图像坐标空间中过点（xi，yi）和点（xj，yj）的直线上的每一点在参数空间a−b a−b 上各自对应一条直线，a - b上各自对应一条直线，这些直线都相交于点（a0 , b0），而a0 、 b0就是图像坐标空间...返回值： ·peaks是一个Q×2的矩阵，每行的两个元素分别是某一峰值点在hough矩阵中的行、列索引，Q为找到的峰值点的数目。...·可选参数对param1,value1和param2,value2的合法取值如下： param取值 含义 FillGap 线段合并的阈值：如果对应于Hough矩阵某一个单元格(相同的θ和ρ)的两条线段之间的距离小于...默认值为20.θ和ρ θ和ρ)的两条线段之间的距离小于 FillGap，则合并为一个直线段。默认值为20....MinLength 检测的直线段的最小长度阈值：如果检测出的直线段长度大于MinLength，则保留；丢弃小于MinLength的直线段。默认值为40.
在图1的例子中，我们选择了0.35的阈值: 所有达到或超过这个门槛的预测，都被归类为“会偿还”所有低于这个阈值的预测，被归类为“不会偿还” ? 然后我们看看这些预测是正确的还是错误的。...下面，在图4的第二个图中，我们可以看到我们的原始示例在0.35的阈值处。...如果我们看第一个，阈值为0 所有阳性均正确分类，因此TPR = 100%所有的阴性均被误分类，因此FPR = 100% 在最后一个图的例子中，阈值为1: 所有阳性均误诊，因此TPR = 0%所有阴性均正确分类...对于每个阈值，我们在x轴上绘制FPR值，在y轴上绘制TPR值。然后我们用一条线把这些点连接起来。就是这样!...下面的图5中，我们可以看到ROC曲线上的每个点是如何代表某一分类在给定截断点处的FPR和TRP。 注意，1处的阈值是如何引出第一个点(0,0)而0处的阈值是如何引出最后一个点(1,1)的。 ?
图像上的某一点，经过物理关系的转换可以得到现实的物理坐标，然后将图像平面映射成相机坐标系的某一平面，得到该点在相机坐标系的坐标，最后通过相机坐标系与世界坐标系的旋转平移变换就可以确定该点的实际三维坐标了...图像上任意一个像素在两个坐标系的映射关系为： ? 其中，单个像素在 x 轴和 y 轴的实际物理距离为 dx 和 dy，将上式转换成齐次方程式为： ? (3) 相机坐标系。...图像坐标系是相机坐标系的某一平面，相机坐标系 的 x 轴和 y 轴与图像坐标系对应轴平行，两个坐标系间的距离就是相机的焦距 f。其以相机光心为坐标原点，光轴为 z 轴，可以用(?c, ?c, ?...若左图像上的一点 P，其在右图像上的对应点为 Q，则右图像上的点 Q 在左图像上的对应点应该是点 P，如果这两点不是一一对应的，则匹配会不满足唯一性条件，说明匹配失败。...连通区是指连通区内的视差与其邻域的视差之差小于一定的阈值，剔除小连通区是指剔 除视差图中很小的连通区，因为这种连通区通常是由于误匹配造成的；唯一性检测是指 对每个像素，计算其最小代价值和次小代价值，如果它们的差小于一定的阈值
在三相交流电路中，相位电压是指每个相线与电路的共同中性点或地点之间的电压差。如果电路的中性点与地点相同，则相位电压就是每个相线之间的电压差。与相位电压相关的概念还包括线电压和有效电压。...2.产生一个参考电压，该参考电压的大小与所需的占空比有关。例如，如果需要产生50%的占空比，则参考电压应该为输入信号幅值的一半。 3.将输入信号与参考电压进行比较。...如果脉冲信号中高电平的持续时间占整个周期的50%，则占空比为50%。...极径表示点与坐标原点的距离，而极角表示点与某个固定轴之间的角度。极坐标通常用于描述圆形、椭圆形和其他具有圆形对称性的图形。 在极坐标系中，通常将坐标原点称为极点，将固定的轴称为极轴。...在旋转坐标系中，一个点的坐标通常表示为（x,y），其中x和y分别表示点在原始坐标系中的水平和垂直坐标。
