中心点

多边形点集排序

2.1定义点的大小定义：点A在点B的顺时针方向，则点A大于点B计算点集的重心O，以重心作为逆时针旋转的中心点。计算点之间的大小关系。大小关系的计算，可由
beijingmake209·2023-01-06 17:23

论文阅读笔记：(2021.06 cvpr) Objects are Different: Flexible Monocular 3D Object Detection

本文介绍cvpr2021的MonoFLEX，论文的着眼点是优化图片边沿被截断物体的3D检测，同时优化了中心点的深度估计。
chaoqinyou·2023-01-06 15:48

python层次聚类diana_机器学习-层次聚类（划分聚类）

算法步骤1.初始化的k个中心点2.为每个样本根据距离分配类别3.更新每个类别的中心点(更新为该类别的所有样本的均值)4.重复上面两步操作，直到达到某个中止条件层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种条件为止
weixin_39920403·2023-01-06 13:37

详解经典旋转目标检测算法RoI Transformer

一、引言1、旋转目标检测检测旋转目标检测检测就是将具有旋转方向的目标检测出来，也就是需要检测目标的中心点、长宽、角度。在俯视图的目标检测中比较常见，如遥感图像目标检测、航拍图像目标检测等。
wang-jue·2023-01-06 07:29

python实现聚类算法之k-medoids_（数据科学学习手札13）K-medoids聚类算法原理简介&Python与R的实现...

是大规模数据聚类分析中首选的方法，但是它也有一些短板，比如在数据集中有脏数据时，由于其对每一个类的准则函数为平方误差，当样本数据中出现了不合理的极端值，会导致最终聚类结果产生一定的误差，而本篇将要介绍的K-medoids(中心点
weixin_39822184·2023-01-05 21:53

Kmeans算法及简单案例

对每个点确定其聚类中心点。再计算其聚类新中心。重复以上步骤直到满足收敛要求。（通常就是确定的中心点不再改变。）
机器学习学渣·2023-01-05 21:13

每天五分钟机器学习：多元高斯分布中不同协方差矩阵的意义是什么

一二三四五如上五图所示，μ为中心点，Σ不同，我们可以发现：第一个
幻风_huanfeng·2023-01-05 11:35

聚类分析（二）k-means及matlab程序

2.k-means原理分析2.1工作原理（1）首先，k-means方法从数据集中随机选择K个数据中心点，每个点代表初始的聚类中心（2）计算剩余各个样本到每个聚类中心的距离，将每个样本距离第i个聚类中心的
坚持，再坚持一下·2023-01-05 10:19

3D点云算法PointNet++中最远点采样源码实现及详解

①随机选取中心点A，建立距离分布图distance并赋很大的值；②分
学算法的小猴子·2023-01-05 09:18

关于水表指针的简单识别（提供一个小思路，带源码）

大概是水表上的4个指针识别角度，如图所示：思路是水表都是固定状态所以遮挡个蒙版想办法让用户对准固定的位置拍照这样方便取出单独的小框框如图所示：这样可以单独取出框内进行红色提取在进行边缘判定后根据边缘坐标判断中心点
安卓界的小学生·2023-01-04 22:02

L1、L2、Smooth L1损失函数

缺点：在中心点是折点，不能求导，不方便求解，可能得不到全局最优解。L2L2也就是常说的均方误差MeanSquareError（MSE）优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解。缺点
liuzhonglin_·2023-01-04 20:03

机器学习课后题——聚类

答：原型聚类：代表算法：K-means、K-中心点、高斯混合聚类密度聚类：代表算法：DBSCAN、OPTICS、CURE层次聚类：代表算法：HAC、BIRCH、DIANA9.2Kmeans初始类簇中心点的如何选取
Yuetianw·2023-01-04 08:57

基于像素聚类的分割方法基于slic的方法_基于区域的分割方法二聚类算法（11.3）...

