文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

推导svm约束条件为等式求极值下面看看不等式约束，求极值，可行域变大了推导svmSVM—线性不可分—核函数

梯度垂直于等高线，指向函数变化最快的方向，指向极大值点方向 约束条件为等式求极值 先来看个简单求极值例子 h(x,y) = x+y-1=0,f(x,y) = (x-2)**2+(y-2)**2 先看下图形...z=f(x,y)等高线，以点(2,2)为圆形的同心圆 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d...，f(x,y)表示的是点(2,2)点到可行域点{(x,y)|h(x,y)=0}的距离，可以看出最大值是无穷大，最小值就是点（2，2）到直线h(x,y)=0的垂直距离 从另一方面来说,极值点（x,y）,存在...\lambda满足 可以从上式求的极小值点，可以通过判断二阶偏导数矩阵局部正定性，判断是极大值极小值。...g(x,y)=x**2+y**2<=1 最小值点f的梯度等于0，从图中可以看出在可行域，梯度反向时取的最小值，梯度同向取的最大值，存在\lambda,使得 注意\lambda*g=0,还有个情况是f

1.3K40

OpenCV边缘检测与视频读写

基于搜索：通过寻找图像一阶导数中的最大值来检测边界，然后利用计算结果估计边缘的局部方向，通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值，代表算法是Sobel算子和Scharr算子。...Canny算法：是一个多阶段的边缘检测算法，包括使用高斯滤波器平滑图像、计算梯度幅度和方向、应用非最大抑制以及使用双阈值法进行边缘跟踪。...(src1, alpha, src2, beta)  案例： import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt...案例： import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('ho.jpg...像素梯度计算：计算图像中每个像素的梯度幅度和方向，这有助于确定边缘的强度和方向。 非极大值抑制：只保留梯度幅度最大的像素，抑制其他非极大值像素，这样可以减少边缘检测中的伪边缘。

10410
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    Python3《机器学习实战》学习笔记（六）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法

    怎么求解使J(θ)最大的θ值呢？因为是求最大值，所以我们需要使用梯度上升算法。如果面对的问题是求解使J(θ)最小的θ值，那么我们就需要使用梯度下降算法。...面对我们这个问题，如果使J(θ) := -J(θ)，那么问题就从求极大值转换成求极小值了，使用的算法就从梯度上升算法变成了梯度下降算法，它们的思想都是相同的，学会其一，就也会了另一个。...本文使用梯度上升算法进行求解。 2 梯度上升算法 说了半天，梯度上升算法又是啥？J(θ)太复杂，我们先看个简单的求极大值的例子。一个看了就会想到高中生活的函数： ? 来吧，做高中题。...这个函数的极值怎么求？显然这个函数开口向下，存在极大值，它的函数图像为： ? 求极值，先求函数的导数： ? 令导数为0，可求出x=2即取得函数f(x)的极大值。...那么，先让我们编写代码，看下数据集的分布情况： # -*- coding:UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ""

    71210

    Logistic回归基础篇之梯度上升算法

    综上所述，满足J(θ)的最大的θ值即是我们需要求解的模型。 怎么求解使J(θ)最大的θ值呢？因为是求最大值，所以我们需要使用梯度上升算法。...面对我们这个问题，如果使J(θ) := -J(θ)，那么问题就从求极大值转换成求极小值了，使用的算法就从梯度上升算法变成了梯度下降算法，它们的思想都是相同的，学会其一，就也会了另一个。...本文使用梯度上升算法进行求解。 2、梯度上升算法 说了半天，梯度上升算法又是啥？J(θ)太复杂，我们先看个简单的求极大值的例子。...显然这个函数开口向下，存在极大值，它的函数图像为： 求极值，先求函数的导数： 令导数为0，可求出x=2即取得函数f(x)的极大值。...那么，先让我们编写代码，看下数据集的分布情况： # -*- coding:UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np """

    35620

    Logistic回归基础篇之梯度上升算法

    综上所述，满足J(θ)的最大的θ值即是我们需要求解的模型。 怎么求解使J(θ)最大的θ值呢？因为是求最大值，所以我们需要使用梯度上升算法。...面对我们这个问题，如果使J(θ) := -J(θ)，那么问题就从求极大值转换成求极小值了，使用的算法就从梯度上升算法变成了梯度下降算法，它们的思想都是相同的，学会其一，就也会了另一个。...本文使用梯度上升算法进行求解。 2、梯度上升算法 说了半天，梯度上升算法又是啥？J(θ)太复杂，我们先看个简单的求极大值的例子。一个看了就会想到高中生活的函数： ?...这个函数的极值怎么求？显然这个函数开口向下，存在极大值，它的函数图像为： ? 求极值，先求函数的导数： ? 令导数为0，可求出x=2即取得函数f(x)的极大值。...那么，先让我们编写代码，看下数据集的分布情况： # -*- coding:UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np """