当CCD在焦后时，在线阵CCD1和CCD2上会发现聚焦点CCD1的在左，反之，则聚焦点CCD2的在左（图中红色标记的光线）。...一般在CMOS中，遮住左边和遮住右边的像素点是在相邻位置会成对出现。 按照这种原理，我们就可以知道，上图的轴上点发出的光在位于焦前的CCD上所成像应如下图所示。...讲到这里，应该是没毛病的，对于轴上一点，pdaf是可以有效的得到相位信息的。 那么对于轴外一点呢？如下图所示，当然也是可以的。...相机的曝光时间理论上不影响PDAF的效果，但是如果曝光时间过短，图像噪点过大，是会造成pdaf的L和R shift不准确的 3. 物体距离相机越近，pdaf的效果越精确。...物体的pattern，当物体的pattern呈某种特定形状，会使得pdaf的像素检测不到shift，比如纯色或重复的pattern 5. 轴外点的精度低于轴上点。
当CCD在焦后时，在线阵CCD1和CCD2上会发现聚焦点CCD1的 在左，反之，则聚焦点CCD2的在左（图中红色标记的光线）。...讲到这里，应该是没毛病的，对于轴上一点，pdaf是可以有效的得到相位信息的。 那么对于轴外一点呢？如下图所示，当然也是可以的。...细心的可能会发现这里有个问题，轴上点和轴外点在CCD上面的成像会彼此交叠，这样，应该会 对pdaf的效果产生影响的。...相机的曝光时间理论上不影响PDAF的效果，但是如果曝光时间过短，图像噪点过大，是会造成 pdaf的L和R shift不准确的 3. 物体距离相机越近，pdaf的效果越精确。...物体的pattern，当物体的pattern呈某种特定形状，会使得pdaf的像素检测不到shift，比如 纯色或重复的pattern 5. 轴外点的精度低于轴上点。
3， 移动机器人或者车辆至少在深度图像上最低行的像素观测地平面 在假设成立的条件下，首先将深度图像的每一列（c）像素的距离值(R)转化为角度值 ? 这些角度表示了连接两点的倾斜角度。 ?...在不失一般性的情况下，我们假设A和B的坐标位于以O为中心的坐标系中，y轴沿着两个激光束中较长的那一个。 我们将角度β定义为激光束与连接A和B的线之间的角度，该角度一般是远离扫描仪。...中间：假设传感器在O点并且线OA和OB表示两个激光束，则点A和B产生一条线，该线估计对象的表面，如果它们都属于同一对象。 我们基于角度β做出是否为同一物体的判断。...如果β>θ，其中θ是预定阈值，认为这些点代表一个对象。 右图：示例场景中行人的俯视图。 绿线表示β>θ的点，而红线表示低于阈值的角度，因此将对象标记为不同。...这基本上意味着如果β小于θ，则难以确定两个点是否源自两个不同的物体，或者仅仅位于几乎平行于波束方向的平面物体上。然而，尽管有这个缺点，我们的实验表明该方法在实践中仍然有用。
试考虑一个数据点是否属于某一分布的概率问题。...如果它们的分布不是球状的，而是椭圆状的，我们在判断测试点是否属于该集合时，不仅要考虑与质心的距离，还要考虑方向。在那些椭圆短轴的方向上，测试点的距离一定更近，但那些长轴方向上测试点是远离质心的。...接下来，拿来测试样本，计算出它们与“正常”类别的马氏距离，如果距离高于所设置的阈值，则说明该测试点为“异常”。...在结构上，最简单的自动编码器形式是前馈非循环神经网络，与许多单层感知器类似，它们构成了包含输入层、输出层和用于连接的一个或多个隐藏层的多层感知器（MLP, multilayer perceptron），...图 4：利用方法一检测轴承故障 在上图中，绿色点对应计算得到的马氏距离，而红线表示所设置的异常阈值。轴承故障发生在数据集的最末端，即黑色虚线标记处。
