高斯投影变换第55页

opencv回顾之路Imgproc Module

基础图像处理部分：1.图形绘制操作2.图像文本显示3.图像平滑处理（降低图像噪声：g(i,j)=∑(k,i)F(i+k,j+l)h(k,l)）3.1blur()；与均值滤波器类似3.2GaussianBlur()；高斯滤波器

妈妈做的脆皮鱼·2023-02-01 08:44

python图像处理（均值滤波）

为了降低这些噪声对最终图像处理效果的影响，人们想了很多的方法，比如说均值滤波、中值滤波、高斯滤波等等。和其他滤波方法相比较，均值滤波是直觉上面比较容易想得到的方法。

嵌入式-老费·2023-02-01 03:54

视觉SLAM十四讲学习笔记-第六讲-非线性优化的实践-高斯牛顿法和曲线拟合

专栏系列文章如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉

goldqiu·2023-01-31 22:13

第十天海报制作 2019-05-14

海报基本效果场景打造se色调加深蓝色到透明渐变混合模式改为叠加白色到透明渐变混合模式改为叠加复制一个光效图层下层为高斯模糊

与君共勉_193b·2023-01-31 20:43

gtsam官方教程学习（doc_gtsam.pdf）

1//创建一个空的非线性因子图2NonlinearFactorGraphgraph;34//在位姿1上添加高斯位姿先验5Pose2priorMean(0.0,0.0,0.0);//设置先验位姿6noiseModel

hit_Simon_auto·2023-01-31 19:45

LeGO-LOAM的残差公式及雅克比推导

这几天在看源码的过程中，发现LeGO-LOAM的优化需要的东西（比如残差、雅克比、高斯牛顿），全是手推的公式，并不像A-LOAM那样调的ceres库，而且涉及大量的欧拉角的外旋（这部分下篇文章去总结），

bug大湿·2023-01-31 19:44

gtsam使用总结（转）

原文链接添加边(对应到因子图中的因子):构造因子,向图中添加因子构造因子所需参数:连接顶点类型;连接顶点的序号;测量值;高斯噪声模型,使用gtsam定义的信息矩阵形式构造gtsam::SharedNoiseModelmodel

wechatNO·2023-01-31 19:12

(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(39) EPnP 算法原理详解→理论基础三:高斯牛顿迭代

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的(01)ORB-SLAM2源码无死角解析链接如下(本文内容来自计算机视觉lifeORB-SLAM2课程课件):(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/123092196文末正下方中

江南才尽，年少无知！·2023-01-31 18:23

强化学习概述——《动手学强化学习》笔记

佛系更新~\quad\quad目录强化学习概述强化学习问题概述强化学习的定义强化学习的环境马尔可夫决策过程强化学习的目标总回报目标函数值函数状态值函数状态-动作值函数强化学习常用策略贪婪策略高斯策略玻尔兹曼策略玻尔兹曼策略参考文献强化学习问题概述人生中充满选择

奋斗的西瓜瓜·2023-01-31 13:47

SIFT特征提取

1.构建尺度空间图1.尺度空间与高斯差分其中：阶（Octave）数：每阶有效样本（Sample）数：每阶总样本数：高斯空间：每个Octave中的左半部分高斯差分空间：每个Octave中的右半部分2.关键点检测图

低调小帅哥·2023-01-31 12:35

【图像算法】马赛克识别

【实现】图像边缘检测算法识别算法步骤：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。

darlingmz·2023-01-31 12:56

模式识别与机器学习(三)——高斯分布基础

1.2中高斯分布基础高斯分布是概率论中最常用的概率分布之一，其概率密度函数如下高斯分布由两个参数控制，其中是均值，是方差。称为标准差，方差的倒数称为精度。

Ice_spring·2023-01-31 12:00

BERT各个超参数含义

attention_probs_dropout_prob":0.1,#乘法attention时，softmax后dropout概率"directionality":"bidi","hidden_act":"gelu",#激活函数高斯误差线性单元

a2428083131·2023-01-31 11:42

python分片实现矩阵下采样_使用Python实现正态分布、正态分布采样

多元正态分布(多元高斯分布)直接从多元正态分布讲起。多元正态分布公式如下：这就是多元正态分布的定义，均值好理解，就是高斯分布的概率分布值最大的位置，进行采样时也就是采样的中心点。

