高斯判别模型

Python+OpenCV图像处理实验

功能上感觉这个项目更加全面一些，特学习并分享~该项目可实现图像的多样化处理，基本上包含了OpenCV模块常用的图像处理功能，非常适合初学者理解和应用，包括：灰度化功能、反转功能、通道分离功能、噪音滤波功能、高斯双边滤波功能
不脱发的程序猿·2023-08-29 06:37

ORB-SLAM2算法8之特征点提取、生成描述子的ORBextractor

构建图像金字塔1.3.1为什么要构建图像金字塔1.3.2金字塔参数设置1.4提取ORB特征点1.4.1Fast角点检测1.4.2特征点提取流程1.4.3八叉树筛选及非极大值抑制2描述子生成2.1特征点的方向2.2高斯模糊
ZPILOTE·2023-08-29 05:16

【多天线传输技术】BPSK调制信号在复高斯瑞利信道下Alamouti的误码率分析

%%[预处理]clc;clear;closeall;%%[配置参数]N=3000000;%数据点数（个）SNR_dB=0:1:45;%信噪比（dB形式）SNR=10.^(SNR_dB/10);%信噪比（一般形式，Eb/N0）Ps=1;%信号功率，功率为1时其dB形式为0。Pn=Ps./SNR;%噪声功率Error_Count_1T1R=zeros(1,length(SNR_dB));%码元错误个数
MR_Promethus·2023-08-29 02:29

Android studio jni配置OpenCV（亲测有效，保姆级）

目录1.下载OpenCV的SDK2.创建AndroidNativeC++项目3.Android项目中导入OpenCV工程4.导入OpenCV的库文件5.实现opencv高斯模糊图像处理的demo要在AndroidStudio
Hdnw·2023-08-28 23:13

opencv-高斯滤波

1.获取原图大小img=cv2.imread("text.jpg")h,w=img.shape[:2]测试图片是一张256×256×3的图片2.图像补0#设置卷积核大小K_size=3pad=K_size//2out=np.zeros((h+pad*2,w+pad*2,3),dtype=np.cfloat)out[pad:pad+h,pad:pad+w]=img.copy().astype(np.
·2023-08-28 23:38

机器学习实战：Python基于EM期望最大化进行参数估计（十五）

文章目录1.前言1.1EM的介绍1.2EM的应用场景2.高斯混合模型估计2.1导入函数2.2创建数据2.3初始化2.4ExpectationStep2.5Maximizationstep2.6循环迭代可视化
Bioinfo Guy·2023-08-28 23:07

numpy - 卷积核可视化

1.高斯卷积核可视化#设置卷积核大小K_size,像素长度lK_size=3l=50pad=K_size//2img=np.zeros([K_size*50,K_size*50,3],dtype=np.uint8
·2023-08-28 23:05

matlab Curve Fitting Tool 生成的高斯拟合代码

function[fitresult,gof]=createFit(xdata,FITDATA)%CREATEFIT(XDATA,FITDATA)%Createafit.%%Datafor'untitledfit1'fit:%XInput:xdata%YOutput:FITDATA%Output:%fitresult:afitobjectrepresentingthefit.%gof:struct
举个栗子gcq·2023-08-28 21:17

2023.07.23 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.问题3.解决方案4.方法4.1框架4.2基于高斯扩散的修复方法4.3PM2.5的误差校正模型4.4PM2.5数据修复的GD-GRU模型4.5评估指标5.实验5.1网络参数
MoxiMoses·2023-08-28 21:39

opencv-高斯滤波

1.获取原图大小img=cv2.imread("text.jpg")h,w=img.shape[:2]测试图片是一张256×256×3的图片2.图像补0#设置卷积核大小K_size=3pad=K_size//2out=np.zeros((h+pad*2,w+pad*2,3),dtype=np.cfloat)out[pad:pad+h,pad:pad+w]=img.copy().astype(np.
·2023-08-28 11:09

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 45 】集成算法与聚类算法

1.2.1Bagging1.2.2Boosting1.2.2.1AdaBoost1.2.2.2GBDT1.2.2.3XgBoost1.2.3Stacking二、聚类算法2.1概念2.2常用聚类算法2.2.1K-means2.2.2层次聚类2.2.3DBSCAN算法2.2.4AP聚类算法2.2.5高斯混合模型聚类算法一
书某人.py·2023-08-28 11:03