; 下图中 , 左侧的 P1 图是凸包 ; 右侧的 P2 图不是凸包 , 因为该图中 , A2 到 B2 的点连接线与 凸多边形 的边界发生了相交 ; 2、常用的凸包算法 常用的凸包算法有 : Graham...极角通常用来描述点在 极坐标系 中的位置 ; 极点 是 中心的点 ; 极轴 是 水平 x 轴 ; 极坐标系如下图所示 , 一个点的位置由 极角 ( 从极轴到点到极点连线的方向的角度 ) 和 极径 ( 点到极点的距离...的 叉积为负数 ; B 在 向量 OA 右侧 , 则 OA 与 OB 的 叉积为正数 ; 给定平面上 3 个点 ABC , 叉积 可以判断一个 点 C 在向量 AB 的哪一边 , 如果 C 点在 向量...AB 左边 , 则 AB 与 AC 的叉积为正 ; 如果 C 点在 向量 AB 右边 , 则 AB 与 AC 的叉积为负 ; 3、算法过程分析 设置一个 栈 数据结构 , 将左下角的 2 个点放入 栈...(stack[-2], stack[-1], p) <= 0: # 如果 p 点在栈顶两个元素组成的向量的左侧 则说明该点是凸边中的点 , 栈顶元素不是凸边中的点 , 将栈顶出栈
定义上讲， 然而，不同的损失函数各有利弊。对于分类误差类型，它的问题是对分割区域的变化不敏感。例如，如果我们组成一个父区域，请看下图： ?...因此，如果我们绘制上面的分割示例，我们可以看到： ? 从上图中，我们看出分类误差损失对我们并没有多大的帮助。另一方面，如果我们使用信息熵损失，在图中的显示则与其不同。 ?...如果我们计算基尼指数，我们可以： 接下来，我们希望看到不同轴上不同位置的分割点如何根据某些评估函数影响该区域的基尼指数。这样的评估函数，即不确定性函数，可以是： 其中是中的的占比，是新区域的基尼指数。...我们还可以尝试通过沿另一个轴（即垂直轴）滑动来观察结果。 ? 从图中可以看出，垂直分裂点在值为2.7附近有最大的改进。那么，我们可以将数据样本拆分为： ? 最终的决策树： ?...如下图所示，我们必须在每个轴上设置多个分裂点以保证准确性，因为每次只允许分割一个特征空间。这就是为什么下图中总是出现平行线的原因。 ? 但是，通过累加结构，我们可以很容易地绘制出此图的线性边界。 ?
这个过程可以用下面的方程表示： image.png 锚点 图中的每个核都有一个点的值加粗显示，这个点就称作“核的锚点”。它定义了核与源图像的对齐关系。...那么，如何对缺少相邻像素点的边缘像素点计算出一个有效的结果？实际上，在没有公认方法的情况下，我们一般通过自定义的方式在某一场景中处理问题。...，或者将高于或低于某一值的像素置零同时其他的像素保持不变。...) 周围的像素的权值则根据其到中心点的距离通过高斯方程得到。...) 周围的像素的权值则根据其到中心点的距离通过高斯方程得到。
定好一个阈值之后，超过此阈值定义为不健康，低于此阈值定义为健康，就可以得出混淆矩阵。 ?...而如果在上述模型中我们没有定好阈值，而是将模型预测结果从高到低排序，将每次概率值依次作为阈值，那么就可以得到多个混淆矩阵。...下面两幅图中两条ROC曲线相交于一点，AUC值几乎一样：当需要高Sensitivity时，模型A比B好；当需要高Speciticity时，模型B比A好； ? ?...如果说Sn 和Sp 分别对应于sensitivity和specificity，所有ROC曲线上的点到ROC的距离可以表示为，让d最小就好啦； 2....Youden index : 最大化ROC曲线上的点到x轴的垂直距离（最大化TPR(Sn)和FPR(1-Sp)的差异）； ?
