Gaussian 第7页

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

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

GDFN模块（restormer）

GDFN做了两个基本的改进：门机制深度可分离卷积架构如下图：门机制通过经过线性变换的两个平行通道的逐元素点积实现，其中一个通道用GELU激活，可以参考GaussianErrorLinearUnits(GE

寂静的以·2023-08-27 10:54

论文阅读 FOCUS-AND-DETECT: A SMALL OBJECT DETECTION FRAMEWORK FOR AERIAL IMAGES

ASMALLOBJECTDETECTIONFRAMEWORKFORAERIALIMAGESABSTRACT1Introduction2RelatedWork3Focus-and-Detect3.1Overview3.2FocusStage3.2.1GeneratingGround-TruthBoxesofFocalRegionsUsingGaussianM

Re-赟·2023-08-25 05:52

linux使用gaussian提交命令,使用Gaussian时的几个实用脚本和命令

使用Gaussian时的几个实用脚本和命令文/Sobereva@北京科音Firstrelease:2014-Nov-5Lastupdate:2020-Jan-28这里提供几个平时Gaussian计算时常用的简单小脚本和命令

唐荣轩·2023-08-24 02:09

激活函数总结（十四）：激活函数补充(Gaussian 、GCU、ASU)

激活函数总结（十四）：激活函数补充1引言2激活函数2.1Gaussian激活函数2.2GrowingCosineUnit(GCU)激活函数2.3AmplifyingSineUnit(ASU)激活函数3.

sjx_alo·2023-08-23 17:53

OpenCV常用的算子

高斯滤波器（GaussianFilter）：用于平滑图像，与均值滤波类似，但它对周围像素的权重不同，更接近中心像素的权重较大。中值滤波器（MedianFilter）：用于去除图像

奋进的大脑袋·2023-08-23 15:22

丰。。·2023-08-23 08:17

opencv图像校正

opencv图片矫正基本操作：图像的翻转（镜像）、平移、旋转、仿射与透视变换（OPENCVC++）常用图像函数：几个常见的cv函数，cvtcolor、gaussianblur、canny等等旋转：霍夫线可以实现仿射

xzen·2023-08-22 04:22

OpenCV图形校正

fromimutils.perspectiveimportfour_point_transformimportimutilsimportcv2defGet_Outline(input_dir):image=cv2.imread(input_dir)gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)blurred=cv2.GaussianBlur

仙阁.·2023-08-22 04:49

机器视觉之背景扣除

OpenCV提供了许多用于背景扣除的函数和方法，其中最常用的是基于高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）的背景扣除方法。

奋进的大脑袋·2023-08-21 17:05

R语言中实现非参数单指标模型估计的函数mgcv::gam

gam(formula,family=gaussian(),data=list(),weights=NULL,subset=NULL,na.action,offset=NULL,method="GCV.Cp

zoujiahui_2018·2023-08-21 01:16

基于MFCC特征提取和GMM训练的语音信号识别matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1MFCC特征提取4.2GaussianMixtureModel（GMM）4.3.实现过程4.4应用领域5.算法完整程序工程

简简单单做算法·2023-08-17 08:14

DIP: Spectral Bias of DIP 频谱偏置解释DIP

OnMeasuringandControllingtheSpectralBiasoftheDeepImagePrior1.方法原理1.1动机1.2相关概念1.3方法原理频带一致度量与网络退化谱偏移和网络结构的关系Lipschitz-controlled卷积层Gaussian

留小星·2023-08-16 18:05

ThreeJS 模糊Shader

GaussianShader代码如下：varGaussianBlurShader={uniforms:{"tDiffuse":{value:null},"v":{value:1.0/512.0},"h"

骚猫人战神·2023-08-15 19:05

数学基础--高斯分布详解

1、简介正态分布（NormalDistribution），又名高斯分布（GaussianDistribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力

jimte_pro·2023-08-15 17:36

透视转换，仿射

.imread("test_03.png")copy_img=img.copy()#灰度图gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#高斯滤波blur=cv2.GaussianBlur

dillqq·2023-08-15 17:47

Matlab---自适应高斯核

function:通过高斯核产生相应的密度矩阵%parameter：im：输入图像，灰度图；points：标注的点[XY]，n*2的矩阵functionim_density=get_density_map_autogaussian

