【发布时间】：2016-01-11 10:03:50
【问题描述】：
我有一个数据集，它按帧包含某个对象的像素值。我的代码大部分时间都可以准确地检测到对象；然而，也有负面影响。
我绘制了前 600 个值（x 轴：帧号，y 轴：对象的像素位置）。在第一张图片中，您可以看到原始数据；在第二张图片中，您可以看到正确的路径。
我已经尝试过使用不同参数的均值和中值滤波，但没有得到任何有用的东西。有什么方法/算法可以用正确的值替换异常值吗？
【问题讨论】：
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当您沿 x 轴前进时，是什么导致位置发生变化？确定这是一个因变量，需要在用于拟合数据的任何模型中进行调整？
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@ShawnMehan 我跟踪的对象的位置沿 x 轴移动。这是因为我正在分析从无人机拍摄的视频。
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我认为您将能够通过某种分段线性回归非常接近。我认为人眼“容易”找到正确的路径，因为长直线与其余数据相距甚远。如果您发布实际数据，我可能会尝试一下。
标签： python numpy dataset computer-vision outliers