E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
拉普拉斯锐化
机器学习--
拉普拉斯
算子(Laplace Operator)学习整理
一.定义
拉普拉斯
算子(LaplaceOperator)是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度(▽f)的散度(▽·f)。
Mr.琛
·
2020-07-10 11:53
机器学习
自然语言处理 学习笔记(二)
.语言模型(languagemodeling)1.1.概率语言模型(N-gram)1.2.N-gram的概率估计1.3.语言模型的评估1.4.标准化和概率为0的问题1.4.1未登录词2.平滑方法2.1
拉普拉斯
平滑
VinceLim
·
2020-07-10 10:57
自然语言处理入门
2018-06-04
我们的老师团队都在业内有良好的口碑新
锐化
妆师,全国不定期进修让学生学到新的知识点更好的掌握学习内容。毕业后可推荐就业。襄阳化妆培训,蜜悦化妆培训,期待你的
miyuejh
·
2020-07-10 03:58
图像处理之图像滤波
1、图像滤波的分类和基本概念概念图像滤波,即图像平滑处理,在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,使图像变得平滑、
锐化
、边界增强。
背着贝壳去徒步
·
2020-07-10 03:17
图像处理
基础
计算机视觉基础 Task04 图像滤波
常见的线性滤波有:均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、
拉普拉斯
滤波等等,通常线性滤波器之间只是模版系
qq_23305951
·
2020-07-09 22:50
医学图像增强
1.医学图像增强是以突出图像中目标为目的2.医学图像增强并不能增加图像信息量,但可以使信息更容易识别3.医学图像增强主要包括:对比度增强、噪声抑制、边缘
锐化
、伪彩色处理等等4.图像对比度增强方法为全局增强和局部增强两大类
ya_elizabeth
·
2020-07-09 09:31
图像处理
数据挖掘:理论与算法(2019秋第三章)
第一节分类问题:监督学习要注意贝叶斯在生活中的应用,如体检的假阳性第二节朴素贝叶斯:假设条件独立
拉普拉斯
平滑:避免乘起来等于0,词袋模型:有些单词出现了就能判断类别,和他出现的位置无关朴素贝叶斯在实际当中的应用
Yunhui Zeng
·
2020-07-09 06:15
数据挖掘
骨骼图像增强实验matlab实现
实验总体思路:原图像是人体骨骼核扫描图像,我们的目的是通过图像
锐化
突出骨骼的更多细节来增强图像。由于图像灰度的动态范围很窄并且有很高的噪声内容,所以很难对其进行增强。
zhufanqie
·
2020-07-09 06:31
图像相关
傅里叶变换和
拉普拉斯
变换的物理解释及区别
“傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量)。”傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。傅里叶变换是一
yapingmcu
·
2020-07-09 03:47
misc
傅里叶变换
拉普拉斯变换
神奇的
拉普拉斯
平滑(Laplacian Smoothing)及其在正则化上的应用~
近期,看到了LaplacianSmoothing,相信很多童鞋遇到过这两个单词,但是,论文中关于这点的介绍往往都很“随意”,甚至出现了很多雷同,这里谈谈我对“
拉普拉斯
平滑”的一些理解。
迷雾forest
·
2020-07-09 00:35
子空间学习
模式识别&机器学习
数学
最优化
利用贝叶斯公式实现单词拼写纠正器
下面总结几个我在学习贝叶斯公式的时候能够对我的理解有所帮助的要点,首先引用一句话:“概率论只不过把常识用数学公式表达了出来”——
拉普拉斯
贝叶斯公式将人的思维方式用数学公式表达出来,所以贝叶斯公式在机器学习中的应用则是将人的思维赋予机器
宝藏杰罗米
·
2020-07-08 23:18
机器学习
OpenCV3学习笔记——边缘检测之
拉普拉斯
变换Laplacian()
拉普拉斯
变化——Laplacian()函数Humanpotentialisaninestimableandabundantmineralresource,waitingforustodig.
