首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

【干货】计算机视觉实战系列07——用Python做图像处理

03——用Python做图像处理(Numpy基本操作和图像灰度变换) 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理(图像的缩放、均匀操作和直方图均衡化) 【干货】计算机视觉实战系列05——...它描述了图像在每个点(像素)上强度变化最大的方向。NumPy的arctan2()函数返回弧度表示的有符号角度,角度的变化区间为 。 我们可以用离散近似的方式来计算图像的导数。...Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子,使用两个方向算子(垂直算子和水平算子),对图像进行卷积运算,得到两个矩阵,再求这两个矩阵对应位置的两个数的均方根,得到一个新的矩阵,即为灰度图像矩阵各个像素点的梯度值...在算法实现过程,通过3×3模板作为与图像的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值以提取边缘。 其实图像的梯度可以用一阶导数和二阶偏导数来求解。...为了在图像噪声方面更稳健,以及在任意尺度上计算导数,我们使用高斯导数滤波器: ? 其中 和 表示 在x和y方向上的导数, 为标准差为σ的高斯函数。

2.3K90

算法金 | 一个强大的算法模型,GP !!

高斯过程,每个数据点都可以看作是一个多元正态分布的一部分,其均值和协方差由函数决定。因此,高斯过程具有与正态分布相同的优良性质,平稳性和解析性。...2.3 高斯过程的先验和后验分布在高斯过程,先验分布和后验分布是两个重要概念:先验分布:在没有观察数据的情况下,假设函数的分布。通常,先验分布假设为零均值和函数定义的协方差矩阵。...高斯过程的优缺点3.1 优点高斯过程在机器学习具有以下优点:不确定性估计:高斯过程能够自然给出预测的不确定性,对于风险评估和决策具有重要意义。...3.2 缺点尽管高斯过程有许多优点,但也存在一些缺点:计算复杂度高:高斯过程的计算复杂度为 (3)(3),在大规模数据集上计算成本高。内存需求大:由于需要存储协方差矩阵高斯过程对内存需求较大。...常见的非平稳高斯过程模型包括:位置依赖函数:函数参数长度尺度和方差随位置变化。时间依赖函数:函数参数随时间变化,用于建模时间序列的非平稳性。

11000
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

【干货】计算机视觉实战系列06——用Python做图像处理

03——用Python做图像处理(Numpy基本操作和图像灰度变换) 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理(图像的缩放、均匀操作和直方图均衡化) 【干货】计算机视觉实战系列05——...相比之下,通过循环卷积\能更准确再现散景功效自傅里叶变换一个高斯是另一个高斯,应用高斯模糊具有降低图像的高频成分的影响;高斯模糊是一个低通滤波器。...N维高斯函数的通项公式: ? 里面的参数,r就是模糊半径,而在二维坐标系,模糊半径就是x^2+y^2,σ 是正态分布的标准偏差,所以代入通项公式我们就可以得到二维的高斯函数公式。...二维高斯函数公式生成的曲面的高线是从中心开始以正态分布辐向的同心圆.不为零的像素组成的矩阵(卷积)在原来的图像矩阵像素作做变换,每个像素的值都是相邻一圈的像素值的加权平均数....本质上,图像的模糊就是将(灰度)图像I和一个高斯进行卷积操作: ? 其中“*”表示卷积操作; ? 是标准差为 ? 的二维高斯,定义为: ?

