线性变换第16页

数值处理--特征工程

常用方法：（1）线性函数归一化（Min-MaxScaling）对原始数据进行线性变换，使结果映射到【0,1】范围，实现对原始数据的等比缩放。

小虾仁芜湖·2022-12-08 10:17

Image Matching：SuperGlue论文阅读笔记

差别是谁代替的更加优雅superglue声称使用深度特征代替的是关键点的匹配部分，注意只生成关键点的匹配关系，根据此匹配关系生成单应矩阵或者位姿的过程需要RANSAC(随机采样一致性)或者DLT(直接线性变换

是魏小白吗·2022-12-08 09:25

slam学习笔记

在线性代数中，线性变换能够用

wangqy3811457·2022-12-08 07:13

顶级算法程序员名词解释

**顶级算法程序员名词解释**（1）张量（2）矢量（3）标量（4）向量（5）（6）（7）（8）（9）（10）（1）梯度（2）散度（3）旋度（4）（5）（6）（7）（8）（9）（10）（1）直接线性变换法

董晨001·2022-12-08 02:19

matlab高维数据降维方法,数据分析：常用的降维方法

它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。

孔小哥·2022-12-07 18:28

Numpy手撸neural network(三层MLP)

人工神经网络也称为多层感知机，相当于将输入数据通过前面多个全连接层网络将原输入特征进行了一个非线性变换，将变换后的特征拿到最后一层的分类器去分类。

ACxz·2022-12-07 17:39

史上最简SLAM零基础解读(1) - 旋转平移矩阵→欧式变换推导

本人讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始有兴趣的朋友可以加微信17575010159相互讨论技术-文末公众号也可关注一、前言(线性变换)该篇博客主要讲解一个slam中最基础的几个东西

江南才尽，年少无知！·2022-12-07 17:06

线性代数学习之坐标转换和线性变换

空间的基和坐标系：继续接着上一次线性代数学习之正交性，标准正交矩阵和投影往下学习，前面已经详细的学习了什么是空间、什么是向量空间、什么是子空间，在此基础上又知道了对于一个空间来说基是很重要的属性，并且对于一个空间来说其实是有无数组基的，而我们比较感兴趣的通常是正交基和标准正交基，当然这不是所有的情况，在不同的领域中会对不同的基感兴趣，既然一个空间存在这么多种不同的基，就会涉及到空间中的一组基跟另外

webor2006·2022-12-07 17:05

python 线性变换

之前也写过一篇关于向量的：python求点和点之间的距离；向量之间的余弦距离、欧式距离；点到向量的距离需要理清的概念矩阵变换线性变换基变换坐标变换矩阵右乘和左乘坐标旋转方程跟随坐标变换后的

橙橙小狸猫·2022-12-07 17:35

【推导】线性变换与在基下的矩阵一一对应

前置定义1设TTT是线性空间VnV_nVn中的线性变换，在VnV_nVn中取定一个基α1,α2,⋯ ,αn\boldsymbol{\alpha}_1,\boldsymbol{\alpha}_2,\cdots

长行·2022-12-07 17:04

特征值分解用于数据压缩（matlab实现）

特征值与特征向量的理解1——简化运算：A作用于特征向量x的效果只是起到了λ倍的缩放效果，Ax将矩阵运算简化成了代数运算λx，也就是说特征值代表了缩放倍数，特征向量代表了方向特征值与特征向量的理解2——线性变换

Tizzy477·2022-12-07 16:31

OpenCV内部函数cvFindExtrinsicCameraParams2解析（二）

本文对该函数中，当特征点不在同一个平面上时外参数估计的执行路线解析，使用直接线性变换DLT方法，值得注意的是，opencv这里是在有初始内参矩阵的情况下做外参数的估计，若此

leaf_csdn·2022-12-07 15:41

初识OpenCV算法

4.对比增强：线性变换、伽马变换、直方图均衡化。5.边缘检测：Sobel、Laplace、

Ss_Yy_·2022-12-07 14:18

机器学习原理篇：基础数学理论 Ⅰ

机器学习原理篇：基础数学理论Ⅰ文章目录机器学习原理篇：基础数学理论Ⅰ一、前言二、微积分三、线性代数1、向量和矩阵2、范数和内积3、线性变换4、特征值和特征向量5、奇异值分解（SVD）四、最后我想说一、前言机器学习的理论基础就是数学基础

