, but if at all possible I'd love a library rather than writing the code myself. Any suggestions would be appreciated!
解决方案
This is the way I see it (I've worked with optical flow a little bit):
You want to compute the individual partial derivatives of the optical flow field; one for the x direction, and one for the y.
I'd attempt to solve the problem like so:
Split your flow array/matrix into two matrices: x and y flow.
For each of those, you could go the naive route and just do a simple difference: derivative = current_state - last_state. But this approach is very messy, as the derivative will be sensitive to the slightest bit of error.
To counter that, you could approximate one chunk of your data points (maybe a whole row?) with a regression curve that is easily differentiable, like a polynomial.
The just differentiate that approximated curve and you're good to go.
You could also just smooth individual matrices and do a naive difference, which should be much faster than approximating data points, but should be more tolerant to error.

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• 本文实例讲述了Python导数的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：def func(coeff):sum=''for key in coeff:sum=sum+'+'+str(key)+'*'+'x'+'**'+str(coeff[key])return sum[1:]from sympy import *from ...
本文实例讲述了Python求导数的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：
def func(coeff):
sum=''
for key in coeff:
sum=sum+'+'+str(key)+'*'+'x'+'**'+str(coeff[key])
return sum[1:]
from sympy import *
from sympy.core.sympify import SympifyError
expr = func({2:0,3:1,4:2,5:7})
x = Symbol("x")
sexpr = sympify(expr)
print diff(sexpr, x)
print diff(sexpr, x).subs('x',3)
使用字典来完成这件事：
(2+3*x+4*x**2+7*x**3.7).diff(x).subs({x:3}).evalf()
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
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• 主要介绍了Python导数的方法,涉及Python数学运算的相关技巧,需要的朋友可以参考下
• Python如何通过函数导数值分享出原函数如f(1)一阶导你需要知道在任意点多的一阶导数 也就是已知f'(n)=g(n) 那么f(n)=∫g(n)dn 计算这个积分就可以了时光是你送给小编的盆栽植物，你来时盛开，走后荒芜。 python ...
#coding:utf-8#一阶导def fun1(X, WINDOW = 5):result = []for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):mid = (X[k+WINDOW]-X[k-WINDOW])/(2*WINDOW)result.append(mid)return result#二阶导def fun2(X, WINDOW = 5):result = []for k in range(WIND你离开的时候，小编用沉默代替挽留。一切都说不出口，
如何使用Python分享导?
通过符号计算 from sympy import *x=Symbol("x")diff(1/(1+x**2),x) 抛砖引玉：import astimport astunparse class BrainHoleDiff(ast.NodeTransformer): def has_symbol(self, node): return node.id == "x" def expr_parse(self, expr): node 当你只能孤注一掷的时候，你只能孤注一掷。如果你犹豫不决，说明你其实还有办法，只是不愿意使用。

python如何实现分享函数的在一个连续区间的最值？如y=x^2在[-1,0]上最大值程序有时候，现在的痛苦，是你当初认为是最美的；你当初认为越美好，一旦失去，现在就越痛苦。
如果函数是确定的，可以用导数的方法进行计算，但是如果函数是不确定的，就需要用优化的方法来处理了，比如常用的梯度上升法，模拟退火等，希望可以帮到你。
推荐使用sympy函数库 这个是符号计算库 里面有分享导函数。
Python如何通过函数导数值分享出原函数如f(1)一阶导你需要知道在任意点多的一阶导数 也就是已知f'(n)=g(n) 那么f(n)=∫g(n)dn 计算这个积分就可以了时光是你送给小编的盆栽植物，你来时盛开，走后荒芜。
python 如何对离散点分享导 差分法的命令是什么
答案:3. 有时候当小编说“小编很好”的时候，其实小编希望有个人能看穿小编的眼睛。
①定义法： 通过分享极限分享出导函数 ①公式法： ③运算公式 ④复合函数分享导公式小编们一起走过那么多的坎，可现在觉得小编们的爱情快要死在生活中的鸡毛蒜皮里了。
怎么分享导数，思路和方法是什么？？
如果不是分享n阶导数，通常步骤如下： 1，判断函数类型：初等函数，分段函数，变限积分函数，隐函数，参数方程，反函数等等。 2，应用相应分享导方法，比如隐函数小编们通常用微分法，参数方程分享导又是不同的表达形式，反函数分享导又是一个方法。
分享导数的原函数是有几种常见方法
公式法 例如∫x^ndx=x^(n+1)/(n+1)+C ∫dx/x=lnx+C ∫cosxdx=sinx 等不定积分公式都应牢记，对于基本函数可直接分享出原函数。 耳旁软语是你，声嘶力竭也是你。爱的是你，离开的也是你。曾共度两三年的是你，而今老死不相往来也是你。
换元法 对于∫f[g(x)]dx可令t=g(x),得到x=w(t),计算∫f[g(x)]dx等价于计算∫f(t)w'(t)dt。 例如计算∫e^(-2x)dx时令t=-可是你看似两边都选择了，实际上两边都舍弃了。有时必须舍弃一边，才能守护重要的东西，这种表现并不是温柔，而是软弱，她没有舍弃的坚强，没有舍弃的觉悟。
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• ## Python求导数

