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必须掌握的4个RDD算子之flatMap算子
第三个flatMap：从元素到集合、再从集合到元素 flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似，在功能上，与 map 和 mapPartitions 一样，flatMap 回顾 map 与 mapPartitions 这两个算子，我们会发现，转换前后 RDD 的元素类型，与映射函数 f 的类型是一致的。
2.2K10编辑于 2021-12-07 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
必须掌握的4个RDD算子之map算子
以元素为粒度的数据转换 我们先来说说 map 算子的用法：给定映射函数 f，map(f) 以元素为粒度对 RDD 做数据转换。 [String] = _ val kvRDD: RDD[(String, Int)] = cleanWordRDD.map(word => (word, 1)) 在上面的代码实现中，传递给 map 算子的形参 在做 RDD 数据转换的时候，我们只需把函数 f 传递给 map 算子即可。 不管 f 是匿名函数，还是带名函数，map 算子的转换逻辑都是一样的，你不妨把以上两种实现方式分别敲入到 spark-shell，去验证执行结果的一致性。 到这里为止，我们就掌握了 map 算子的基本用法。现在你就可以定义任意复杂的映射函数 f，然后在 RDD 之上通过调用 map(f) 去翻着花样地做各种各样的数据转换。
78030编辑于 2021-12-07 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
必须掌握的4个RDD算子之filter算子
第四个filter：过滤 RDD 在今天的最后，我们再来学习一下，与 map 一样常用的算子：filter。filter，顾名思义，这个算子的作用，是对 RDD 进行过滤。 就像是 map 算子依赖其映射函数一样，filter 算子也需要借助一个判定函数 f，才能实现对 RDD 的过滤转换。所谓判定函数，它指的是类型为（RDD 元素类型） => （Boolean）的函数。 老规矩，我们还是结合示例来讲解 filter 算子与判定函数 f。 最后，我们学习了 filter 算子，filter 算子的用法与 map 很像，它需要借助判定函数 f 来完成对 RDD 的数据过滤。 虽然今天我们只学了 4 个算子，但这 4 个算子在日常开发中的出现频率非常之高。掌握了这几个简单的 RDD 算子，你几乎可以应对 RDD 中 90% 的数据转换场景。
1.8K30编辑于 2021-12-07 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
必须掌握的4个RDD算子之mapPartitions算子
第二个mapPartitions：以数据分区为粒度的数据转换 按照介绍算子的惯例，我们还是先来说说 mapPartitions 的用法。 仔细观察，你就会发现，相比前一个版本，我们把实例化 MD5 对象的语句挪到了 map 算子之外。 通过下图的直观对比，你会发现，以数据分区为单位，mapPartitions 只需实例化一次 MD5 对象，而 map 算子却需要实例化多次，具体的次数则由分区内数据记录的数量来决定。 除了计算哈希值以外，对于数据记录来说，凡是可以共享的操作，都可以用 mapPartitions 算子进行优化。 介绍完 map 与 mapPartitions 算子之后，接下来，我们趁热打铁，再来看一个与这两者功能类似的算子：flatMap。
1.7K20编辑于 2021-12-07 - 来自专栏不温卜火
Spark Core快速入门系列(4) | ＜Action＞ 行动算子转换算子
org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[86] at makeRDD at <console>:24 // 4. parallelize at <console>:24 // 2.将结果收集到Driver端 scala> rdd.collect res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, ] at parallelize at <console>:24 // 2.统计该RDD的条数 scala> rdd.take(3) res10: Array[Int] = Array(2, 5, 4) parallelize at <console>:24 // 2.统计该RDD的条数 scala> rdd.takeOrdered(3) res18: Array[Int] = Array(2, 3, 4) 案例：创建一个PairRDD，统计每种key的个数 // 1.创建一个PairRDD scala> val rdd = sc.parallelize(List((1,3),(1,2),(1,4),(2,3
71210发布于 2020-10-28 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】Sobel算子
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 Sobel算子是通过离散微分方法求取图像边缘的边缘检测算子，其求取边缘的思想原理与我们前文介绍的思想一致，除此之外Sobel算子还结合了高斯平滑滤波的思想，将边缘检测滤波器尺寸由ksize * 1改进为 使用Sobel边缘检测算子提取图像边缘的过程大致可以分为以下三个步骤： Step1：提取X方向的边缘， X 方向一阶Sobel边缘检测算子如(5.16)所示。 OpenCV 4提供了对图像提取Sobel边缘的Sobel()函数，该函数的函数原型在代码清单5-24中给出。
1.2K20发布于 2020-02-12 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】Laplacian算子
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 Laplacian算子是一种二阶导数算子，对噪声比较敏感，因此常需要配合高斯滤波一起使用。 Laplacian算子的定义如式(5.20)所示。 ? OpenCV 4提供了通过Laplacian算子提取图像边缘的Laplacian()函数，该函数的函数原型在代码清单5-30中给出。 int ddepth, 4. int ksize = 1, 5.