1.1K140

图文详解高斯过程(一)——含代码

为了帮助入门者更好地理解这一简单易用的方法,近日国外机器学习开发者Alex Bridgland在博客图文并茂解释了高斯过程,并授权论智将文章分享给中国读者。...这种对不确定性的量化是十分重要的,当我们被允许请求更多数据时,依靠高斯过程,我们能探索最不可能实现高效训练的数据区域。这也是贝叶斯优化背后的主要思想。...现在,这些点的协方差被定义在高斯协方差矩阵,考虑到我们有的是一个N维的高斯模型:y0,…,yN,那么这就是一个N×N的协方差矩阵Σ,那么矩阵的(i,j)就是Σij=cov(yi,yj)。...换句话说,协方差矩阵Σ是对称的,它包含了模型上所有随机变量的协方差(一对)。 用函数实现平滑 那么我们该如何定义我们的协方差函数呢?这时高斯过程的一个重要概念函数(kernel)就要登场了。...下篇预告 在实现,为了获得更好的训练效果,我们往往要做更多调整计算

2.5K70

四.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波及双边滤波

其中红色区域的像素值均值滤波处理过程为: 公式,5*5的矩阵称为,针对原始图像内的像素点,采用处理,得到结果图像。...在图像简单平滑,算法利用卷积模板逐一处理图像每个像素,这一过程可以形象比作对原始图像的像素一一进行过滤整理,在图像处理把邻域像素逐一处理的算法过程称为滤波器。...高斯滤波的核心思想是对高斯函数进行离散化,以离散点上的高斯函数值为权值,对图像的每个像素点做一定范围邻域内的加权平均,从而有效消除高斯噪声。...高斯滤波让临近的像素具有更高的重要度,对周围像素计算加权平均值,较近的像素具有较大的权重值。如下图所示,中心位置权重最高为0.4。...dst = cv2.medianBlur(src, ksize) 其中,src表示源文件,ksize表示大小。必须是大于1的奇数,3、5、7等。

5.7K54

基本的方法和径向基函数简介

方法就是通过将数据的输入空间映射到高维特征空间,在高维特征空间中可以训练简单的线性模型,从而得到高效、低偏差、低方差的模型。 这句话就是本文的写作目的。...因此,逆计算将是一个 (dxd) 矩阵,并且所得的权重矩阵是 (dx1)。我们的权重向量与输入数据的特征具有相同的维度。...我们可以通过采用 M 个基函数 (ϕ) 来构造一个设计矩阵 U,每个基函数都由它们自己的均值和标准差参数化。上面等式的平均值的维数为 (dx1)。...因此,对于输入空间中的每个数据点,我们应用 M 个基函数将输入维度 (Nxd) 转换为新的设计矩阵 (NxM)。 RBF 使用高斯基函数。每个基函数代表输入空间中的高斯分布。...下面我们通过在高维特征空间中拟合相同的线性模型,更好近似数据的真实关系。 首先,我将 200 个基函数应用于我的每个数据点。

88930

OpenCV 入门之图像模糊与边缘检测

它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...: blurred = cv2.GaussianBlur(img, (13,13),sigmaX =1.2) g_HPF = img-blurred cv2.imshow("g_hpf", g_HPF...比如,高斯模糊是最常用的模糊滤波器之一,它是一个削弱高频信号的低通滤波器。例子见图像模糊的例子。 (卷积矩阵) OpenCV许多预定义的滤波器都会使用。...是一组权重,它决定了如何通过邻近的像素点来计算中心的像素点。也称为卷积矩阵,它对一个区域的像素做卷积运算。卷积矩阵是一个二维数组,它有奇数行和奇数列。...filter2D()函数 运用用户指定的任意卷积矩阵进行滤波。

2.1K50

Python数据分析库介绍及引入惯例

重要的python库 NumPy NumPy(Numerical Python的简称)是Python科学计算的基础包。 快速高效的多维数组对象ndarray。...对于数值型数据,NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。...此外,由低级语言(比如C和Fortran)编写的库可以直接操作NumPy数组的数据,无需进行任何数据复制工作。 因此,许多Python的数值计算工具使用NumPy数组作为主要的数据结构。...pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(SQL)灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能,能更加便捷完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。...SciPy SciPy是一组专门解决科学计算各种标准问题域的包的集合,主要包括下面这些包: scipy.integrate:数值积分例程和微分方程求解器。