X_xxieRiemann·2023-08-12 12:00

高斯模糊与图像处理（Gaussian Blur）

高斯模糊在图像处理中的用途及其广泛，除了常规的模糊效果外，还可用于图像金字塔分解、反走样、高低频分解、噪声压制、发光效果等等等等。正因为高斯模糊太基础，应用太广泛，所以需要尽可能深入认识这个能力，避免在实际应用中无意采坑。一维高斯核函数公式G(x)=12πσe−(x−μ)22σ2G(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma

拜阳·2023-08-12 04:34

python opencv 锐化_Python - OpenCV 之图像平滑[转]

目标：[1]-模糊/平滑图片来消除图片噪点.[2]-涉及OpenCV函数：cv2.blur(),cv2.GaussianBlur(),cv2.medianBlur(),cv2.bilateralFilter

weixin_39650994·2023-08-11 06:40

opencv基础45-图像金字塔01-高斯金字塔cv2.pyrDown()

高斯金字塔（GaussianPy

玩转AI·2023-08-09 07:59

python绘制二维核密度估计图（Kernel Density Estimation)

("draw_picture/down_150.csv")x=df['time']y=df['score']#Calculatethepointdensityxy=np.vstack([x,y])z=gaussian_kde

黑白Howard·2023-08-09 06:26

iOS实现图片高斯模糊效果

CIContextcontextWithOptions:nil];CIImage*inputImage=[[CIImagealloc]initWithImage:[UIImageimageNamed:@"1.png"]];//creategaussianblurfilterCIFilter

xietao3·2023-08-09 05:18

iOS-实现高斯模糊效果(swift)

给UIImage添加分类extensionUIImage{///高斯模糊funcgaussianBlur(varblurAmount:CGFloat)->UIImage{//高斯模糊参数(0-1)之间，

Rki-dor·2023-08-09 05:48

OPENCV C++(五)滤波函数+sobel边缘检测+人脸磨皮mask

滤波函数中值滤波medianBlur(frame,detectmat,5);平均滤波blur(frame,detectmat,Size(5,5));高斯滤波（最后一个是方差越大越模糊）GaussianBlur

ElE rookie·2023-08-07 01:53

用 Gaussian Process 建模 state-action 空间相关性，加速 Multi-Fidelity RL

1intro利用相邻state-action的空间相关性来加速学习：通过GaussianProcess（GP）作为函数逼近器。主要贡献：两个算法。

qw_6918966011·2023-08-06 11:23

opencv-32 图像平滑处理-高斯滤波cv2.GaussianBlur()

在进行均值滤波和方框滤波时，其邻域内每个像素的权重是相等的。在高斯滤波中，会将中心点的权重值加大，远离中心点的权重值减小，在此基础上计算邻域内各个像素值不同权重的和。基本原理在高斯滤波中，卷积核中的值不再都是1。例如，一个3×3的卷积核可能如图7-20所示：在图7-21中，针对最左侧的图像内第4行第3列位置上像素值为226的像素点进行高斯卷积，其运算规则为将该点邻域内的像素点按照不同的权重计算和。

玩转AI·2023-08-05 10:50

ISP记1

噪声分类空间区域分布模型分类：Gaussian噪声、瑞利噪声、泊松噪声、乘性噪声、脉冲噪声、均匀分布噪声频域谱波形分类：均匀分布噪声、白噪声（噪声的功率谱为参数，且与图像线性无关）1/f噪声、af2f^

追求源于热爱！·2023-08-03 14:09

高斯白噪声（white Gaussian noise，WGN）

本文科普一下高斯白噪声（whiteGaussiannoise，WGN）。

他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2023-08-02 17:55

基于opencv的几种图像滤波

boxFilter()blur()GaussianBlur()medianBlur()bilateralFilter()二、代码#include#include#include#includeusingnamespacestd

Goodness2020·2023-08-01 13:59

91.qt qml-圆角毛玻璃高斯模糊

qml中使用毛玻璃，可以通过两个类型GaussianBlur或者FastBlur使用，效果如下所示:接下来先来介绍FastBlur和GaussianBlur1.FastBlur介绍FastBlur提供比

诺谦·2023-07-26 07:07

朴素贝叶斯

案例代码如下：fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnpnp.random.seed(

叼根棒棒糖打天下·2023-07-26 07:04

Matlab初入门之高斯滤波

);%读取图像[ROW,COL,DIM]=size(M);%保存图像尺寸subplot(3,3,1),imshow(M),title('original');%显示原始图像P1=imnoise(M,'gaussian

cyy1104·2023-07-25 15:14

图像滤波器

高斯噪声•高斯噪声(Gaussiannoise)是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。•特别的，如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的任意两个采样样本之

cyy1104·2023-07-25 15:41

sklearn(6.13作业)

fromsklearnimportdatasets,metricsfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.ensembleimportRandomFore