99410发布于 2020-02-12 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】Scharr算子
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 虽然Sobel算子可以有效的提取图像边缘，但是对图像中较弱的边缘提取效果较差。 因此为了能够有效的提取出较弱的边缘，需要将像素值间的差距增大，因此引入Scharr算子。Scharr算子是对Sobel算子差异性的增强，因此两者之间的在检测图像边缘的原理和使用方式上相同。 int ddepth,4. int dx,5. Sobel算子提取到更微弱的边缘。
1.1K30发布于 2020-02-12 - 来自专栏一些有趣的Python案例
常见边缘检测对比（Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子）
目录 方法对比 公式对比 优点对比 缺点对比 常用场景对比 边缘检测结果对比 ---- 方法对比 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子 ：基于二阶导数的方法 算子：非微分边缘检测算子 公式对比 算子： ， 算子： ， 算子： ， 算子： 领域： ； 邻域： 算子：实现步骤：1. 对梯度幅值进行非极大值抑制 4. 对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均 算子： 算子要比 算子更能准确检测图像边缘 边缘定位较准确，常用于噪声较多，灰度渐变的图像 提取边缘的结果是边缘比较粗 边缘定位不是很准确 算子：像素平均相当于对图像的低通滤波，所以 算子对边缘的定位不如 算子 算子
4.9K21编辑于 2022-01-10 - 来自专栏全栈程序员必看
MATLAB-梯度Roberts算子、拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子对图像进行锐化
边缘检测的分类 4. Roberts算子 5. sobel算子 6. Prewitt算子 7. 拉普拉斯算子 8. matlab代码实现 1. （2）二阶导数的边缘算子 依据于二阶导数过零点，常见的有Laplacian 算子，此类算子对噪声敏感。 （3）其他边缘算子 前面两类均是通过微分算子来检测图像边缘，还有一种就是Canny算子，其是在满足一定约束条件下推导出来的边缘检测最优化算子。 4. 0 − 1 0 − 1 4 − 1 0 − 1 0 ] \mathrm{H}=\left[\begin{array}{ccc} 0 & -1 & 0 \\ -1 & 4 & -1 \\ 0 & -1 & "); % 定义laplace算子 laplace = [0,1,0;1,-4,1;0,1,0]; for i = 1:ROW - 2 for j = 1:COL - 2 funBox = img(i:
2.6K40编辑于 2022-11-15 - 来自专栏全栈程序员必看
十七.图像锐化与边缘检测之Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Laplacian算子
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别 本文分别采用Laplacian算子、Robert算子、Prewitt算子和Sobel算子进行图像锐化边缘处理实验。本文主要讲解灰度线性变换，基础性知识希望对您有所帮助。 文章目录 一.Roberts算子 二.Prewitt算子 三.Sobel算子 四.Laplacian算子 五.总结代码 该系列在github所有源代码： 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
74960编辑于 2022-11-17 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Canny算子
o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#原始图像 r=cv2.Canny(o,32,128)#Canny算子 cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：Canny算子是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法 首先读取图像 进行高斯滤波去噪 计算梯度的幅度与方向 对梯度幅值进行非极大值抑制 确定检测边缘 Canny算子通过边缘差分算子（如Rober，Prewitt，Sobel）计算差分的水平方向的Gx和垂直方向的 threshold2[, apertureSize[, L2gradient]]) image表示输入图像 threshold1表示第一个阈值 threshold2表示第二个阈值 apertureSize表示Sobel算子孔径的大小
63320编辑于 2022-05-28 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Sobel算子
imshow("xy",Sobelxy) cv2.imshow("xy11",Sobelxy11) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：Sobel算子是离散的微分算子 水平边界： P5x=(P3-P1)+2x(P6-P4)+(P9-P7) 对于线条A和线条B，右侧像素值与左侧像素值的差值不为零，因此是边界 对于其余列，其右侧像素值与左侧像素值的差值均为零，因此不是边界 P2)+(P9-P3) 对于线条A和线条B，下侧像素值与上侧像素值的差值不为零，因此是边界 对于其余行，其下侧像素值与上侧像素值的差值均为零，因此不是边界 |P5x|=|(P3-P1)+2x(P6-P4) +(P9-P7)| |P5y|=|(P7-P1)+2x(P8-P2)+(P9-P3)| P5Sobel=|P5x|+|P5y|=|(P3-P1)+2x(P6-P4)+(P9-P7)|+|(P7-P1)+ Sobel核的大小 scale表示计算导数值所采用的缩放因子，默认值是1 delta表示加在输出图像的值，默认值是0 borderType表示边界样式 注意：ksize的值为-1时表示使用Scharr算子运算
47910编辑于 2022-05-28 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Scharr算子