Huigr王·2023-01-31 11:06

图像处理1-图像滤波

处理的过程中通常都会存在一定的噪声干扰，噪声对于图像时一种干扰信息，使图像变得更模糊，掩盖了图像的一些特征，给图像处理带来了不便，滤波时消除图像在采集、传输和处理过程中所产生的噪声滤波处理的函数主要有：均值滤波，方框滤波，高斯滤波

Qt学视觉·2023-01-31 11:35

图像处理--图像滤波与滤波器

常见的图像滤波器：线性滤波：均值滤波高斯滤波非线性滤波：中值滤波双边滤波*均值滤波均值滤波，其实就是邻域平均法，即用一片图像区域的各个像素的均值来代替原图像中的各个像素值。

hongge372·2023-01-31 11:04

图像处理之均值滤波器、高斯滤波器和双边滤波器

目录引言均值滤波器高斯滤波器双边滤波器引言在图像处理中，对于平滑噪声可以分别在空域和频域中进行处理，在这里主要介绍下空域内一些比较常见的滤波处理并相互比较。

kzzyf·2023-01-31 10:57

多目标跟踪之数据关联算法——匈牙利算法

外观距离appearancedistance，来自检测切片ROI的网络特征提取；——余弦距离运动模型距离马氏距离，来自检测-跟踪的kalman校正距离，马氏距离==二维高斯分布，利用相关可以去除维度间的

_helen_520·2023-01-31 10:44

改进的粒子滤波算法及其应用研究（Matlab代码实现）

文献[9]表明了线性高斯模型的最优滤波算法是卡尔曼滤波(Kalman

荔枝科研社·2023-01-31 10:40

2023美赛数学建模思路 - 案例：线性回归

dc_sinor/article/details/128779911内容简介符号说明一、线性回归（最小二乘法及其几何意义）1、矩阵表达下的最小二乘法2、最小二乘法的几何意义二、线性回归（最小二乘法-概率视角-高斯噪声

建模君A·2023-01-31 09:07

6.2.高斯混合聚类

EM算法期望极大算法.它是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数估计.EM算法的每次迭代由两步组成：E步求期望,M步求极大.三硬币模型：已知三枚硬币A,B,C.这些硬币正面出现的概率分别为,现进行如下的实验graphTDx-->AA-->|p|BA-->|n|CB-->|p|D[1]B-->|n|E[0]C-->|p|D[1]C-->|n|E[0]D-->yE-->y独立重复地n次试验,观测结

BlueFishMan·2023-01-31 09:47

【pytorch】常用图像处理与数据增强方法合集（torchvision.transforms）

）尺寸缩放（Resize）随机旋转（RandomRotation）水平翻转（RandomHorizontalFlip）垂直翻转（RandomVerticalFlip）色彩抖动（ColorJitter）高斯

Xavier Jiezou·2023-01-31 08:05

Python实现图像padding与高斯卷积等操作（不调包）

运行环境及编译工具WindowsVSCode编程语言及库版本库版本Python3.7.0copy无numpy1.19.2opencv3.4.2PIL8.1.0matplotlib3.4.3问题1黑白图像灰度扫描(20分)实现一个函数s=scanLine4e(f,I,loc),其中f是一个灰度图像，I是一个整数，loc是一个字符串。当loc为’row’时，I代表行数。当loc为’column’时，I

凉公子·2023-01-31 08:34

拟合与估计问题中的鲁棒方法

在一般的拟合与估计算法中，一般均假设测量数据点误差来源仅发生在对该点的位置测量，并服从高斯分布(如最小二乘)。实际情况中，普遍存在一些测量数据点的数值由于前级测量失效、突发干扰等原因而严重偏离真实值。

