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我知道这个问题以前已经解决了，但我一直很难找到任何描述用于处理此类数据的算法的文献。我实际上是在对一组二维数据进行边缘查找。我希望能够在眼图(通常用于限定高速通信系统)上找到几个点，并且由于我没有图像处理经验，所以我正在努力编写有效的方法。
正如您可能看到的那样，之所以这样称呼这些图表，是因为它们类似于人眼。它们的厚度、斜率和噪声可能有很大差异，具体取决于信号和被测系统。通常进行的测量是抖动(交叉区域的水平厚度)和眼高(在某些指定的宽度百分比或最大可能点处测量)。我知道这最好通过图像处理而不是更线性的方法来完成，因为到目前为止我的尝试需要几秒钟才能找到第一个十字路口的左侧。关于我应该如何在 Python 中解决这个问题的任何想法？我已经在使用 NumPy 进行一些处理。
这是一些 example data ，它被格式化为具有关联 x 轴数据的一维数组。对于这个特定示例，它应该每 666 个点 (2 * int((1.0/2.5e9)/1.2e-12)) 进行拆分，因为信号速率为 2.5 GB/s，并且点之间的时间为1.2 秒。
谢谢!
最佳答案
你试过了吗OpenCV (开放计算机视觉)？它被广泛使用并具有 Python 绑定(bind)。
不是 PITA，但是您确定采用数值方法不会更好吗？我见过的所有用于眼图分析的工具都采用数值方法；我还没有看到一个分析图像本身的人。
你说你的算法在那个数据集上慢得令人痛苦——我的下一个问题是为什么。你在看一个过采样的数据集吗？ (我猜你是。)如果是这样，你有没有试过先抽取信号？这至少会为您的算法提供更少的样本。
关于python - Python 中的高效二维边缘检测，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7084339/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！