Pessimist_34ad·2023-07-25 05:42

opencv常用API记录(python版)

文章目录1.cv2.minAreaRect2.cv2.boxPoints()3.cv2.drawContours()4.cv2.GaussianBlur5.cv2.Laplacian1.cv2.minAreaRect

Thomas_Cai·2023-07-24 15:37

【NLP】Gelu高斯误差线性单元解释

GaussianErrorLinerarUnits(GELUS)论文链接：https://arxiv.org/abs/1606.08415不管其他领域的鄙视链，在激活函数领域，大家公式的鄙视链应该是：Elus

zkq_1986·2023-07-23 05:58

mmlab提高GPU利用率

以下是重写了mmpretrain中的SelfSupDataPreprocessor，config中flip、ColorJitter、GaussianBlur等cpu上进行的图像变换改用torchvision.transforms

lh_lyh·2023-07-23 05:12

【跑实验07】RuntimeError: Argument #6: Padding size should be less than the corresponding input dimension

最近在尝试跑实验的时候，我们的部分代码为：patch_h=28patch_w=28feat_dim=768transform=T.Compose([T.GaussianBlur(9,sigma=(0.1,2.0

旅途中的宽~·2023-07-22 04:14

处理系统valueForUndefinedKey:类型的crash报错

背景最近上线项目中使用UIVisualEffectView（高斯模糊）出现[valueForUndefinedKey:]:thisclassisnotkeyvaluecoding-compliantforthekeygaussianBlur

爱迪生的小跟班·2023-07-20 06:43

图像特征之SIFT特征匹配

具体分为：特征检测子特征描述子检测子构建尺度空间尺度规范化的LaplacianofGaussian(LoG)算子具有尺度不变性。

可乐0221·2023-07-18 17:42

Gaussian VS Normal

先吐槽也许真有不同，但是一般提“高斯分布”的人，包括论文期刊里面，都是为了显得自己高级，因为正态分布是中学就提过的东西嘛，现在再说好像有点low。。。其实他想表达的就是正态分布，按正态分布理解就可以。做学问做到这样，为了高级而高级，而不是为了把事情讲明白，也真是够了。再刨根问底正态分布=高斯分布=钟形曲线统计学家和数学家对这种分布统一使用“正态分布”一词，但物理学家有时将其称为“高斯分布”，并且由

Y Shy·2023-07-18 15:45

ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy‘ 解决方案

问题描述今天做NLA的作业，需要使用gaussianelimination，不是特别想用C++来完成，主要是太麻烦。于是就准备使用自己贫瘠的Python来完成。

努力的老周·2023-07-17 18:51

关于在阅读nnUNet代码中的一些小细节的记录(二)

1.推理阶段：在nnUNet/nnunet/network_architecture/neural_network.py的250行的_get_gaussian函数。

镜中隐·2023-07-16 23:12

图像处理之高斯滤波

.一维高斯函数2.二维高斯函数高斯滤波1.高斯核生成2.滤波过程高斯函数高斯函数广泛应用于统计学领域，用于表述正态分布，在信号处理领域，用于定义高斯滤波器，在图像处理领域，二维高斯核函数常用于高斯模糊GaussianBlur

菜菜的小粉猪·2023-07-14 13:52

【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（7 月 13 日论文合集）

EffectiveDiffusion-GeneratedImagesDetection1.2LargeClassSeparationisnotwhatyouneedforRelationalReasoning-basedOODDetection1.3VisualizationforMultivariateGaussianAnomal

旅途中的宽~·2023-07-14 11:43

python优化库scipy.optimize测试（notebook版本）

代码链接notebook数据准备使用一个混合高斯分布作为测试（两个均值不同的高斯分布相加），存在两个极值点(-1,-1)和(1,1)#二维正态分布生成函数defgaussian2d(x,y,x_mean

季马宝宝·2023-07-14 10:54

图像金字塔，原理、实现及应用

常见的图像金字塔有两类，一种是高斯金字塔（GaussianPyramid），另一种的拉普拉斯金字塔（LaplacianPyramid）。一般在图像处理中，高斯代表“模糊”，而拉普拉斯代表“差异”。

拜阳·2023-06-24 02:42

图像金字塔

它由两个主要的金字塔类型组成：高斯金字塔（Gaussianpyramid）和拉普拉斯金字塔（Laplacianpyramid）。

Make_magic·2023-06-24 02:41

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