-北天-·2022-12-07 11:27

第三章一些算法的代码实现

灰度变换（1）线性变换图像的灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮，这个时候可以对图像的每一个像素灰度作线性拉伸。

王大队长·2022-12-07 09:25

图像增强之灰度变换

前言图像增强是图像处理常用最常用的方法，目录前言引言为什么进行空间域增强什么是图像增强如何进行图像增强空间域增强灰度变换线性变换简单的黑白转换灰度拉伸分段线性变换非线性变换对数变换幂次变换直方图均衡引言为什么进行空间域增强什么是图像增强按照特定的需要突出或者去除图像中的某些信息没有增加图像中的信息量

linxue110·2022-12-07 08:03

利用numpy实现Logistic回归模型——总结（1）

Logistic回归模型学习总结第一：深度学习单层网络第二：Logistic回归模型概述2.1建立一个数学模型：把变量和结果表示出来——线性变换出来吧2.2怎么把y值映射到0和1这两个数——非线性变换出来了第三

yuejich·2022-12-07 06:05

GNN知识整理

持续更新中…目录1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.GCN1.1基础公式：符号解释HlH^lHl表示第l层的输入特征；Hl+1H^l+1Hl+1表示输出特征；wlw^lwl表示线性变换矩阵；σσσ

hei_hei_hei_·2022-12-07 05:07

论文阅读笔记《Robust Feature Matching for Remote Sensing Image Registration via Locally Linear Transformin》

核心思想该文提出一种基于局部线性变换（LocallyLinearTransforming，LLT）约束的特征匹配方法用于遥感图像的对齐。

深视·2022-12-06 20:11

线性空间与线性变换 - 知识点整理

注:以下内容均由个人整理,不保证完全准确,如有纰漏,欢迎交流讨论参考:杨明,刘先忠.矩阵论(第二版)[M].武汉:华中科技大学出版社,20051线性空间与线性变换1.1线性空间线性空间Def1.1:设VVV

PeakCrosser·2022-12-06 16:39

[矩阵论] Unit 2. Jordan 标准形介绍 - 知识点整理

注:以下内容均由个人整理,不保证完全准确,如有纰漏,欢迎交流讨论参考:杨明,刘先忠.矩阵论(第二版)[M].武汉:华中科技大学出版社,20052Jordan标准形介绍2.1线性变换的对角矩阵表示线性变换的特征值特征向量

PeakCrosser·2022-12-06 16:09

20221114-20221120工作总结

这里写目录标题一、U2Net提高检测精度二、图像增强1.图像增强的目的2.分类3.基于空间域：直接作用于像素点灰度值3.1灰度变换3.1.1线性灰度变换3.1.2分段线性灰度变换3.1.3非线性变换3.2

weixin_45246566·2022-12-06 15:06

线性代数学习笔记10-2：特征值分解EVD/奇异值分解SVD的几何意义

前置知识矩阵对应于线性变换，并且要明确讨论所依赖的基（坐标系）：同一个变换，在不同的基下对应的矩阵不同具体来说，矩阵中的列向量对应了基变换，而基的变换造成了原空间中所有向量的变换B=P−1AP\mathbfB

Insomnia_X·2022-12-06 11:23

（1-线性回归问题）RBF神经网络

直接看公式，本质上就是非线性变换后的线性变化（RBF神经网络的思想是将低维空间非线性不可分问题转换成高维空间线性可分问题）DeeplearningAlgorithmstutorial谷歌的人工智能位于全球前列