具体的方法如下：1.随机选择K个点作为聚类的中心点（本示例选择的两个点）2.计算每个点到两个中心点的距离，并将每个像素点分配给距离其最近的中心点3.计算每个族群的均值位置作为新的
weixin_39791446·2023-01-04 08:27

如何在 Debian 11上设置 Rsyslog 服务器 ?

通过集中式日志记录，管理员可以轻松地从一个中心点监视多个系统的日志文件。在这篇文章中，我
·2023-01-03 11:50

为什么bounding box线性回归用中心点和尺度比例回归

只有当Proposal和GroundTruth比较接近时(线性问题),我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型,否则会导致·训练的回归模型不work(当Proposal跟GT离得较远,就是复杂的非线性问题了,此时用线性回归建模显然不合理)。而我们要让预测GT与标定GT之间的差值最小,
AIchiNiurou·2023-01-03 08:59

K-Means算法思想+简单代码案例（C语言）

根据一定策略选择K个点作为每个簇的初始中心，然后观察剩余的数据，将数据划分到距离这K个点最近的簇中，也就是说将数据划分成K个簇完成一次划分，但形成的新簇并不一定是最好的划分，因此生成的新簇中，重新计算每个簇的中心点
CS___001·2023-01-03 08:20

DJI Flight Simulator 大疆飞行模拟器 安装教程

DJIFlightSimulator大疆飞行模拟器安装教程大疆公司有一款无人机的飞行模拟器，下面是模拟器的下载教程首先，到大疆官网的下载中心点击左边的软件工具，再选择其他软件找到DJI飞行模拟器，单击进入
Leleprogrammer·2023-01-02 22:16

OpenCV基于颜色的目标识别（入门简单级图片版）

任务让摄像头识别到视野范围内的气球并返回每个气球的中心点坐标。因为场地固定，背景单一，所以省下来很多操作和处理。
a_growing_tree·2023-01-02 09:23

2022 电赛陕西省赛

设计并制作声音发生装置——“声源”，装置最大边长或直径不超过10cm，声源中心点B用红色或其他醒目颜色标识，并在B点所在的平面以B点为圆心，直径为5cm画圆圈，用醒目线条标识，该平面面向检测指示装置（图中
♚℡灬·2023-01-01 19:39

非局部均值滤波（NON-LOCAL-mean)/注意力机制

为中心，对其半径为r的范围内的像素加权求和取平均作为像素点x滤波后的值非局部均值滤波：均值滤波是对目标像素点x范围内的像素点加权求和，但这个权重是人为设定的，一般就是取1，也就是说这个范围内的像素点对中心点
xx_xjm·2023-01-01 14:59

如何在 Debian 11上设置 Rsyslog 服务器 ?

通过集中式日志记录，管理员可以轻松地从一个中心点监视多个系统的日志文件。在这篇文章中，我
·2023-01-01 09:57

多种方法实现热力图（百度API、ArcGIS API、leaflet API 和 QGIS、Kepler.gl

中心点的权重为1，越向边缘辐射，权重越低，边缘部分的权重为0。Mask的渐变过程可以考虑多种形式，如线性变化，二次曲线等。将所有离散点Mask进行叠加，产生一幅灰度图像。
Dawn_www·2023-01-01 01:00

计算空间物体包围球的两种算法实现

取包围球中心为包围盒中心点，而包围球半径有的人认为可以取中心点到八个顶点的最大距离——这样其实并
charlee44·2023-01-01 01:25

K-center聚类的python实现

文章目录介绍函数介绍实例作者：张双双介绍K-center聚类和K-means聚类类似，都是通过迭代类中心点直至收敛，不同的是K-center的中心点必须是一个真实的样本点，而K-means并不需要。
zoujiahui_2018·2022-12-31 15:58

Objects as Points 论文精读

我们将一个对象建模为一个点——它的边界框的中心点。我们的检测器使用关键点估计来找到中心点并回归到所有其他对象属性，例如大小、3D位置、方向，甚至姿势。我们基于中心点的方法Cent
学渣在路上·2022-12-31 09:29