    2.6K40

    Task06 边缘检测

    3.非极大值抑制(NMS) 在每一点上，邻域中心与沿着其对应的梯度方向的两个像素相比，若中心像素为最大值，则保留，否则中心置0，这样可以抑制非极大值，保留局部梯度最大的点，以得到细化的边缘。...对图像进行梯度计算后，仅仅基于梯度值提取的边缘仍然很模糊。对边缘有且应当只有一个准确的响应。而非极大值抑制则可以帮助将局部最大值之外的所有梯度值抑制为0。...非极大值抑制是一种边缘稀疏技术，非极大值抑制的作用在于“瘦”边。直观上地看，对第二步得到的图片，边缘由粗变细了。 4. 用双阈值算法检测和连接边缘 一张图解释双阈值算法检测： ?...]]]]]) """ import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #读图 img = cv2.imread...""" import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt original_img = cv2.imread("IMG/test.jpg

    51310

    图像分割（二）

    正是基于这一特性，可以使用微分算子进行边缘检测，即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定百鸟园，具体实现时可以使用图像与模板进行卷积来完成。...2.Canny算子的计算步骤 （1）图像平滑 求边缘主要是求图像的一阶或二阶导数，倒数计算对图像噪声非常敏感。因此，在进一步处理前，必须对图像进行平滑处理。...这里常用Sobel算子来计算梯度，由于后期设计提到都方向上的非最大值抑制，需同时计算出梯度的模值和方向。...在Canny算法中，非极大值抑制是进行边缘检测的重要步骤，通俗意义上讲就是寻找像素局部最大值，将非极大值点所对应的灰度值置为0，从而去除潜在的伪边缘。...完成非极大值抑制后，会得到一个二值图像，非边缘点灰度值均为0，可能为百鸟园的局部灰度极大值可设置其灰度值为255. （4）滞后阈值分割及边缘连接 采用阈值分割的主要目的是消除假边缘。

    75870

    Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(一)

    2.3 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向 关于图像灰度值得梯度可使用一阶有限差分来进行近似，这样就可以得图像在x和y方向上偏导数的两个矩阵。...在Canny算法中，非极大值抑制是进行边缘检测的重要步骤，通俗意义上是指寻找像素点局部最大值，将非极大值点所对应的灰度值置为0，这样可以剔除掉一大部分非边缘的点（这是本人的理解）。...图1中蓝色的线条方向为C点的梯度方向，这样就可以确定其局部的最大值肯定分布在这条线上，也即出了C点外，梯度方向的交点dTmp1和dTmp2这两个点的值也可能会是局部最大值。...这就是非极大值抑制的工作原理。 作者认为，在理解的过程中需要注意以下两点： 1）中非最大抑制是回答这样一个问题：“当前的梯度值在梯度方向上是一个局部最大值吗？”...完成非极大值抑制后，会得到一个二值图像，非边缘的点灰度值均为0，可能为边缘的局部灰度极大值点可设置其灰度为128。

    1.7K30

    用霍夫变换&SCNN码一个车道追踪器

    这要依赖于它们识别和追踪车道的能力。这项能力对于开发无人驾驶车辆的算法来说至关重要。本教程将讲解如何用计算机视觉技术构建车道追踪器。 本教程使用霍夫变换和 SCNN 两种方法来完成这项任务。 ?...用于计算水平方向和垂直方向的一阶导数的 Sobel 核。 C．非极大值抑制 非极大值抑制用于「细化」和有效地锐化边缘。检查每个像素的值在先前计算的梯度方向上是否为局部最大值。 ?...三个点上的非极大值抑制。 A 在垂直方向的边上。由于梯度方向垂直于边的方向，比较 A 的像素值和 B、C 的像素值来确定 A 是否是局部最大值。...如果 A 是局部最大值，则在下一个点上测试非极大值抑制，否则将 A 的像素值设置为 0 并抑制 A。 D. 滞后阈值 在非极大值抑制后，确认强像素在最终的边缘映射中。...以防你遗失了任何代码，下面是带有注释的完整的解决方案： import cv2 as cv import numpy as np # import matplotlib.pyplot as plt def