老马过河hhh·2023-01-31 08:02

JTS简介

地理坐标系球面坐标系，以度为单位，比如WGS84等等投影坐标系，以米为单位，比如墨卡托投影，高斯投影，UTM投影等等SRID国际标准下坐标系唯一ID，比如WGS84=4326，墨卡托投影=3857WKTWKT

md_2014·2023-01-31 07:14

【特征提取】基于python计算曲线的曲率

参考资料[1]基于python计算曲线的曲率2022.1[2]Python中曲率与弯曲的转换_法曲率、主曲率、高斯曲率、平均曲率2020.12

赵孝正·2023-01-31 07:25

python 二次曲面拟合求三维点集的曲率

目录一、理论知识1、主曲率、平均曲率与高斯曲率2、曲率的计算3、局部曲面类型4、参考文献二、代码实现三、结果展示一、理论知识1、主曲率、平均曲率与高斯曲率曲率是曲线弯曲程度的一个度量。

点云侠·2023-01-31 07:54

初入SLAM（5）——SIFT中的高斯模糊

1.Go高斯模糊高斯模糊是一种图像滤波器，它使用正态分布（高斯函数）计算模板值，并使用该模板与原图像做卷积运算，达到模糊图像的目的。

REstrat·2023-01-31 07:16

多项式学习笔记

拉格朗日插值由nnn个点(xi,yi)(x_i,y_i)(xi,yi)可以唯一确定一个n−1n-1n−1次多项式f(x)f(x)f(x)，要求出f(k)f(k)f(k)的值可以O(n3)O(n^3)O(n3)高斯消元

zcxxn·2023-01-31 07:44

MATLAB | 全网最全边际图绘制模板(直方图、小提琴图、箱线图、雨云图、散点图... ...)

0数据准备就每组数据都是两列的数值矩阵，之后放在元胞数组中即可，如下例：%构造三个符合高斯分布的点集PntSe

slandarer·2023-01-30 22:52

2017.06.27—今日总结，指纹识别图像增强提取频率、mask、gabor滤波器

比如：如果图像的某个点的像素是100，其周围点的像素分别是98,99,101,300；那么这个像素值为300的就要被提取出来进行处理；3.查了很多Gabor滤波器的资料，gabor滤波器是一种正弦函数和高斯函数的叠

sjtlll123·2023-01-30 22:44

PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析|数据分享|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅银行数据集我们的数据集描述y-客户是否订阅了定期存款？（二进制：'是'，'否'）我们的目标是选择最好的回归

·2023-01-30 20:41

闲聊Java编程入门一：前言

Java虽然没有能让我大富大贵，但是也让我能养活了自己，收入不错（感谢祖师爷詹姆斯·高斯林）。以前也有过想法想写个教程什么的，但是资历太浅，怕误人子弟。

枫山别院·2023-01-30 19:09

机器学习/深度学习实战——kaggle房价预测比赛实战（数据预处理篇）

留小星·2023-01-30 13:56

android直播sdk 美颜,美颜SDK，实时美颜滤镜SDK，直播美颜SDK开发服务

目前来看，关于美颜SDK的步骤，在算法方面可以选择双边滤波，导向滤波，表面模糊等，只要能保边缘就行，有人说高斯模糊是不行的，但事实上只做美白是可以的，高斯模糊没办法实现磨皮效果。

饿鱼小孩儿·2023-01-30 12:38

线性判别准则(LDA)与线性分类算法(SVM))

线性判别分析原理1.类内散度矩阵2.类间散度矩阵3.广义瑞利商三、Sklearn库实现线性判别分析四、SVM1.简介2.距离衡量标准五、SVM数据集进行可视化分类月亮数据集1.线性SVM2.多项式核3.高斯核六