像影子追着光梦游_·2022-12-05 16:00

导向滤波与opencv python实现

我们假设qqq是III在以像素kkk为中心的窗口ωk\omega_kωk中的线性变换。这里假设(aka_kak,bkb_kbk)在ωk\omega_kωk中为

硕硕石页石页·2022-12-05 14:44

数字图像处理第三章——灰度变换与空间滤波

jgq1466693·2022-12-05 14:39

数字图像处理——第三章灰度变换与空间滤波

目录3.1背景知识3.2一些基本的灰度变化函数3.2.1图像反转3.2.2对数变换3.2.3幂率（伽马）变换3.2.4分段线性变换函数3.2.5代码实现3.3直方图处理3.3.1直方图均衡3.3.2直方图匹配

海鸥丸拉面·2022-12-05 14:38

计算机视觉基础图像滤波器

文章目录1.图像噪声定义产生常见的噪声高斯噪声椒盐噪声其他噪声常用噪声2.图像滤波定义目的要求常见的滤波均值滤波中值滤波最大最小值滤波3.图像增强定义分类点处理线性变换分段线性变换对数变换幂律变换/伽马变换邻域处理总结

pengege666·2022-12-05 09:48

AES加密算法原理及python实现

AES加密算法原理及python实现AES对称加密算法1.Rijndael的设计思想2.AES的基本结构3.加密解密的详细结构4.四种轮操作1.字节代换（SubBytes)2.行移位操作（线性变换）3.

Messiah___·2022-12-05 08:27

TensorFlow学习记录：批量归一化（BatchNormalization）

因为深层神经网络在做非线性变换前的输入值Y（Y=W*x+b，Y为输入激活函数前的值，W为权重，x为输入，b为偏置），随着网络深度增加或者在训练过程中，因为输入要

Barcelooooooooona·2022-12-04 09:36

Self-Attention 原理与代码实现

而Q,K,V正是通过Self-Attention的输入进行线性变换得到的。2.Q,K,V的计算Self-Attention的输入用矩阵X进行表示，使用线性变阵矩阵、、经过计算得到、、

DonngZH·2022-12-04 03:10

数字图像处理与应用——图像和视频压缩技术

JPEG是针对标准彩色图像和灰度图像压缩的程序；JPEG针对真实环境中的压缩效果较好，对工程图、卡通图、其他非真实感的图像压缩效果较差（原因在于其中利用到DCT线性变换，而DCT变换主要针对自然图像）；

栗子不哭·2022-12-03 11:50

空间域图像增强

空间域图像增强文章目录空间域图像增强1.基于灰度变换的图像增强1.1灰度线性变换1.2分段线性变换（增强对比度）1.3反转变换1.4对数变换1.5幂次变换1.6灰度切分2.基于直方图处理的图像增强2.1

站稳扶好·2022-12-03 10:59

人工智能-数学基础-小结

其要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是n维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向

Labiod·2022-12-03 04:50

线性代数及矩阵论（九）

MIT18.06线性代数笔记矩阵论笔记来自工程矩阵理论综合线性代数机器学习的数学基础配合视频线性代数工程矩阵理论文章目录二十九、相似矩阵和若尔当形1.相似矩阵2.若尔当形第三十讲：奇异值分解第三十一讲：线性变换及对应矩阵二十九

_森罗万象·2022-12-02 20:01

图形学知识基础：变换与矩阵的关系，齐次坐标

何为变换首先是两个参考视频：视频1：现代计算机图形学入门-闫令琪（第三章：变换的介绍）视频2：线性代数的本质-03-矩阵与线性变换在生活中，或者说在我们开发游戏的时候，会碰见很多很多的变换。

王王王渣渣·2022-12-02 19:34

图像增强（空间域）——灰度变换

若灰度级局限在很小的范围内(灰度级0~255)，显示出来的是模糊不清、没有层次感的图像；通过线性变换对每个像素点做线性变换，有效改变你图像视觉效果，即扩大原始的灰度等级范围，显得有层次。常见

帅杰的芯路之旅·2022-12-02 15:31

空域图像增强-图像点操作

图像二值化(阈值)处理:·经过阈值处理后的图像变成了一幅黑白二值图.双固定阈值法:,其中为指定的阈值.窗口灰度变换处理:·灰度窗口变换的变换函数表达式如下:,式中表示窗口的下限,表示窗口的上限.分段线性变换