    68910

    【python-opencv】canny边缘检测

    2、查找图像的强度梯度 然后使用Sobel核在水平和垂直方向上对平滑的图像进行滤波，以在水平方向(Gx)和垂直方向(Gy)上获得一阶导数。从这两张图片中，我们可以找到每个像素的边缘渐变和方向。...将其舍入为代表垂直，水平和两个对角线方向的四个角度之一。 3、非极大值抑制 在获得梯度大小和方向后，将对图像进行全面扫描，以去除可能不构成边缘的所有不需要的像素。...为此，在每个像素处，检查像素是否是其在梯度方向上附近的局部最大值。查看下面的图片： ? 点A在边缘（垂直方向）上。渐变方向垂直于边缘。点B和C在梯度方向上。...因此，将A点与B点和C点进行检查，看是否形成局部最大值。如果是这样，则考虑将其用于下一阶段，否则将其抑制（置为零）。 简而言之，你得到的结果是带有“细边”的二进制图像。...import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('dog2.jpg',0

    1.2K20

    opencv(4.5.3)-python(十六)--边缘检测

    非极大值抑制 在得到梯度大小和方向后，对图像进行全面扫描，以去除任何可能不构成边缘的不必要的像素。为此，在每一个像素点上，检查该像素点是否是梯度方向上其附近的局部最大值。请看下面的图片。...梯度方向是对边缘的法线。B点和C点在梯度方向上。因此，A点与B点和C点一起被检查，看它是否形成一个局部最大值。如果是，它将被考虑到下一阶段，否则，它将被抑制（归为零）。...OpenCV中的Canny边缘检测 OpenCV把上述所有的东西都放在一个函数中，即cv.Canny()。我们将看到如何使用它。第一个参数是我们的输入图像。...最后一个参数是L2gradient，它指定了用于寻找梯度大小的方程式。如果它是True，它使用上面提到的更精确的方程，否则它使用这个函数。Edge_Gradient(G)=|Gx|+|Gy|。...import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('messi5.jpg'

    36730

    图像边缘检测--OpenCV之cvCanny函数

    2.3 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向         关于图像灰度值得梯度可使用一阶有限差分来进行近似，这样就可以得图像在x和y方向上偏导数的两个矩阵。...在Canny算法中，非极大值抑制是进行边缘检测的重要步骤，通俗意义上是指寻找像素点局部最大值，将非极大值点所对应的灰度值置为0，这样可以剔除掉一大部分非边缘的点（这是本人的理解）。...图1中蓝色的线条方向为C点的梯度方向，这样就可以确定其局部的最大值肯定分布在这条线上，也即出了C点外，梯度方向的交点dTmp1和dTmp2这两个点的值也可能会是局部最大值。...这就是非极大值抑制的工作原理。         作者认为，在理解的过程中需要注意以下两点：         1）中非最大抑制是回答这样一个问题：“当前的梯度值在梯度方向上是一个局部最大值吗？”...完成非极大值抑制后，会得到一个二值图像，非边缘的点灰度值均为0，可能为边缘的局部灰度极大值点可设置其灰度为128。

    57720

    python求解中位数、均值、众数

    import numpy as np np.median(num) 二、求均值 平均数（英语：Mean，或称平均值）是统计中的一个重要概念。...为集中趋势的最常用测度值，目的是确定一组数据的均衡点。算术平均数（或简称平均数）是一组样本 的和除以样本的数量。...import numpy as np np.mean(num) 三、求众数 众数（mode）指一组数据中出现次数最多的数据值。...若机率密度函数有数个局部最大值，一般会将这几个极值都称为众数，此连续机率分布会称为多峰分布（和单峰性相反）。若是对称的单峰分布（例如正态分布），众数和平均数、中位数会重合[1]。...方法一：用numpy中建立元素出现次数的索引的方法求众数 import numpy as np c=np.bincount(num) np.argmax(c) 方法二:直接利用scipy下stats模块

    2.8K30

    目标检测基本概念与性能评价指标计算

    FLOPs 计算 7.3 参考资料 8 目标检测度量标准汇总 9 参考资料 前言 不同的问题和不同的数据集都会有不同的模型评价指标，比如分类问题，数据集类别平衡的情况下可以使用准确率作为评价指标，但是现实中的数据集几乎都是类别不平衡的...anchors 所谓 anchors，实际上就是一组由 generate_anchors.py 生成的矩形框。其中每行的4个值 (x1,y1,x2,y2) 表矩形左上和右下角点坐标。...其本质思想是其思想是搜素局部最大值，抑制非极大值。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，Faster R-CNN）等。...\(Δr(k)=r(k)−r(k−1)\) 近似计算AP和绘制PR曲线代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class_names...（2）在 VOC2010 及以后，需要针对每一个不同的 Recall 值（包括0和1），选取其大于等于这些 Recall 值时的 Precision 最大值，然后计算PR曲线下面积作为AP值，map就是所有类别