凝望,划过星空.scut
·
2020-07-08 23:45
Learning
OpenCV3
数字图像处理(五)——Matlab实现图像的边缘
锐化
及各种算子的比较
实验内容基于单方向梯度算子,Robert算子,Sobel算子,Priwiff算子,Laplacian算子,多方向模板,LOG算子编写matlab增强程序最后,显示边缘图像和
锐化
增强图像,并对这些仿真结果所呈现的边缘提取和增强效果进行对比分析
诶你爱我吗
·
2020-07-08 22:31
数字图像处理
opencv学习笔记(十九)图像边缘提取-Laplance算子
2.矩阵算子和处理流程(1)Laplance算子如下:(2)处理流程如下:高斯模糊–去噪声GaussianBlur()转换为灰度图像cvtColor()
拉普拉斯
–二阶导数计算Laplacian()取绝对值
Jmlly
·
2020-07-08 19:41
图像学习
西瓜数 课后习题7.3 朴素贝叶斯分类器
拉普拉斯
修正
importcsvfrommathimportsqrt,pi,exp,logdefread_data(filename):'''读数据,西瓜数据集3.0:return:返回数据集X和标签集Y'''X,Y=[],[]withopen(filename)asf:reader=csv.reader(f)header_row=next(reader)forlineinreader:X.append(lin
你呀你呀_
·
2020-07-08 19:29
机器学习
神经网络防止过拟合的8种优化方法
参数正则化(权值衰减)在损失和模型复杂度之间进行折中,可以采用L1和L2,其中L1采用的是
拉普拉斯
先验,倾向于聚焦网络的权值在相对少量的高重要连接上,而其他权重就会趋向于0,而L2正则采用的是高斯先验。
爱学习的人工智障
·
2020-07-08 18:29
机器学习
opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作
同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑、
锐化
操作有什么区别?。。。以下是正文:模板运算首先我们把所有
weixin_34292924
·
2020-07-08 17:25
图像融合(三)--
拉普拉斯
金字塔
2、
拉普拉斯
金字塔融合图像金字塔方法的原理是:将参加融合的的每幅图像分解为多尺度的金字塔图像序列,将低分辨率的图像在上层,高分辨率的图像在下层,上层图像的大小为前一层图像大小的1/4。
weixin_30826095
·
2020-07-08 14:46
图像
锐化
)
空域滤波空间滤波根据其功能划分为平滑滤波和
锐化
滤波。首先介绍平滑滤波。
Jason _ W
·
2020-07-08 12:23
数字图像处理
算法
计算机视觉
matlab
opencv学习笔记(二十二)
拉普拉斯
算子cvLaplace()
拉普拉斯
对噪声敏感,会产生双边效果。不能检测出边的方向。通常不直接用于边的检测,只起辅助的角色,检测一个像素是在边的亮的一边还是暗的一边利用零跨越,确定边的位置。
大流士一世
·
2020-07-08 11:06
opencv学习笔记(二十一) Sobel算子边缘检测
Sobel变换和
拉普拉斯
变换都是高通滤波器。什么是高通滤波器呢?就是保留图像的高频分量(变化剧烈的部分),抑制图像的低频分量(变化缓慢的部分)。而图像变化剧烈的部分,往往反应的就是图像的边沿信息了。
大流士一世
·
2020-07-08 11:34
opencv
【机器学习-西瓜书】七、朴素贝叶斯分类器
推荐前期阅读:http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/76732663推荐阅读:
拉普拉斯
修正7.3朴素贝叶斯分类器关键词:朴素贝叶斯;
拉普拉斯
修正上一小节我们知道贝叶斯分类器的分类依据是这公式
TensorSense
·
2020-07-08 09:43
machine
learning
西瓜书上朴素贝叶斯的实现,完全按照书上的步骤
如果读者想要“
拉普拉斯
修正“的源码请访问https://download.csdn.net/download/song91425/10385345。所谓的
拉普拉斯
就是避免出现概率为0的情况。
Keepcloud
·
2020-07-08 06:27
Python
图像
锐化
-
拉普拉斯
算子
转自:http://blog.csdn.net/devil_pull/article/details/17246855图像
锐化
(
拉普拉斯
算子):将一副图像减去经过
拉普拉斯
滤波滞后的图像,这幅图像的边缘部分将得到放大
图像处理_深度学习
·
2020-07-08 06:09
图像处理
【Proteus】—{使用指南}