cv2.imshow("x",Scharrx) cv2.imshow("y",Scharry) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：Scharr算子和 Sobel算子具有同样速度且精度更高。 当Sobel核结构不大时，精度不高，而Scharr算子具有更高的精度，Scharr算子是Sobel算子的改进。 表示计算导数值所采用的缩放因子，默认值是1 delta表示加在输出图像的值，默认值是0 borderType表示边界样式 注意：在cv2.Sobel()中，ksize的值为-1时表示使用Scharr算子运算
59920编辑于 2022-05-28 - 来自专栏Python和安全那些事
十八.图像锐化与边缘检测之Scharr算子、Canny算子和LOG算子
前文分别采用Laplacian算子、Robert算子、Prewitt算子和Sobel算子进行图像锐化边缘处理实验，本文将继续讲解Scharr算子、Canny算子和LOG算子。 - https://blog.csdn.net/eastmount ---- 一.Scharr算子 由于Sobel算子在计算相对较小的核的时候，其近似计算导数的精度比较低，比如一个3x3的Sobel算子 Scharr算子同Sobel算子的速度一样快，但是准确率更高，尤其是计算较小核的情景，所以利用3x3滤波器实现图像边缘提取更推荐使用Scharr算子。 4.利用双阈值方法来确定潜在的边界。经过非极大抑制后图像中仍然有很多噪声点，此时需要通过双阈值技术处理，即设定一个阈值上界和阈值下界。 常见的LOG算子是5*5模板，如下所示： 由于LOG算子到中心的距离与位置加权系数的关系曲线像墨西哥草帽的剖面，所以LOG算子也叫墨西哥草帽滤波器，如图所示。
1.7K31编辑于 2023-09-01 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Laplacian算子
original",o) cv2.imshow("Laplacian",Laplacian) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：Laplacian（拉普拉斯）算子是二阶导数算子 通常情况下，Laplacian算子的系数之和为零。 P5lap=(P2+P4+P6+P8)-4xP5 Sobel算子=|左-右|/|下-上| Scharr算子=|左-右|/|下-上| Laplacian算子=|左-右|+|左-右|+|下-上|+|下- 上| 非边界（梯度值小，边缘不明显）： P5lap=(94+80+92+85)-4x88=-1 边界（梯度值大，边缘较明显）： P5lap=(200+204+175+158)-4x88=385 边界（ 梯度值大，边缘较明显）： P5lap=(20+24+17+15)-4x88=-276 dst=cv2.Laplacian(src, ddepth[, ksize[, scale[, delta[, borderType
60710编辑于 2022-05-28 - 来自专栏积累沉淀
Spark 算子
RDD算子分类，大致可以分为两类，即： Transformation：转换算子，这类转换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。 Action：行动算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业。 一：Transformation：转换算子 1.map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。 [(String, (Int, Int))] = Array((B,(2,6)), (A,(1,5)), (A,(1,4)), (A,(4,5)), (A,(4,4)), (C,(5,9))) 15 cache 二：Action：行动算子 1.foreach： foreach对RDD中的每个元素都应用f函数操作，不返回 RDD 和 Array， 而是返回Uint。
1.2K50发布于 2018-01-11 - 来自专栏小石头
spark算子
1）Value数据类型的Transformation算子 一、输入分区与输出分区一对一型 1、map算子 2、flatMap算子 3、mapPartitions算子 4、glom算子 二、输入分区与输出分区多对一型 图3 mapPartitions 算子对 RDD 转换 （4）glom glom函数将每个分区形成一个数组，内部实现是返回的GlommedRDD。 图4中的每个方框代表一个RDD分区。 图 4 glom算子对RDD转换 （5） union 使用 union 函数时需要保证两个 RDD 元素的数据类型相同，返回的 RDD 数据类型和被合并的 RDD 元素数据类型相同 V1、V1、V2、V8形成一个分区，U1、U2、U3、U4、U5、U6、U7、U8形成一个分区。 V1、 V2、 U1、 U2、U3、U4 采样出数据 V1 和 U1、 U2 形成新的 RDD。
75220编辑于 2022-11-10 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
【Spark篇】---SparkStreaming中算子中OutPutOperator类算子
一、前述 SparkStreaming中的算子分为两类，一类是Transformation类算子，一类是OutPutOperator类算子。 Transformation类算子updateStateByKey，reduceByKeyAndWindow，transform OutPutOperator类算子print，foreachRDD，saveAsTextFile a.mapnode:hover {text-decoration: none; color: black; background: #eeeee0; } --> 本文讲解OutPutOperator类算子 background: #eeeee0; } -- --> 二、具体 1、foreachRDD 可以拿到DStream中的一个个的RDD，对拿到的RDD可以使用Transformation类算子对数据进行转换 ，foreachRDD方法内，拿到的RDD Transformation类算子外的代码是在Driver端执行
70020发布于 2018-09-13 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
Spark算子篇 --Spark算子之combineByKey详解
setAppName("CombineByKey") sc = SparkContext(conf = conf) rdd = sc.parallelize([("A",1),("B",2),("B",3),("B",4)
94920发布于 2018-09-13
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