千次阅读 2020-03-02 09:57:48
利用Python导数 scipy.misc.derivative scipy.misc.derivative(func, x0, dx=1.0, n=1, args=(), order=3) Parameters： func: function Input function. x0: float The point at which n-th derivative is ...
利用Python求导数
scipy.misc.derivative
scipy.misc.derivative(func, x0, dx=1.0, n=1, args=(), order=3)
Parameters：
func: function
Input function.（被求导函数） x0: float
The point at which n-th derivative is found.（求导点） dx: float, optional（float类型数据，可选参数）
Spacing. n: int, optional
Order of the derivative. Default is 1.（函数阶次，即求几阶导函数，默认是1） args: tuple, optional
Arguments order: int, optional
Number of points to use, must be odd.
程序代码
>>> from scipy.misc import derivative
>>> def f(x):
...     return x**3 + x**2
>>> derivative(f, 1.0, dx=1e-6)
4.9999999999217337

参考链接： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.misc.derivative.html
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• 今天小编就为大家分享一篇python计算导数并绘图的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
• from sympy import * x = Symbol("x") diff(x**3+x,x) #output: 3*x**2 + 1
• 谢邀，请恕我微积分学得不扎实，我记得常数的一阶导数均为0。如果列表中传入的为含变量x的式子，代码可能如下。from sympy import Symbol, diffx = Symbol('x')def filter_(fomula):return True if diff(fomula, x) ...
• python使用sympy包求导数 from sympy import * from math import e x = Symbol("x") y = e**x + x**3 - 5*x**2 diffy = diff(y,x) print(diffy) 运行结果 1.0*2.71828182845905**x + 3*x**2 - 10*x
• import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy import * #用于求导积分等科学计算 def dif(left,right,step):#求导 左右区间以及间隔 x,y = symbols('x y')#引入x y变量 ...
• 我就废话不多说了，直接上代码吧！ import math import numpy as np import matplotlib.... 以上这篇python计算导数并绘图的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
• import torch as t x = t.randn(10, requires_grad=True) y = logistic_model(x, torch_flag=True) y.backward(t.ones(10)) x.grad, logit_deveration(y) ...(tensor([0.2497, 0.1806, 0.2476, 0.2488...
• 导数（Derivative），也叫导函数值。又名微商，是微积分中的重要基础概念。当函数y=f（x）的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时，函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx...
• 求微分(导数)与求积分是一个互逆的过程，在python里只需要利用代数符号系统即可进行求解。假设函数是这样子的 y=e2xy=e^{2x}y=e2x 那么我们先对其进行求导 求导代码 直接用diff，这个就是抄matlab的，如果看官是...
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• 17. SciPy求函数的导数在SciPy里提供了很多的方法函数可以实现对某函数进行求导和求积分的操作。SciPy的求导相对简单也容易理解。已知函数$f(x)$求其在$x_0$的导数即$f'(x_0)$。方法一，使用scipy.misc模块下的...
• 今天小编就为大家分享一篇Python求离散序列导数的示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
• python离散序列求各阶导数
• I'm using redis-py and want to use -inf and inf with ZRANGEBYSCORE. I tried to do this using string and float of inf but those return an empty set. How can I do this?EDITI tried doing the following .....

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