CMOS4000series4.Connectors接头5.DataConverters数据转化器6.DebuggingTOOls调试工具7.Diodes二极管8.Inductors电感9.LaplacePrimitives
拉普拉斯
模型
#Methadone
·
2020-07-08 03:39
Proteus
Opencv学习笔记七(梯度算子、
锐化
)
Sobel算子卷积的作用除了实现图像模糊或者去噪,还可以寻找一张图像上所有梯度信息,这些梯度信息是图像的最原始特征数据,进一步处理之后就可以生成一些比较高级、抽象的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配,图像分类等应用。Sobel算子是一种很经典的图像梯度提取算子,其本质是基于图像空间域卷积,背后的思想是图像一阶导数算子的理论支持。OpenCV实现了基于Sobel算子提取图像梯度的API,表示
野犬1998
·
2020-07-08 02:51
《肆》我也想成为
拉普拉斯
的魔女
2017-03-06我喊你敢答应吗文|躲猫儿
拉普拉斯
魔女啊,名字听起来就好酷。魔女嘛,至少会飞,会魔法啊,变东变西的,是不是很酷。
拉普拉斯
?不知道是什么,但自带酷的光环有没有。
躲猫儿
·
2020-07-08 01:55
opencv图像处理学习(二十五)——卷积与图像金字塔
对于频谱分析,提取高频分量是通过傅立叶逆变换
锐化
操作的,提取低频分量是通过傅立叶逆变换模糊操作的。根据傅立叶变换理论,频域内的频谱值都是由整个
光电的一只菜鸡
·
2020-07-07 22:04
学习opencv
Dog(Difference of Gaussian)高斯差分与Log(Laplacian of Gaussian)高斯
拉普拉斯
算子
Dog(DifferenceofGaussian)高斯差分常用于边缘检测、特征检测,这里的Gaussian和高斯低通滤波器的高斯一样,是一个函数,即为正态分布函数,在某一尺度上的特征检测可以通过对两个相邻高斯尺度空间的图像相减,得到DoG的响应值图像。首先,高斯函数表示定义为:其次,两幅图像的高斯滤波表示为:最后,将上面滤波得到的两幅图像g1和g2相减得到:即:DOG表达式为:具体图像处理中,就是
想想叫啥名
·
2020-07-07 22:34
图像处理
机器学习 Python 西瓜书
拉普拉斯
修正的朴素贝叶斯分类器
注:使用
拉普拉斯
修正的朴素贝叶斯分类器的目的是为了避免其他属性携带的信息被训练集中未出现的属性值抹去的情况。
苏三岁_98
·
2020-07-07 22:00
python
机器学习
数据分析
算法
朴素贝叶斯算法
Sobel,
拉普拉斯
算子
小白目前经手的科研课题涉及到在编码解码过程中增加各类噪声和相关滤波的处理,涉及到了一些算子处理,所以一边学习一边记录:若博文有不妥之处,望加以指点,笔者一定及时修正。文章目录①Sobel算子②Laplace算子③参考博客①Sobel算子边缘是图像上灰度级变化很快的点的集合。那如何在图像上找到这些点呢?高数中,我们知道如果函数点变化很快,其导数越大。也就是导数越大的地方越有可能是边缘。但是计算机不常
元大宝
·
2020-07-07 22:12
增量学习
如果科技能说话,他会不会对人类说:爱我,你怕了吗?
我觉得这一本可以和之前的《
拉普拉斯
的魔女》《沉睡的人鱼之家》并称为东野圭吾的“科幻推理三作”。这三部小说中都包含了他对科技的畅想,但实际上还是推理和科技外衣下的对社会与人性的讨论。
土遁的地瓜
·
2020-07-07 18:11
拉普拉斯
网格变形
拉普拉斯
网格变形是CAGD中比较重要也是比较基础的一个技术。所以要学习三维重建相关的知识。这个
拉普拉斯
操作是比较基础也是一个重要的入门操作。
skyfengye
·
2020-07-07 18:45
CG
图像卷积的理解
本博客谈谈对以下两个问题的理解:1.为何图像的卷积是对应元素相乘并求和;2为何图像的卷积可以实现图像的模糊或
锐化
的作用。
MingDaYeDe
·
2020-07-07 17:27
图像处理
数字图像处理-频域增强
频域增强主要是滤波,分低通滤波(对应时域的平滑),高通滤波(对应时域的
锐化
),又与时域滤波有所不同。频域中的滤波步骤:1.用(-1)的x+y次方乘以输入图像进行中心变换。
猪皮冻
·
2020-07-07 17:05
图像处理
OpenCV2学习笔记(七):使用Canny算子检测轮廓
在:http://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/43927909中,主要讨论了使用sobel算子和
拉普拉斯
变换进行边缘检测。
Herbert_Zero
·
2020-07-07 14:08
OpenCV
数字图像处理
Qt
学习之路:OpenCV2
opencv---(4)卷积的理解和图像金字塔
图像金字塔是在学习卷积神经网络时会经常遇到这个名词,需要好好理解一下.3:两种类型的金字塔:高斯金字塔:用于下采样,主要的图像金字塔;
拉普拉斯