77730

如何使用Numpy优化子矩阵运算

使用NumPy可以高效执行子矩阵运算,从而提高代码的性能。NumPy数组支持切片操作,这使得可以非常高效提取子矩阵。...传统的方法是使用for循环来遍历矩阵的每个像素,然后对每个像素及其周围的像素进行运算。这种方法的计算效率很低。2、解决方案为了提高子矩阵运算的效率,可以使用Numpy的各种函数。...这对于子矩阵运算非常有用,因为它允许我们将矩阵的子矩阵转换为连续的内存块。这样,我们就可以使用Numpy的各种向量化函数来对子矩阵进行运算,从而大大提高计算效率。...这对于子矩阵运算非常有用,因为它允许我们将矩阵的子矩阵转换为一个数组,数组的每个元素都是子矩阵的一个元素。这样,我们就可以使用Numpy的各种向量化函数来对子矩阵进行运算,从而大大提高计算效率。...NumPy是用于科学计算的Python库的重要组成部分,熟练掌握其使用方法将对提高代码性能和效率非常有帮助。v

9310

高斯过程

高斯过程的理论知识 非参数方法的基本思想 image.png image.png 高斯过程的基本概念 image.png image.png 高斯过程的Python实现 使用Numpy手动实现 定义函数...计算点X1与点X2的协方差矩阵. Args: X1: ndArray, m个点 (m x d)....基于无噪声训练数据进行预测 为了计算充分统计量,即后验预测分布的均值和协方差矩阵,我们用下面代码实现公式(4)和(5) # 倒入计算矩阵的函数inv() from numpy.linalg import...# 计算后验预测分布的均值向量以及方差矩阵 mu_s, cov_s = posterior_predictive(X, X_train, Y_train, sigma_y=noise) # 从后验预测分布抽取...这些参数的最优值可以通过最大化由[1] [3]给出的边际对数似然来得到: 在下面的代码,我们将最小化负边际对数似然来获得函数参数 和 的参数估计。注意,这里我们假设噪声参数 是已知参数。

1.9K20

监督学习6大核心算法精讲与代码实战

模型泛化能力:训练模型如何在未见过的数据上表现良好,即避免过拟合。 数据偏差和公平性:训练数据的偏差可能导致模型在实际应用中表现不公平。...缺点: 计算复杂度高:SVM的训练过程涉及二次规划问题,对计算资源要求较高。 对参数敏感:SVM的性能对函数和超参数( ( C ) 和 ( \gamma ))较为敏感,需要仔细调参。...支持向量机模型凭借其高效的分类能力和坚实的理论基础,在多个领域得到了广泛应用。虽然SVM在处理大规模数据集时面临挑战,但通过适当的优化和函数选择,SVM仍然是一个非常强大的机器学习工具。...模型创建:创建高斯朴素贝叶斯分类器实例。 模型训练:使用训练集数据训练模型。 模型预测:使用测试集数据进行预测,并计算模型的准确率。 评估模型:输出混淆矩阵和分类报告,以详细评估模型性能。...模型训练和预测:创建并训练高斯朴素贝叶斯分类器,对测试集进行预测。 评估模型:计算并输出混淆矩阵、分类报告、ROC曲线和AUC。

23721

ICML 2024 | BayOTIDE:针对多变量不规则时间序列的高效插补算法

存在一个掩码矩阵 ,指示序列的值是被观测到的还是缺失的。目标是利用观测到的值(即 的情况)来估计缺失的值 ,其中 。 在上述设置,默认情况下,两个连续时间戳之间的间隔被认为是恒定的。...计算挑战:尽管 GP 非常灵活,但完整的 GP 模型在处理 个观测数据时具有 (3) 的推理成本,这在实际应用是不可行的。 状态空间模型(SSM):为了解决这一挑战,研究者引入了 SSM。...这种转换允许使用经典的卡尔曼滤波器等方法以线性成本高效解决 SSM。...LTI-SDE和SSM的参数:所有 LTI-SDE 及其 SSM 的参数(矩阵 , ,以及稳态协方差矩阵 ∞)都是时间不变的常数,并且可以从给定的平稳函数中导出。...实验结果显示,模型性能通常随着因素数量的增加而提高,但对某些超参数 Matérn 的平滑度更敏感。