好梦成真Kevin·2022-12-02 15:31

pytorch 层标准化 LayerNorm 的用法

为什么要标准化（理解的直接跳过到这部分）BatchNormalization的作用就是把神经元在经过非线性函数映射后向取值区间极限饱和区靠拢的输入分布强行拉回到均值为0方差为1的比较标准的正态分布的区间，使得非线性变换函数的输入值落入激活函数比较敏感的

地球被支点撬走啦·2022-12-02 13:12

Python图像处理【3】Python图像处理库应用

Scikit-image转换图像色彩空间3.1将RGB图像转换至HSV色彩空间3.2将RGB图像转换至YUV色彩空间4.用OpenCV调整图像的大小5.使用Scikit-image在图像中添加水印6.使用线性变换改变图像的亮度

AI technophile·2022-12-01 20:06

Python代码实现图像增强（线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层、直方图均衡化、平滑滤波器、锐化滤波器）

1.线性变换代码：importcv2importrandomimportimutilsimportnumpyasnp#彩色图像每个像素值是[x,y,z],灰度图像每个像素值便是一个np.uint8image

m0_61899108·2022-12-01 14:54

PyTorch深度学习笔记之五（使用神经网络拟合数据）

其核心就是给输入做一个线性变换（如乘以一个权重再加上一个常数作为偏置），然后应用一个固定的非线性函数，即激活函数。比如:o=tanh(wx+b)o=tanh(

执假以为真·2022-12-01 08:24

《PyTorch深度学习实践》-B站刘二大人-day4

逻辑斯蒂回归B站刘二大人的PyTorch深度学习实践——逻辑斯蒂回归视频中截图说明：1、逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面，添加了激活函数(非线性变换)2、分布的差异：KL散度，cross-entropy

爱编程的西瓜·2022-11-30 22:24

点云仿射变换—open3d python

仿射变换包含了一组线性变换和一个平移变换。其中，线性变换可以用矩阵左乘来表示。因此，仿射变换可以用矩阵和向量的方式来表达。

Coding的叶子·2022-11-30 21:56

图神经网络task2——消息传递

MessagePassing基类2.1、MP类和基本方法3、MessagePassing实例3.1、三个函数的数学定义3.2、`GCNConv`实现步骤（1）向邻接矩阵添加自环边（2）对节点的特征矩阵进行线性变换

Wmnyang·2022-11-30 15:52

PyTorch学习（九）--Softmax Classifier

传送门：SoftmaxClassifier说明：1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。

just kidding°·2022-11-30 12:29

陷波滤波器（Notch Filter）的离散化设计

srad/srad/sTsT_sTs-离散化采样时间，单位：sssy(k)y(k)y(k)-第k次输出信号r(k)r(k)r(k)-第k次输入信号概述本文以如下二阶陷波滤波器的传递函数为例，分别简要介绍双线性变换和零极点匹配方法

SmartFish.liu·2022-11-30 10:51

常见三种陷波滤波器（Notch Filter）的离散化设计

陷波滤波器形式有很多种，一般简单的形式传递函数为：这种形式滤波器陷波深度不可调陷波滤波器差分方程推导（双线性变换法）以100hz陷波频率为例，matlab代码如下：f=100;%Hzw=2*pi*f;%

qczhao_10·2022-11-30 10:12

计算机控制系统设计题例题,计算机控制系统练习题..doc

《计算机控制系统》学习中心：专业：学号：姓名：作业三第五章5.1已知连续系统的传递函数:(1);(2)试用冲击不变法﹑阶跃不变法﹑零极点匹配法﹑双线性变换法、差分变换法，将上述传递函数转换为等效的Z传递函数

浪斌·2022-11-30 07:30

pytorch中张量的运算

在深度学习中，经常需要对张量做四则、线性变换和激活等。

饕餮&化骨龙·2022-11-30 06:20

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