目标检测：Object as points论文个人见解

我们在这里提出了一个不一样的方法，我们把物体建模为一个单一的点——bbox的中心点。
LittleGreyWing·2022-12-31 09:59

论文精读:Centernet:Objects as Points

将一个对象建模为单个点——其边界框的中心点。检测器使用关键点估计来寻找中心点，并回归到所有其他对象
樱花的浪漫·2022-12-31 09:27

瑞数专题四

这里还是总结一下关于本专栏中各个文章的中心点。
逆向学习之旅·2022-12-30 17:13

matlab图像处理工件检测有孔与无孔的分类——代码

得到以孔洞为目标的图（3）分别标记原图与孔洞图的连通域：bwlabel（4）分别测量孔洞连通域的中心以及原图连通域的坐标：regionprops函数（5）遍历连通域，计算每个连通域坐标的最小值与最大值，判断孔洞的中心点是否在连通域中
like_cherry·2022-12-30 17:40

matlab形态学检测工件中心点——代码

问题：已知某一工业检测系统，检测的任务需要给出每一个工件的中心点位置，以方便后续的具体操作。
like_cherry·2022-12-30 17:09

Unity UI抗锯齿测试

这只是对四边形UI的简单抗锯齿实验思路是通过overrideImage里的OnPopulateMesh函数修改UI顶点，由4个改为5个（中心点）在中心点和环绕点绘制不同的顶点颜色，最后做边缘半透过度来缓解锯齿参考
enk_2·2022-12-30 17:38

层次聚类详解(附代码)

本篇博客主要介绍机器学习算法中的层次聚类，层次聚类不同于传统的K-Means聚类算法，它在初始K值和初始聚类中心点的选择问题上会存在优势。
公众号【五元杂货铺】·2022-12-30 14:45

人脸识别与美颜算法实战-图像特效

哈哈镜输入图像f(x,y)，宽高分别为Width和Height，设置图像中心坐标Center（cx,xy）为缩放中心点，图像上任意一点到中心点的相对坐标tx=x-cx,ty=y-cy。
南妮儿·2022-12-30 10:12

全力保障，共享荣光：麒麟信安热烈祝贺神舟十五号发射任务圆满成功！

图片来源于新华网据中国载人航天工程办公室消息，北京时间11月29日23时08分，搭载神舟十五号载人飞船的长征二号F遥十五运载火箭在中国酒泉卫星发射中心点火发射，约10分钟后，神舟十五号载人飞船与火箭成功分离
麒麟信安·2022-12-29 23:30

opencv傅里叶——在频域进行高通滤波（b站学习）

0002.jpg',0)#进行傅里叶变换f=np.fft.fft2(o)#低频的位置转换fshift=np.fft.fftshift(f)#找到原始图像的行列的多少rows,cols=o.shape#求中心点
小五角·2022-12-29 18:53

python多维数据聚类可视化_基于python3的可视化数据聚类系统（k-means算法和k-中心点算法）...

数据聚类系统读取文件数据聚类系统导入文件2)设置簇的个数，这里设置成2，并选择K-means聚类算法，显示的结果如下图：数据聚类系统运行K-means聚类算法3)设置簇的个数，这里设置成2，并选择K-中心点聚类算法
weixin_39990029·2022-12-29 13:24

kmeans算法并行化的mpi程序

大致过程如下：1、进程0为主节点，先从文件中读取数据集，然后将数据集划分并传给其他进程；2、进程0选择每个聚类的中心点，并发送给其他进程；3、其他进程计算数据块中每个点到
Random_0001·2022-12-28 21:17

VFH

VFH：viewpointfeaturehistogram,视点特征直方图原理：由FPFH变化而来，是一种全局特征描述子，用于聚类识别和姿态估计（1）以物体中心点与物体表面其他所有点之间的点对来计算FPFH
xinxiangwangzhi_·2022-12-28 19:21

python根据yolov5输出的label txt文件，批量截取目标框图片并保存

txt文件中每一行包含分类类别，中心点xy坐标，以及wh（全部都是归一化的信息）2.根据label信息，截取相应的位置，能够判断图片和label信息相对应，并且批量截图.代码如下:fromcProfileimportlabelimportosfrompathlibimportPathfromtkinterimpor
自由自在的鱼丶·2022-12-28 14:59

