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机器学习算法开源可视化工具: MLDemos

MLDemos 是一种用于机器学习算法开源可视化工具,用于帮助研究和理解多个算法如何运作以及它们参数如何影响和修改分类,回归,聚类,降维,动态系统和强化学习(奖励最大化)等问题结果。...稀疏高斯过程回归 稀疏高斯过程回归 ? 具有避障功能动力系统(SEDS) 具有避障功能动力系统(SEDS) ? PCA 等值线 PCA 等值线 ?...基于遗传算法强化学习(奖励最大化) 基于遗传算法强化学习(奖励最大化 ? 用 RBF 支持向量回归 用 RBF 支持向量回归 ?...基于 RBF 相关向量机分类 基于 RBF 相关向量机分类 ? 随机圈弱学习器提升 随机圈弱学习器提升 ?...单击鼠标左键可生成 0 级样本 右键单击生成工具栏中所选类样本(默认值:1) 选择 “显示选项” 图标 这将允许你显示模型信息,置信度 / 似然图并隐藏原始样本 鼠标滚轮将允许你放大和缩小

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OpenCV 滤波与卷积之 —— 自定义卷积

本文摘录OpenCV卷积、滤波相关操作内容,重点介绍 Opencv 操作中自定义进行卷积操作。...用任意线性滤波器做卷积 到目前为止,我们所接触到卷积都是在OpenCV中API内部实现了。学习了一些卷积操作之后,就立即联系OpenCV中实现了相应功能函数。...在调用这些函数时,函数默认地选择了某一种,我们做只是向函数传递一些参数来调整这个。在OpenCV中,实际是允许我们用一个真实存在进行卷积操作。...cv2.getGaussianKernel() 官方文档 用于生成 1D 高斯 数学表达 G_{i}=\alpha * e^{-(i-(\mathrm{ksize}-1) / 2)^{2} /...2D 高斯 G_{2d}=G_{1d}G_{1d}^T 示例代码 g1d = cv2.getGaussianKernel(9, 3) g2d = np.matmul(g1d, g1d.T) PIS(

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opencv给图片换背景色示例代码

) 2D 卷积 OpenCV中用cv2.filter2D()实现卷积操作,比如我们是下面这样(3×3区域像素和除以10): img = cv2.imread('lena.jpg') # 定义卷积...= cv2.blur(img,(3,3) 高斯滤波 不同于均值滤波,高斯滤波卷积权重并不相同:中间像素点权重最高,越远离中心像素权重越小,类似于正态分布。...OpenCV中对应函数为 cv2.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX) ,指定高斯宽和高必须为奇数。...高斯滤波相比均值滤波效率要慢,但可以有效消除高斯噪声,能保留更多图像细节,所以经常被称为最有用滤波器。 中值滤波 中值又叫中位数,是所有数排序后取中间值。...因为是二值化图,只有0和255,所以小区域内有一个是0该像素点就为0: OpenCV中用cv2.erode()函数进行腐蚀,只需要指定大小就行: import cv2 import numpy as

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用于分子性质预测元学习自适应深度高斯过程

Meta-learning Adaptive Deep Kernel Gaussian Processes for Molecular Property Prediction 论文摘要 作者提出了具有隐式函数定理自适应深度拟合...(ADKF-IFT),这是一种通过在元学习和传统深度学习之间进行插值来学习深度高斯过程 (GP) 新型框架。...该方法采用双层优化目标,通过跨任务元学习学习通用特征表示,利用这些特征估计任务特定 GP 模型实现了最低预测损失。作者使用隐函数定理 (IFT) 解决了由此产生嵌套优化问题。...作者还表明ADKF-IFT 框架包含了先前提出深度内核学习 (DKL) 和深度内核传输 (DKT) 作为特例。...尽管 ADKF-IFT 是一种完全通用方法,但它特别适用于药物发现问题,并证明它在各种真实世界小样本分子性质上明显优于以前最先进方法。