    88340

    栈 使用案例总结

    最近有几位球友问我，不知道怎么使用单调栈解决实际问题，今天我通过一道leetcode题目，来详细解读如何使用单调栈。 1 单调栈 单调栈是指栈内元素组织有序的栈，分为单调递增栈和单调递减栈。...求在该柱状图中，能够勾勒出来的矩形的最大面积。 image.png 以上是柱状图的示例，其中每个柱子的宽度为 1，给定的高度为 [2,1,5,6,2,3]。...因为勾勒出的圆柱中间不能出现任何空心，所以一旦出现如下驼峰结构，便表明到以此局部极大值时，圆柱最大面积被找到，枚举此局部区域所有可能的面积值，标记出最大值。...举个例子说明上面的分析，如下结构： [2, 3, 5, 3] 此结构在index=2时，达到局部极大值5，形成一个上面提到的驼峰结构，且[2, 3, 5]是单调递增的一侧，index=2时达到顶峰，到...然后，我们逐次出栈stack，就是模拟上面的计算所有可能的圆柱面积，标记处局部极大面积即可。 所以单调递增栈能够完美实现我们的分析过程。 4 局部极大面积值 上面提到局部极大值，为什是局部极大面积值？

    60920

    实战｜Python数据分析可视化并打包

    大家好，关于Python数据分析的工具我们已经讲了很多了，相信一直关注的读者对于Pandas、NumPy、Matplotlib的各种操作一定不陌生，今天我们就用一份简单的数据来学习如何使用Python进行数据分析...，本文主要涉及下面三个部分： Pandas数据处理 Matplotlib绘图 彩蛋：利用pyinstaller将py文件打包为exe ---- 虽然本文使用的数据(医学相关)不会出现在你平时的工作学习中...我们需要完成的工作主要有四块： 1. 去除各组所有重复中的最大值和最小值 2. 所有数据根据D0的对应分组进行标准化 3....ngroup 去掉极大值和极小值。...根据D0的各组均值对所有数据标准化，可以简单理解为DO批次5个组去除两个极值后各求平均值，这5个批次的5个组各自除于D0对应组的均值） # 根据组数取出D0的所有行数，然后按行求均值，会自动忽略文本信息

    1.4K10

    边缘检测算子Canny原理概述并利用OpenCV的库函数Canny()对图像进行边缘检测

    OpenCV中的函数Canny()使用3×3 Sobel内核来确定水平方向的导数，然后将其转置以确定垂直方向的导数，这些导数可用于在所需的四个方向上找到我们的边缘。 ⑶非极大值抑制。...判断的方法如下： ①判断范围是像素的八邻域，所以是局部最优判断法； ②判断的标准是如果某个像素在其八邻域内，既是最大值，梯度值也最大，那么可判断该点为像素边缘点，否则就不是。...C点比其旁边的8个点的像素值都大，那么接下来判断上图中dTmp1和dTmp2的值是否也小于C点的值，那么dTmp1和dTmp2的值怎么求呢？...上图中蓝色的线条方向为C点的梯度方向，由于是梯度方向，所以可以确定其局部的最大值肯定分布在这条线上，也即除了C点外，梯度方向的交点dTmp1和dTmp2这两个点的值也可能会是局部最大值。...因此，判断C点灰度与这两个点灰度大小即可判断C点是否为其邻域内的局部最大灰度点。如果经过判断，C点灰度值小于这两个点中的任一个，那就说明C点不是局部极大值，那么则可以排除C点为边缘。

    2.4K20

    梯度下降法

    准备数据 这里我们用到 matplotlib 和 numpy， 如果你对这两个库不了解也没关系， 我们主要是借助它来进行讲解， 不会过多涉及相关的东西 import matplotlib.pyplot...损失函数 和 梯度函数 这里我们首先明确两个概念： 目标函数：指导我们求解最值的函数 ，一般来说又可以叫做 损失函数：一般情况下，当我们希望损失最小的时候， 目标函数会指导我们去求最小值，所以叫损失函数...， 本次例子就是以损失函数为例 效用函数：与损失函数相反，当我们希望某种效益最大化的时候， 目标函数就会指定我们求最大值， 所以叫 效用函数。...本质上其实都是一样的，都是指导我们求最值。...值得注意的是使用随机梯度下降的时候， 我们的 学习率 就不能取一个固定值， 这一点从上面的轨迹图可见一般， 越是接近底部，其变化应该是越来越小的， 如果 学习率 还是一开始的那样， 会使得最终的结果在真正的最小值附件徘徊

    66010
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券