Tarbet·2023-01-30 11:33

opencv 高斯滤波_【他山之石】pytorch 实现双边滤波

“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。作者：知乎—尹相楠原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/310710051前几天研究了传统的美颜算法，了解到双边滤波(bilateral

weixin_39747075·2023-01-30 11:29

PyTorch nn.Conv2d自定义权重实现三通道上分通道滤波

自定义权重实现三通道上分通道滤波最近做的一个项目涉及到传统图像滤波算法与深度学习算法结合的框架，为了实现模型的统一，考虑用PyTorch重写之前用OpenCV实现的一种MSRCR算法的变种，该算法中需要用到一种自定义权重的滤波算子来代替高斯滤波

NekoTom·2023-01-30 11:56

LA@向量@线性方程组与向量

向量和向量组间的关系n维单位向量向量组线性相关性@无关性例例定理12向量组本身向量间相互关系2个向量组间的表示关系向量组的相互表出@记号说明被表出向量组的线性相关性向量@线性方程组与向量不具体线性方程组的解高斯消元法适合求解具体的线性方程组消元法将原方程组化为阶梯形方程组的结果是否唯一

xuchaoxin1375·2023-01-30 11:23

机器学习6-聚类

距离计算方法3.K-means代码实现4.Sklearn实现K-means5.层次聚类1）原理及距离计算2）层次聚类示例6.sklearn实现层次聚类7.密度聚类8.密度聚类的sklearn代码实现9.高斯混合模型

哎呦-_-不错·2023-01-30 10:29

Canny、Sobel和Prewitt算子python实现

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmathimportcv2defcanny_my(gray):sigma1=sigma2=0.88sum=0gaussian=np.zeros([5,5])#生成二维高斯滤波矩阵

jvmkiller·2023-01-30 09:01

非局部均值去噪

简单的平滑滤波器有均值滤波器、高斯滤波器，算法复杂度低，但会导致图像模糊，双边滤波器是性能较好的非线性滤波

阿兵-AI医疗·2023-01-30 08:31

传统图像去噪方法（三）之非局部均值去噪（NLM）

NLM算法使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪，它利用了整幅图像来去噪，以图像块为单位在图像中寻找相似区域，再对这些区域求平均，能够比较好的去掉图像中存在的高斯噪声。

打着灯笼摸黑·2023-01-30 08:01

Continuous Semantic Topic Embedding Model Using Variational Autoencoder论文阅读

这无疑改善了以往的连续词嵌入主题模型中使用的高斯分布无法正确解释

Cry_Cry00·2023-01-30 07:20

计算机视觉图像去噪原理,图像去噪方法研究进展

常见噪声分为椒盐噪声、高斯噪声和混合噪声，为了进行图像处理，需对图像去噪。

赤衿·2023-01-30 05:40

头条面经（同学一）

（重点回答，主要考察滤波类）滤波类包括均值滤波，高斯滤波，统计中值滤波，双边滤波，引导滤波，NLM（Non-Localmeans）算法，参考我的博客：https://blog.csdn.net/Victory_tc

Victory_tc·2023-01-30 05:08

【计算机视觉】01数字图像处理基础：图像降噪（滤波、稀疏表达、聚类低秩、统计模型、深度学习）

目录1.噪声模型2.图像滤波2.1均值滤波（线性，局部）2.2中值滤波（非线性，局部）2.3高斯滤波（线性，局部）2.4双边滤波（非线性，局部）2.5引导滤波2.6离散傅里叶变换DFT（变换域）2.7维纳滤波

TianleiShi·2023-01-30 05:07

百面机器学习|第三章经典算法

答：是，一个使用高斯核()训练的SVM中，若训练集中不存在两个点在同一个位置，则存在一组

砍柴人z·2023-01-30 04:39

6.filters滤波

只有在滤波预处理中将噪声点，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理，PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法，例如：双边滤波，高斯滤波

Callmegodyu、·2023-01-30 02:45

[图像处理学习笔记Opencv]双边滤波

其中：K核满足空域的高斯分布（滤波），V核满足值域的高斯分布（保留边界）。空域的高斯分布：离中心像素点越近，权值越大，否则越小。其中u,v为核的中心坐标。

科技小生·2023-01-29 11:14

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