这里设置的是预测两周，以天为单位。 ? 搞定了，可以预测未来两个月的家庭用电量了。 ? 图中，黑点为实际值，蓝点为预测值，浅蓝色阴影区域表示不确定性。 当然，如果预测的时间很长，不确定性也会增大。...下面的代码把80%的数据分成训练集，剩下的20%留着当测试集。 ? 定义一个函数来创建新的数据集，用这个函数来准备建模。 ?...从损失图中，我们可以看到该模型在训练集和测试集上的表现相似。 ? 看下图，LSTM在拟合测试集的时候表现的非常好。 ? 聚类 最后，我们还要用我们例子中的数据集进行聚类。...方法很简单，导入原始数据，然后为一年中的某一天和一天中的某一小时添加两列。 ? ? 连接和树形图 连接函数将距离信息和分组对象根据相似性聚类，他们相互连接，创造更大的聚类。...x轴上就是标签，或者说是样本索引； y轴上是距离； 竖线是聚类合并； 横线表示哪些集群/标签是合并的一部分，形成新聚类； 竖线的长度是形成新聚类的距离。 简化一下，更清楚： ?
图的边可以是有向的，也可以是无向的，前者称为有向图，后者称为无向图。我们可以将地图表示成一个图，每个地点是节点，如果两个地点之间有路连接，则有一条边。如果这条路是单行线，则边是有向的，否则是无向的。...如果两个顶点之间没有边，则邻接矩阵的元素为0。下面是上图中这个图的邻接矩阵： ?...如果样本点xi和样本点xj的距离很近，则为图的节点i和节点j建立一条边。判断两个样本点是否解接近的方法有两种。第一种是计算二者的欧氏距离，如果距离小于某一值 ? 则认为两个样本很接近： ? 其中 ?...是一个人工设定的阈值。第二种方法是使用近邻规则，如果节点i在节点j最近的n个邻居节点的集合中，或者节点j在节点i最近的n个邻居节点的集合中，则认为二者距离很近。...如果两个数据点之间的距离小于指定阈值或者其中一个节点在另外一个节点的邻居集合中，则两个节点是联通的。假设有N个样本，则邻居图有N个节点。
从视觉效果上来说，需要画一个频率图，把相关变量排布在X轴上，而Y轴显示的则是每个值出现的频率。...折线图其实也是散点图的一种，只不过它用一根线将所有的点连接了起来。如果变量Y的值是连续的，则常使用折线图。 例如，假设你想要去调查房价与建筑面积之间的关系，那么下面这幅散点图就可以帮到你。...时间序列图 时间序列图也类似于散点图，只不过X轴上标注的是时间范围。在时间序列图上，所有的点连接成一条线，以提醒我们时间是连续的。...如果想要更加直观地研究某一数据随时间的变化趋势，时间序列图就是绝佳选择。因此，时间序列图在分析财务数据和传感器数据上应用得尤为普遍。...例如，可以在上文的恒温器折扣地图中添加一个第三维度。具体来说，就是把地图上的每一个点都延伸为一条竖直线，用以表示该地区的平均能耗。
其中，第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中方差最大的，第三个轴是与第1,2个轴正交的平面中方差最大的，依次类推，可以得到n个这样的坐标轴。...我们希望找到某一个维度方向，它可以代表这两个维度的数据。图中列了两个向量方向，u1和u2，那么哪个向量可以更好的代表原始数据集呢？从直观上也可以看出，u1比u2好。 ? 为什么u1比u2好呢？...第一是样本点到这条直线的距离足够近，第二是样本点在这条直线上的投影能尽可能的分开。...假如我们把n从1维推广到任意维，则我们的希望降维的标准为：样本点到这个超平面的距离足够近,或者说样本点在这个超平面上的投影能尽可能的分开。...容易得到投影点离原点的距离是XiTu，由于这些原始样本点的每一维特征均值都为0，因此投影到u上的样本点的均值仍然是0。