11310

高斯过程 Gaussian Processes 原理、可视化及代码实现

函数(协方差函数) 函数是一个高斯过程的核心,函数决定了一个高斯过程的性质。函数在高斯过程起生成一个协方差矩阵(相关系数矩阵)来衡量任意两个点之间的“距离”。...上式其实就是高斯过程回归的基本公式,首先有一个高斯过程先验分布,观测到一些数据(机器学习的训练数据),基于先验和一定的假设(联合高斯分布)计算得到高斯过程后验分布的均值和协方差。...超参数优化 上文提到高斯过程是一种非参数模型,没有训练模型参数的过程,一旦函数、训练数据给定,则模型就被唯一确定下来。...但是函数本身是有参数的,比如高斯的参数 和 ,我们称为这种参数为模型的超参数(类似于 k-NN 模型 k 的取值)。...在 likelihood 不服从高斯分布的问题中(分类),需要对得到的后验进行 approximate 使其仍为高斯过程 RBF 是最常用的协方差函数,但在实际通常需要根据问题和数据的性质选择恰当的协方差函数

4.7K70

通透!十大聚类算法全总结!!

在这个示例,我们设定了四个簇(n_clusters=4),K-means 算法成功将数据点分配到了这四个簇,并计算出了每个簇的中心。...与传统的聚类算法(K-means)不同,谱聚类依赖于数据的相似性矩阵,并利用数据的谱(即特征向量)来进行降维,进而在低维空间中应用K-means的聚类方法。...算法步骤 构建相似性矩阵:基于数据点之间的距离或相似度。 计算图的拉普拉斯矩阵:常用的是归一化拉普拉斯矩阵计算拉普拉斯矩阵的特征向量和特征值。...相关公式 假设 x_i 是数据点,函数 K(x) 通常是一个高斯,带宽为 h ,则 mean shift 向量为: M(x) = \frac{\sum_{x_i \in N(x...BIRCH算法的核心思想是通过构建一个名为CF Tree(聚类特征树)的内存的数据结构来压缩数据,该数据结构以一种方式保存数据,使得聚类可以高效进行。

1.1K10

机器学习算法实践-标准与局部加权线性回归

我们知道如果我们能够求得一个 w 使得 Xw = y 肯定是最好的,但是实际情况 y 一般并不在矩阵 X 的列空间中,也就是此方程无解,于是我们希望通过将向量 y 投影到 X 的列空间中得到投影矩阵...标准线性回归的Python实现 通过矩阵形式我么可以很方便的通过Numpy的接口进行矩阵运算获取线性回归系数向量 ? , 实现如下: ?...关于协方差与相关系数的通俗解释可以参考知乎上的回答:如何通俗易懂解释「协方差」与「相关系数」的概念?...虽然Numpy中有计算协方差的接口numpy.corrcoef,是分别对两两向量进行比较并计算协方差,得到协方差矩阵。为了练习,我还是稍微自己计算了下协方差并只计算两列不同数据之间的相关系数: ?...使用高斯来赋值权重 那么权重的表达式又是怎样的呢,我们需要距离给定 x 的样本点的权重越高,LWRL使用来对附近的点赋予更高的权重,最常用的是高斯函数,对应表达式如下: ?