MySQL项目迁移华为GaussDB PG模式指南

/PG）2.驱动选择2.1.使用postgresql驱动2.1.使用opengaussjdbc驱动3.其他考虑因素4.PG模式4.1MySQL和OpenGauss不兼容的语法处理建议4.2语法差异6.高斯数据库
冰点.·2023-08-28 11:24

Java背景

Java背景1，任职于太阳微系统（SunMicrosystems）的詹姆斯·高斯林等人于1990年代初开发Java语言的雏形，最初被命名为Oak，目标设置在家用电器等小型系统的程序语言，应用在电视机、电话
蓝心天·2023-08-28 08:06

Diffusion 和Stable Diffusion的数学和工作原理详细解释

正向扩散过程正向扩散过程逐步对输入图像x₀加入高斯噪声，一共有T步。该过程将产生一系列噪声图像样本x₁
deephub·2023-08-28 06:24

生活更美好

牛顿上小学时就经常动手制作小机械、小发明，高斯11岁就发现了二项式定理，18岁发明了用圆规和直尺作17边形的方法。自古少年出英才。科学并不神秘，科学就在我们中
六一班吕佳蓓·2023-08-28 02:57

python100个高斯拟合_高斯拟合python

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。一、导入sklearn算法包Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/in
清风碎刀·2023-08-27 15:09

运动目标检测代码(帧差、高斯混合、vibe代码实现)

当前主流的混合高斯背景模型，VIBE算法代码转载自他处。另外GMG算法，KNN算法在朱伟的书中也有讲，opencv3.0中，有专门的背景模型类BackgroundSubtractor。
snwang_miss·2023-08-27 15:39

EM算法在二维高斯混合模型参数估计中的应用

高斯混合模型高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型：其中，是系数，，；是高斯分布密度，，称为第k个分模型。
韩明宇·2023-08-27 15:38

Opencv图像分割 -- GMM（高斯混合模型）方法

一、高斯混合模型高斯混合模型（GaussianMixtureModel）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（ExpectationMaximization
焦糖甜饼~·2023-08-27 15:08

混合高斯背景建模

一、理论混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法，利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式的均值和标准差)表示背景，然后使用统计差分(如3σ原则)进行目标像素判断
璨若群星·2023-08-27 15:38

非标准分布随机数生成 - 逆变换ITM与舍选法Rejection

——2020.3.24：20:50首先明白一些概念，这里随机数是指服从某种分布的随机变量，比如高斯(标准正态)分布X~U(0,1)。
NYIST_TC_LYQ·2023-08-27 15:07

HMM study：认识混合高斯模型与EM算法（附Python仿真）

混合高斯模型GaussianMixedModel表示多个高斯分布的线性组合，设有随机变量X\textbf{X}X，则混合高斯模型表示如下p(x)=∑k=1KπkN(x/μk,∑k)p(\textbf{x
VeraWin·2023-08-27 14:37

（一）连续随机数的生成-从混合高斯分布中采样

从混合高斯分布中采样1.从混合高斯分布中采样2.Python编程2.1.伪代码2.2.Python编程实现1.从混合高斯分布中采样Example1:MixtureofGaussiandistributionLetX1
Yingjun Mo·2023-08-27 14:35

基于GMM的一维时序数据平滑算法

本文将介绍我们使用高斯混合模型(GMM)算法作为一维数据的平滑和去噪算法。假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。
·2023-08-27 10:05

高斯牛顿法 Python 实现

importnumpyasnpdefgenerate_noise_data(num=1000,noise_sigma=1.0):x=np.linspace(0,1,num)a,b,c=1,2,3func=lambdax:np.exp(a*x**2+b*x+c)y=func(x)+np.random.normal(0,noise_sigma,num)returnx,ydefgauss_newton(
GondorFu·2023-08-27 08:40

生成对抗网络GAN论文解读及原理分析

判别模型D：估计一个样本的概率。分辨这个样本是来自训练数据，还是来自于G生成的。对于G的训练过程是最大化D犯错的概率。这个框架对应于一个极小极大的两人博弈。
Annual Mercury·2023-08-27 06:34