KNN的基本思想有点类似“物以类聚，人以群分”，打个通俗的比方就是“如果你要了解一个人，可以从他最亲近的几个朋友去推测他是什么样的人”。...在分类领域，对于一个未知点，选取K个距离（可以是欧氏距离，也可以是其他相似度度量指标）最近的点，然后统计这K个点，在这K个点中频数最多的那一类就作为分类结果。比如下图，若令K=4，则?...在回归（简单起见，这里讨论一元回归）领域，如果只知道某点的预测变量$x$，要回归响应变量$y$，只需要在横坐标轴上（因为不知道纵坐标的值，所以没法计算欧氏距离）选取K个最近的点，然后平均（也可以加权平均...由于KNN算法要计算距离，这85个数值型变量量纲不同，相同两个点在不同特征变量上的距离差值可能非常大。因此要归一化，这是Machine Learning的常识。...这是dotplot，横坐标才是响应变量的值，纵坐标表频率。比较相邻的红色点和绿色点在横轴上的差异，即表明测试集中预测值与实际值的差距。
这里的距离衡量应该是“测地距离”，也就是样本沿着曲面到达另一个样本点的距离。如果在这种数据空间想要使用kmeans，必须先进行空间的转化。...k-means有一些改进算法，多是针对k-means会受异常点的影响这一点来改进的，比如K-Means++, K-Medians...基于密度的算法-DBSCAN基于密度的算法，要求聚类空间的一定区域所包含的对象的数目不小于某一给定阈值...：如果存在一个对象链 p1, …,pi,.., pn，如果对于任意pi, pi-1都是直接密度可达的，则称pi到pi-1密度可达，实际上是直接密度可达的传播链（5）密度相连(density-connected...)：如果从某个核心对象p出发，点q和点k都是密度可达的，则称点q和k是密度相连的。...看看下图中，蓝色核心点和绿色核心点原本的距离应该是两点的欧氏距离，但是因为蓝色核心点在绿色核心点的核心距离内，所以此时它们的可达距离为绿色核心点的半径>两点的欧氏距离，相当于把蓝色核心点和绿色核心点区分开了
、位矢法 P点的位置由位置矢量 描述 上图中选择坐标原点O为参考点，由O点向P点做一个有向线段得到 ，由 矢量描述P点在何处。...当P点位于O点的左下方的时候，则s为负值。 运动学方程 从数学上确定质点在空间的位置随时间的变化关系。 1、坐标法(直角坐标系) 这里每个轴的坐标值表示为时间t的函数。消去t即得轨迹方程。...(每时每刻均成立) 机械能守恒定律 如果质点在某空间任意位置，都受到一确定的保守力的作用，则称此空间存在着保守场。如重力场、引力场.........同一力对不同转轴的力矩不同，在讨论力矩时必须指明是对哪一个转轴的力矩。 如果有多个力作用于刚体，则刚体所受合力矩等于各分力对同一转轴产生的力矩之矢量和。...如果该圆盘静止时，该刚体上的任意一个质量元\(m_i\)的速率都是0，那么 ,则 如果该圆盘转动时，我们以质心对称的一对质量元来看，它们的速度大小相等，方向相反，故而它们的合动能依然为0。
如果驱动器通过PLC的工艺对象进行定位调速工作，则它们被称为单轴。针对单轴运动控制来说，其运动需要具有高动态和重复精度高的需求，西门子的工艺对象特别适用于这样的运动过程。...如果使用低精度编码器，则组态以下计算方法： · 对于定位轴和同步轴工艺对象：通过驱动装置报文的实际速率 NIST_B 计算实际速度 · 对于工艺对象外部编码器：通过编码器报文 83 的实际速率 NIST_B...如果不进行反向间隙补偿，工艺对象根据电机位置计算出的就是一个错误的轴位置。这意味着，轴在反向运动作业期间未移动到正确的轴位置。...在户程序中可做为TO轴进行运动控制。 下图中，通过 DSC 操作的实际轴通过 SIMATIC S7-1500 上的虚拟轴进行同步控制，具有信号输出的轴通过 TM41 模块控制。...西门子提供了一个“IsAxisReady”功能块以检查是否可以启用或引用工艺对象。如果工艺对象准备好使用，则该功能块检查命名条件并返回值 True。
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