我正在尝试反编译上滤波器的卷积矩阵
我正在使用以下代码读取像素数据:
public static void main(String[] foo) {
new JavaWalkBufferedImageTest1();
}
public void printPixelARGB(int pixel) {
int alpha = (pixel >> 24) & 0xff;
int red = (pixel >> 16) & 0xff;
int green = (pixel >> 8) & 0xff;
int blue = (pixel)
我想在matlab中解决两个heaviside函数的卷积问题,问题是matlab不允许我这样做,并弹出一个错误:
??? Undefined function or method 'conv2' for input arguments of type 'sym'.
这就是我想要做的:
syms x;
conv(heaviside(-1-x), heaviside(x+3))
我想我可以用x可以得到的值来构造一个向量,然后用这个向量来构造它,但是我不想预先定义范围,所以我想把它保留为一个符号。
有什么建议吗?
在我遇到的所有其他编程语言中,如果语句总是需要布尔值才能工作,但是在Lua中,下面的代码不包含任何错误。如果不能同时执行真语句和假语句,在此if语句中将检查什么?你怎么能只检查“如果(变量)那么”?我是编程新手,目前正在与Roblox合作,任何帮助都将不胜感激。
function onTouched(Obj)
local h = Obj.Parent:FindFirstChild("Humanoid")
if h then
h.Health = 0
end
end
script.Paren
我的if语句不能工作。而且,不管周末的数字是多少,if语句都会一直出现。我知道我之前也问过类似的问题,但不管我怎么尝试,它都不起作用
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
int main ()
{
int day;
cout << " Enter day of the week " << endl;
cin >> day;
switch (day)
{
case 1 :
case 6 :
步骤1:
假设我想生成离散的均匀随机数,其值为-1或1。换句话说,我想生成具有以下分布的数字:
P(X = -1) = 0.5
P(X = 1) = 0.5
要生成这些数字中的100个数组,我可以编写以下代码:
n = 100
DV = [-1,1]; % Discrete value
RI = unidrnd(2,n,1); % Random uniform index
DUD = DV(RI); % Discrete uniform distribution
我的DUD数组看起来像:[-1,1,1,1,-1,-1,1,-1,...]
步骤2:
对于在第一个conv层之后的conv层,Tensorflow梯度总是为零。我尝试过不同的方法来检查它,但是渐变总是为零!下面是可以运行的小型可重复代码来检查该代码。
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import tensorflow as tf
import numpy as np
import math
import os
import random
import tflearn
batch_size =
我实现了一种使用这样的高斯模糊图像的方法:
- image I , size = WxH
- kernel K , size = MxM
- padded the kernel PD to the size of the image
i.e for an image 5x5 and a kernel 3x3 after padding the kernel looks like:
0 0 0 0 0
0 x x x 0
0 x x x 0
0 x x x 0
0 0 0 0 0
where X is the value from the origi
我需要用卷积定理计算卷积积。但是,我不明白为什么我需要在逆傅里叶变换上应用fftshift来得到正确的结果。否则,结果会被交换(嗯,我知道这就是产生fftshift的原因,但我不明白为什么我从反fft中得到一个交换的结果)。下面是一个很小的例子,它的两个函数减少得很快,这样我就不用再麻烦填充了。结果将与scipy.signal.convolve进行检查。
import numpy as np
import scipy.signal as sig
Nx = 400
xp = np.arange(Nx) - Nx/2.
Lg = 20
Lb = 2
我是图像处理的新手,我发现FFT卷积可以大大加快大核卷积的速度。
我的问题是,在使用kissFFT时,如何将内核应用于频率空间中的图像?
我已经做了以下工作:
//I have an image with RGB pixels and given width/height
const int dim[2] = {height, width}; // dimensions of fft
const int dimcount = 2; // number of dimensions. here 2
kiss_fftnd_cfg stf = kiss_fftnd_alloc(dim, dimcou