金字塔:用于重建图像,也就是预测残差(因为小图像放大
Jack's choice
·
2020-07-07 11:41
我的OpenCV学习笔记(18):使用Sobel变化和
拉普拉斯
变换检测图像边沿
Sobel变换和
拉普拉斯
变换都是高通滤波器。什么是高通滤波器呢?就是保留图像的高频分量(变化剧烈的部分),抑制图像的低频分量(变化缓慢的部分)。而图像变化剧烈的部分,往往反应的就是图像的边沿信息了。
iteye_6233
·
2020-07-07 11:20
【数字图像处理】实验三
本次实验帮助学生掌握高斯金字塔、
拉普拉斯
金字塔以及多分辨率图像还原等技术处理过程。二、实验基本原理与设计课程群文件的“实验项目-3”目录中提供了本次实验所需要的两张样例数据图像文件。
GUANYX~
·
2020-07-07 08:54
实验讲解附代码
java 图像卷积运算,高斯模糊以及
拉普拉斯
算子
阅读前请看,谢谢!关于卷积,在上一篇中我们已经提到来,不明白的童鞋可以去看上一篇。看到题目,聪明的童鞋应该明白他们直接的关系了。对于卷积运算,采取不同的模板(Mask),就能得到不同的结果,先实现卷积运算。代码如下:publicvoidfilter(double[][]mask){toGray();//灰度化intmh=mask.length;intmw=mask[1].length;intsh=
epleone
·
2020-07-07 07:11
java图像处理基础
java
图像处理基础与图像特效
数字图像处理——第六章(彩色图像处理)
(相减混色模型)2.3HSI彩色模型2.4其他彩色模型三、彩色图像处理基础3.1伪彩色图像处理3.2全彩色图像处理3.3彩色变换补色彩色补偿彩色分层色调和彩色校正直方图处理四、彩色图像处理4.1平滑和
锐化
一千种风的味道
·
2020-07-07 06:07
matlab
数字图像处理
Photoshop图片放大后有锯齿如何去除?
然后你再把图片处理
锐化
一下!
锐化
的方法再ps的滤镜下面有一个智能
锐化
,你打开的时候自己看着参数调一下就可以了!
cluzax
·
2020-07-07 05:51
PS
Arxiv网络科学论文摘要4篇(2018-08-10)
网络中基于路径的中心性“富人俱乐部”;随机游走
拉普拉斯
矩阵和网络中心性度量;移动性有助于问题解决系统避免群体思维;动态
拉普拉斯
度量:加权或无权演化网络的有效中心性度量;网络中基于路径的中心性“富人俱乐部
ComplexLY
·
2020-07-07 04:40
兼谈
拉普拉斯
平滑
皮埃尔-西蒙,
拉普拉斯
侯爵(1749-1827),法国著名的天文学家和数学家:曾经提出一个问题:千百万年以来,每天太阳都会升起。但是,可以就此推断明天太阳一定会升起吗?
马同学高等数学
·
2020-07-07 04:56
人工智能
拉普拉斯平滑
人工智能
机器学习
【GANs学习笔记】(十八)LAPGAN、ProGAN、SRGAN
LapGAN与StackGAN有着非常类似的思路,都是通过先产生低分辨率图像再不断生成高分辨率图像,但LapGAN是基于
拉普拉斯
金字塔实现的,在金字塔的每
bupt_gwy
·
2020-07-07 02:41
GANs学习笔记
MATLAB图像处理:图像特征提取
1.1图像多分辨率金字塔高斯金字塔和
拉普拉斯
金字塔。
Newyinss
·
2020-07-06 23:14
图像处理
从 LoG 到 DoG 再到 XDoG, FDoG
文章目录1.基于
拉普拉斯
算子的边缘检测LaplacianbasedEdgeDetection2.高斯差分算子DifferenceofGaussian3.扩展高斯差分算子ExtendedDifferenceofGaussian
Ice星空
·
2020-07-06 23:42
数字图像处理
Opencv2系列学习笔记9(使用Canny算子检测轮廓)
前面我们用sobel算子和
拉普拉斯
变换也可以进行边缘检测,见我的上一篇blog:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17252285但这样得到的二值边缘图像有两大缺点
小村长
·
2020-07-06 23:58
Opencv学习笔记
机器学习数学基础总结
概率与分布1.1条件概率与独立事件二、期望三、方差3.1方差3.2协方差与相关系数4.3中心极限定理五、不确定性来源六、常见概率分布6.1均匀分布6.2二项分布6.3.2多维正态分布6.4指数分布6.5
拉普拉斯
分布
Guo_Yaohua
·
2020-07-06 22:56
摘下“肮脏”的面具
对于现在的我来说,无时无刻笑是一种刑法,使“笑”这种最优秀的表情
锐化
为了酷刑。笑
纹鲤鱼wen
·
2020-07-06 21:40
上一页
47
48
49
50
51
52
53
54
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他