Process finished with exit code 138 (interrupted by signal 10: SIGBUS)

场景:MNIST(Scikit-Learn)自带的图片识别库,进行降维,使用RBF(高斯相似度)核主成分分析时候,报出这个error:Processfinishedwithexitcode138(interruptedbysignal10
morn___·2023-08-26 23:45

图神经网络与分子表征：番外——基组选择

学过高斯软件的人都知道，我们在撰写输入文件gjf时需要准备输入【泛函】和【基组】这两个关键词。【泛函】敲定计算方法，【基组】则类似格点积分中的密度，与计算精度密切相关。
frank_haha·2023-08-26 21:31

基于拉普拉斯金字塔的图像融合

读入两幅大小相同的图像img1img2；构建img1img2的高斯金字塔，层数根据需要设定（本实验为7层）；根据高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的关系，推出拉普拉斯金字塔的Li（也为7层，第一层大小和原图相同
网绿눈_눈·2023-08-26 08:32

openCV实战-系列教程6：图像金字塔与轮廓检测（图像金字塔/高斯金字塔/拉普拉斯金字塔/图像上采样/图像下采样/轮廓检测/轮廓特征与近似/模版匹配）、原理解析、源码解读

打印一个图片可以做出一个函数：defcv_show(img,name):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()1、图像金字塔定义图像金字塔就是将图像组合成像金字塔一样的形状，比如原来的图像是1600*900，现在将它变换为1200*750的图像，在金字塔越上面就会越小。那么一张图像就会有多种形式，在以后如果做特征提取，可能不
机器学习杨卓越·2023-08-26 02:25

OpenCV实战系列总目录（更新中）

环境配置/图像读取打印/视频读取打印/图像裁剪/颜色通道提取/边界填充/数值计算）、源码解读_机器学习杨卓越的博客-CSDN博客2、openCV实战-系列教程2：阈值与平滑处理（图像阈值/图像平滑处理/高斯
机器学习杨卓越·2023-08-26 02:53

使用高斯滤波器进行表面开放轮廓过滤研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该滤波器旨在用于在表面计量中将短波和长波分量轮廓与主要表面轮廓分离。粗糙度参数可以从短波部件轮廓中评估。波纹度参数以及形状、位置和跳动偏差可以从长波分量剖面中评估。截止波长lc是初级轮廓分离的标准。滤波器使用自己的
然哥依旧·2023-08-26 00:22

iOS美颜滤镜效果

的图片或视频的处理框架，其本身内置了多达120多种常见的滤镜效果GPUImage是利用GPU，使在图片和视频上应用不同的效果和滤镜变得非常的容易，同时它还拥有出色的性能，并且它的性能要比苹果内置的相关APIs出色高斯模糊
CoreCoder·2023-08-25 21:30

使用高斯滤波器进行表面开放轮廓过滤研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该滤波器旨在用于在表面计量中将短波和长波分量轮廓与主要表面轮廓分离。粗糙度参数可以从短波部件轮廓中评估。波纹度参数以及形状、位置和跳动偏差可以从长波分量剖面中评估。截止波长lc是初级轮廓分离的标准。滤波器使用自己的
长安程序猿·2023-08-25 15:42

支持向量机SVM原理

在深度学习出现之前，基于高斯核的SVM在很多问题上一度
ZhangJiQun&MXP·2023-08-25 14:49

图像中噪声的总结学习

高斯噪声概率密度函数服从高斯分布的噪声。
Peneus·2023-08-25 14:15

图像噪声类型

图像噪声1.椒盐噪声2.斑点噪声3.高斯噪声1.椒盐噪声椒盐噪声（SaltandPepperNoise）是数字图像处理中常见的一种噪声形式，它表现为图像中随机出现黑白像素点的噪声。
atomh1994·2023-08-25 14:43

常见图像噪声和常见图像噪声处理算法

图像噪声1.1图像噪声的分类图像噪声按噪声与信号的关系可分为加性噪声和乘性噪声；按照产生原因可分为外部噪声和内部噪声；按照统计特性可分为平稳噪声和非平稳噪声；平稳噪声基于统计后的概率密度函数又可以分为：高斯噪声
夺命大猩猩·2023-08-25 14:42