1.6K61

使用Python进行数据降维|线性降维

直观好处是维度降低了,便于计算和可视化,其深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃,并且数据降维保留了原始数据的信息,我们就可以用降维的数据进行机器学习模型的训练和预测,但将有效提高训练和预测的时间与效率...降维方法分为线性和非线性降维,非线性降维又分为基于函数和基于特征值的方法(流形学习),代表算法有 线性降维方法:PCA ICA LDA LFA 基于的非线性降维方法KPCA KFDA 流形学习...:ISOMAP LLE LE LPP 本文主要对线性降维方法的PCA、ICA、LDA的Python实现进行讲解。...关于主成分分析的思想与理论推导过程在互联网上很容易找到完美的证明,用人话说来就是找到一个轴,将你的数据映射到这个轴上之后所计算的方差最大,再换句人话说就是从原始数据的一堆变量中提取出一部分变量,而这部分变量能完美解释原始数据包含的信息...注意: 进行主成分分析前需对数据进行归一化处理 PCA流程: 对数据行归一化处理 计算归一化后的数据集的协方差矩阵与其特征值、特征向量 对特征值从大到小排序并保留最大的个特征向量 将数据转换到个特征向量构建的新空间中

1.7K10

Python OpenCV 3.x 示例:1~5

为了应用该数学运算符,我们使用另一个称为矩阵的大小通常比输入图像小得多。 对于图像的每个像素,我们将放在顶部,以使的中心与所考虑的像素重合。...然后,我们将矩阵的每个值与图像的相应值相乘,然后将其求和。 这是将应用于输出图像该位置的新值。 在这里,称为图像过滤器,而将此应用于给定图像的过程称为图像过滤。...让我们看一下3x3低通过滤器的样子: 我们将矩阵除以 9,因为我们希望这些值的总和为 1。 这称为归一化,这一点很重要,因为我们不想人为增加该像素位置的强度值。...您可以使用的值,看看是否可以获得不同的视觉效果。 确保在应用之前对进行了标准化,否则图像将显得太亮,因为您是在人为增加图像的像素值。 浮雕 浮雕过滤器将拍摄图像并将其转换为浮雕图像。...如果要计算 Haar 特征,则必须计算图像许多不同矩形区域的总和。 如果要有效构建特征集,则需要在多个尺度上计算这些总和。 这是一个非常昂贵的过程!

2.5K10

Python3《机器学习实战》学习笔记(九):支持向量机实战篇之再撕非线性SVM

一个是根据映射函数,映射到高维空间中,然后再根据内积的公式进行计算计算量大; 另一个则直接在原来的低维空间中进行计算,而不需要显式写出映射后的结果,计算量小。...elif kTup[0] == 'rbf': #高斯函数,根据高斯函数公式进行计算 for j in range(m)...elif kTup[0] == 'rbf': #高斯函数,根据高斯函数公式进行计算 for j in range(m)...可选参数为: ’linear’:线性函数 ‘poly’:多项式函数 ‘rbf’:径像函数/高斯 ‘sigmod’:sigmod函数 ‘precomputed’:矩阵 precomputed...表示自己提前计算函数矩阵,这时候算法内部就不再用函数去计算矩阵,而是直接用你给的矩阵矩阵需要为n*n的。

76120

尺度空间原理_多尺度分割算法原理

对于图像而言,我们需要计算机去理解图像,描述图像就需要计算机去取得图像的特征,对图像比较全面的描述即一个二维矩阵矩阵内的每个值代表图像的亮度。...下图为小猫图像的拉普拉斯金字塔图像: 3.3 为什么用高斯 图像的金字塔化能高效计算效率也较高)对图像进行多尺度的表达,但它缺乏坚实的理论基础,不能分析图像物体的各种尺度(虽然我们有小猫的金字塔图像...所以后来出现了一些非线性的滤波器组来建立尺度空间,B样条函数。...2)层叠平滑 也叫高斯族的半群(Semi-Group)性质:两个高斯的卷积等同于另外一个不同参数的高斯卷积。...Young对经生理学的研究中发现,哺乳动物的视网膜和视觉皮层的感受区域可以很好用4阶以内的高斯微分来建模。

59420
领券