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OpenCV中常见五个滤波函数

初学OpenCV开发者很容易被OpenCV中各种滤波方法所困扰,不知道到底该用哪里一个来做滤波。...-参数SigmaX表示高斯方程中X方向标准方差 -参数SigmaY表示高斯方程中X方向标准方差 -最后一个参数表示对边缘处理方法,一般默认4表示默认处理方法 其中Size大小表示高斯卷积、必须是奇数而且必须是正数...高斯模糊卷积大小5x5-示例代码 ? 效果显示 ? 高斯模糊卷积从SigmaX与SigmaY计算得到-代码示例 ? 效果显示: ?...共有三个参数、其中第一个表示输入图像Mat对象,第二个表示滤波结果输出Mat对象、第三个参数则表示卷积大小。 中值滤波-代码示例 ? 效果显示 ?...常见d取值为15或者20如果过大会导致运算时间较长。 高斯双边模糊-代码演示 ? 效果显示: ?

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【python-opencv】图像平滑

1、2D卷积 与一维信号一样,还可以使用各种低通滤波器(LPF),高通滤波器(HPF)等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声,使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。...OpenCV提供了一个函数cv.filter2D来将内核与图像进行卷积。例如,我们将尝试对图像进行平均滤波。...(2) 高斯模糊 在这种情况下,代替盒式滤波器,使用了高斯。这是通过功能cv.GaussianBlur() 完成。我们应指定内核宽度和高度,该宽度和高度应为正数和奇数。...我们已经看到,高斯滤波器采用像素周围邻域并找到其高斯加权平均值。高斯滤波器仅是空间函数,也就是说,滤波时会考虑附近像素。它不考虑像素是否具有几乎相同强度。它不考虑像素是否是边缘像素。...以下示例显示了使用双边过滤器(有关参数详细信息,请访问docs)。 blur = cv.bilateralFilter(img,9,75,75) 结果: ?

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讲解python图像边缘检测

可以使用OpenCV库中cv2.GaussianBlur()函数来实现高斯滤波。...pythonCopy code# 边缘连接edges = cv2.dilate(edges, None)示例代码下面是一个完整示例代码,用于演示如何使用Python和OpenCV进行Canny边缘检测...最后,我们显示原始图像和边缘检测结果。这个示例代码可以用于交通标志识别系统中,帮助检测和定位交通标志位置。cv2.GaussianBlur()是OpenCV图像处理库中用于进行高斯模糊函数之一。...ksize: 高斯大小。可以是一个整数,表示正方形边长,或者是一个(height, width)元组表示矩形尺寸。尺寸必须是正奇数。sigmaX: X方向上高斯标准差。...实现高斯模糊具体步骤如下:计算高斯高斯是一个二维高斯分布函数在图像上离散近似。高斯大小和标准差决定了模糊程度。在处理图像每个像素时,将该像素和其周围像素按照高斯进行加权平均。

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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

这篇文章详细讲解讲解Python调用OpenCV实现图像平滑,包括五种算法:均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。...---- 4.常见图像平滑算法 接下来将详细介绍OpenCV中常用一些滤波器,包括均值滤波、方框滤波、高斯吕波、中值滤波等,如表所示。...提取1/25可以将转换为如下形式: ---- 2.函数原型 Python调用OpenCVcv2.blur()函数实现均值滤波处理,其函数原型如下所示,输出dst图像与输入图像src具有相同大小和类型...常见模糊内核包括(3,3)和(5,5),如公式所示: ---- 3.代码实现 Python调用OpenCV实现均值滤波核心函数如下: result = cv2.blur(原始图像,大小) 图像均值滤波...它们出发点都集中在如何选择邻域大小、形状和方向、参数加平均及邻域各店权重系数等。

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使用QT显示OpenCV读取图片

概述 OpenCV自带了一部分常用GUI功能,但是更多图像处理功能需要其他GUI框架来辅助实现,这里通过QT来显示OpenCV读取图片。 2....其中QImageShowWidget就是用于显示图像控件,它是继承于QWidget实现,可以将其嵌入QMainWindowcentralwidget中: ?...QImageShowWidget是自定义显示组件,可以首先在QtCreator设计师界面拖入一个QWidget,再通过“窗口部件提升”功能提升为QImageShowWidget。 2.1....这个对象是由申请内存winBuf来构建显示图像是由宽、高以及波段组成,需要将三维空间压缩为一维空间——简单来讲,内存组成为RGBRGBRGB......结果 通过界面加载一张图像,显示结果如下: ?