Halcon 边缘提取

Phi,Length1,Length2,Width,Height,Interpolation:MeasureHandle)功能准备提取垂直于轮廓线的直边参数列表Row(input_control)：矩形中心点的行坐标
xuedeyumu·2022-12-28 13:47

Halcon提取图像中的最小外接矩形 得出矩形的中心点和角度

由于这段时间在做一个视觉项目，里面由的产品类似于矩形，使用模板匹配定位坐标系，边缘提取计算。可以做到精定位。但是项目中，在相机视野内存在多个矩形产品（客户要求的定位精度要求：±0.5）比较松所以我选择了图像处理+矩形提取的方式，快捷，简单，客户对机器也不需要操作转向，矩形产品进去视野内直接抓取halcon代码read_image(Image,'C:/Users/windows7_dg/Pictur
小K粥·2022-12-28 13:47

【数据挖掘】第8章 聚类分析: 基本概念和算法

8聚类分析:基本概念和算法目录一、聚类分析概述1）什么是聚类分析2）不同的簇类型3）聚类算法的分类二、K-均值聚类算法1）基本K均值算法2）k-中心点聚类方法三、凝聚层次聚类1）基本的凝聚层次聚类算法2
Little-BingoQ·2022-12-27 21:17

KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取 转

KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点
weixin_33955681·2022-12-27 20:07

K-Means算法中k值及初始类簇中心点的选取

1k值的选择手肘法手肘法的核心指标是SSE(sumofthesquarederrors，误差平方和)，其中，Ci是第i个簇，p是Ci中的样本点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。手肘法的核心思想是：随着聚类数k的增大，样本划分会更加精细，每个簇的聚合程度会逐渐提高，那么误差平方和SSE自然会逐渐变小。并且，当k小于真实聚类数时，由于k的增大
一枚小码农·2022-12-27 20:06

KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取

KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点
brilliantyoho·2022-12-27 20:06

【数据聚类】第三章第二节4：K-Means算法及其Python实现（初始中心点的选择和K-Means++算法）

（1）算法思想（2）算法流程（3）Python实现（4）分析三：kkk-variatesvariatesvariates++算法一：朴素方法最基本的KKK-MeansMeansMeans算法在选取初始中心点时
快乐江湖·2022-12-27 20:35

KMeans笔记 K值以及初始类簇中心点的选取

KMEANS算法原理：1、从D中随机取k个元素，作为k个簇的各自的中心。2、分别计算剩下的元素到k个簇中心的欧氏距离，将这些元素分别划归到相异度最低的簇。3、根据聚类结果，重新计算k个簇各自的中心，计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。4、将D中全部元素按照新的中心重新聚类。5、重复第3步，直到聚类结果不再变化。6、将结果输出。KMeans算法本身思想比较简单，但是合理的确定K值和K个初始
ZhikangFu·2022-12-27 20:35

CSS中变形效果-transform（平移、旋转、缩放、倾斜）

CSS中变形效果-transform（平移、旋转、缩放、倾斜）CSS3实现变形的优势2-D变形平移translate（）1、缩放scale()2、倾斜skew()3、旋转rotate()4、中心点transform-origin3
努力做一只合格的前端攻城狮·2022-12-27 13:11

关于图像傅里叶变换得到的频谱图的通俗理解

2.图像的频谱图（频谱居中后）的中心点是频率最低点，以该点为圆心，不同半径的上的点表示不同的频率。这里的图像频率是指对应原
daimashiren·2022-12-27 11:30

利用sklearn中的Kmeans对seeds_dataset数据集进行分类分析

对比结果前言本篇文章是主要讲述利用sklearn库中的Kmeans方法进行分类，对于k-means算法的原理不做过多介绍一、k-means主要步骤step1：选定要聚类的类别数目k（如上例的k=3类），选择k个中心点
ggbooo·2022-12-27 08:57
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