MATLAB概率密度函数和累积分布函数指令

evpdf最大值型的极值I型分布（Gumbel分布）fpdff分布的概率密度函数gampdf伽玛分布的概率密度函数geopdf几何分布的概率密度函数hygepdf超几何分布的概率密度函数normpdf正态（高斯
weixin_46151690·2023-08-25 13:55

离子注入

中能量和影程关系.PNGSI3N4中能量和影程关系.PNGR：射程，离子在靶内的总路线长度Rp：投影射程R在入射方向上的投影ΔRp：标准偏差，垂直于入射方向平面上的标准偏差注入离子在靶内的纵向浓度分布可近似取高斯函数
简小黑·2023-08-25 11:22

基于STM32F1的电子罗盘HMC5883L角度测量

img-Axqqv48y-1692885921487)(…\img\HMC5883L.png)]型号：GY-271使用芯片：HMCL5883L供电电源：3-5V通信方式：IIC通信协议测试范围：±1.3-8高斯
蟕初的梦想·2023-08-25 10:34

opencv 文档识别+UI界面识别系统

目录一、实现和完整UI视频效果展示主界面：识别结果界面：查看处理图片过程：查看历史记录界面：二、原理介绍：将图像变换大小->灰度化->高斯滤波->边缘检测轮廓提取筛选第三步中的轮廓，选择其中较大的绘制轮廓近似
QTreeY123·2023-08-25 06:43

【论文学习】Distortion Agnostic Deep Watermarking

现有的DNN鲁棒水印方法，通常是在训练阶段将各类失真（例如JPEG压缩、高斯噪声、裁剪等…）纳入端到端网络中的噪声层，进行鲁棒训练，以获得抵抗攻击的鲁棒性。
小敏同学·2023-08-25 02:39

EM算法估计beta混合模型参数

当得到一批数据的normalisedloss{li∈[0,1]}i=1n\{l_i\in[0,1]\}_{i=1}^n{li∈[0,1]}i=1n之后，用beta混合模型（BMM）拟合两个峰，此前的一篇[3]是用高斯混合模型
HackerTom·2023-08-24 20:03

[Opencv]中值滤波(medianBlur)

OPENCV中的均值滤波、方框滤波、高斯滤波，都是线性滤波方式，由于线性滤波的结果是所有像素值的线性组合，因此含有噪声的像素也会被考虑进去，噪声不会被消除，而是以更柔和的方式存在。
SU科技·2023-08-24 18:48

PS如何四步制作人像电影海报

高斯模糊—可选颜色—添加杂色—配上文字第一步：高斯模糊海报图片放在人物图片上一层，对海报进行滤镜——高斯模糊继续调整混合模式为：强光，人物和色彩便融入在一起了第二步：可选颜色
qi1329147·2023-08-24 17:56

相机成像的焦距、物距、像距及景深理解

焦距、物距、像距最基本的关系可以用高斯成像公式表示：因此，当物距为无穷远时，像距等于焦距，成像在焦平面上。当物距在无穷远和两倍焦距之间
卡拉肖克_潘·2023-08-24 16:02

CUDA实现图像的高斯滤波（opencv实现）

高斯滤波简介：高斯滤波是通过对输入数组的每个点与输入的高斯滤波模板执行卷积计算然后将这些结果一块组成了滤波后的输出数组，通俗的讲就是高斯滤波是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到
命中缺汤·2023-08-24 15:21

MATLAB的7种滤波方法（重制版）

信号与系统作业需要滤除高斯白噪声。这篇文章质量很高，不仅是对不同滤波方式的简介和感性认识，也是对于MATLAB基本使用的熟悉。目录信号创建传统滤波1、Butterworth滤波
OliverH-yishuihan·2023-08-24 12:42

openCV实战-系列教程5：边缘检测（Canny边缘检测/非极大值抑制）、源码解读

1、Canny边缘检测流程使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。应用非极大值（Non-MaximumSuppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。
会害羞的杨卓越·2023-08-24 06:56
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