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OpenCV-Python学习(2)—— OpenCV 图像读取和显示

学习目标 图像理解 图像读取与显示 2. 灰度图像 —— 单通道 1. 人眼中灰度图像 2....显示图像 cv.imshow() 1....cv.waitKey() 也可以设置为检测特定按键。 注意:除了键盘绑定事件外,此功能还处理许多其他GUI事件,因此你必须使用它来实际显示图 像。...读取显示保存图片实现 以灰度模式读取图像; 显示图片; 无限期地等待一次键盘操作; 判断返回key如果是27就直接推出,销毁窗口; key如果是s键就保存图片,销毁窗口。...注意 OpenCV加载彩色图像处于BGR模式。 Matplotlib以RGB模式显示。 如果使用OpenCV读取彩色图像,则Matplotlib中将无法正确显示彩色图像。

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使用OpenCV+Python进行Canny边缘检测

,用于使用 matplotlib 显示我们图像。...如果我们不去除噪声,算法可能会将图像中噪声块误认为边缘并错误地标记它们。 OpenCV 使用 sigma = 1 5x5 高斯作为降噪步骤。...5x5 高斯 3D 可视化,sigma = 1;应用高斯滤波器原始图像 尽管高斯滤波图像可能与原始灰度图像相同,但仔细观察会发现轻微模糊,尤其是在棕榈叶边缘周围。...与高斯一样,我们也可以在 3D 中可视化 Sobel 。下边还包括了 Sobel 过滤图像。...3x3 水平 Sobel 3D 可视化;双向应用 Sobel 高斯模糊图像 在代码中,我们可以按如下方式生成 Sobel 过滤后图像: # obtaining a horizontal and

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10: 平滑图像

图像是2维,所以我们需要使用2维高斯函数,比如OpenCV中默认3×3高斯卷积(具体原理和卷积生成方式请参考文末番外小篇): image.png OpenCV中对应函数为cv2.GaussianBlur...番外小篇:高斯滤波卷积 要解释高斯滤波卷积如何生成,需要先复习下概率论知识(What??...: image.png 二维X/Y相互独立高斯函数: image.png 由上可知,二维高斯函数具有可分离性,所以OpenCV分两步计算二维高斯卷积,先水平再垂直,每个方向上都是一维卷积。...: image.png 然后再进行垂直三次卷积: image.png 这就是OpenCV高斯卷积生成方式。...其实,OpenCV源码中对小于7×7是直接计算好放在数组里面的,这样计算速度会快一点,感兴趣可以看下源码:getGaussianKernel() 上面矩阵也可以写成: image.png 小结 在不知道用什么滤波器好时候

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Python+OpenCV图像读取、显示、保存

opencv2开始,用于存放图像数据类型就是Mat, 二、图像显示 图像读取后,下一步就是再把图像显示出来,主要函数有:cv2.namedWindows()、cv2.imshow()。...WINDOW_AUTOSIZE:用户无法调整窗口大小,窗口大小随显示图像大小而变化。 WINDOW_OPENGL:带有opengl支持窗口。...WINDOW_FREERATIO:不遵循图像比例调整图像后在窗口显示 WINDOW_KEEPRATIO:根据图像比例调整图像后在窗口中显示 2.2 cv2.imshow函数介绍 void cv...参数:参数一是窗口名;参数二设置为要显示图像。 注意此函数之后应该跟随函数waitKey,指定窗口显示多少毫秒。...四、示例 代码如下: import cv2 #导入模块,opencvpython模块叫cv2 imgobj = cv2.imread('test.jpg') #读取图像,要和py文件在同目录下

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