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webgl智慧楼宇发光系列之线性采样下高斯模糊

webgl智慧楼宇发光系列之线性采样下高斯模糊前面一篇文章 [webgl智慧楼宇发光效果算法系列之高斯模糊](https://mp.weixin.qq.com/s/LZ_M51nDHfAPlcmwWglp_A...为了获得更有效的算法，我们来看看高斯函数的一些特性：二维高斯函数可以通过将两个一维高斯函数相加来计算。分布为2σ的高斯函数等于分布为σ的两个高斯函数的乘积。...线性采样到此，我们知道了把一个二维的高斯模糊分离成两个一维的高斯模糊。效率上也有了大幅度的提高。但是实际上，我们还可以通过线性采样的特性进一步提高效率。...因为我们做高斯模糊的时候，本身就是获取周边相邻元素的加权平均值，因此利用线性采样的这个特性，可以把原本2个像素的采样，减少为一次采样。如果原本33次采样，则可以减少到17次。...然后我们就有了计算线性采样高斯滤波的权重和位移公式： [1eb2898ac0684b4b9ecebf25441b541f~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 代码讲解首先定义一个

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python 下采样和上采样

前言由于工作数据量较大，训练模型很少直接单机python，一般都采用SparkML，最近把SparkML的工作使用python简单的写了一下，先写个上下采样，最终目的是为了让正负样本达到均衡（有人问：.../test.csv') # 获取正样本的数量 z = data[data['label'] == 1] # 获取负样本的数量 f = data[data['label'] == 0] 上采样就是不断复制样本少的数据达到和样本多的数据平衡...frac = int(len(f) / len(z)) # 创建一个数据结构和之前一致，但空的dataframe zcopy = z.iloc[0:0].copy() # 上采样就是复制少量的样本直到和多量的达到平衡...= frac: zcopy = zcopy.append(z) sample_data = pd.concat([zcopy,f]) 查看采样的结果：下采样下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡...利用dataframe的sample方法 frac = float(len(z) / len(f)) # 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡 sample_data = pd.concat

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webgl智慧楼宇发光系列之线性采样下高斯模糊

[toc] webgl智慧楼宇发光系列之线性采样下高斯模糊前面一篇文章 , 我们知道了高斯模糊的本质原理，就是对每个像素，按照正态分布的权重去获取周边像素的值进行平均...为了获得更有效的算法，我们来看看高斯函数的一些特性：二维高斯函数可以通过将两个一维高斯函数相加来计算。分布为2σ的高斯函数等于分布为σ的两个高斯函数的乘积。...线性采样到此，我们知道了把一个二维的高斯模糊分离成两个一维的高斯模糊。效率上也有了大幅度的提高。但是实际上，我们还可以通过线性采样的特性进一步提高效率。...因为我们做高斯模糊的时候，本身就是获取周边相邻元素的加权平均值，因此利用线性采样的这个特性，可以把原本2个像素的采样，减少为一次采样。如果原本33次采样，则可以减少到17次。...然后我们就有了计算线性采样高斯滤波的权重和位移公式： image.png 代码讲解首先定义一个uniform变量，该变量表示是否启用线性采样的方法： uniform bool uUseLinear

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python3 高斯函数

1.涉及公式 1.1 高斯分布公式概率密度函数 1.2 二项分布公式换句话说，一枚公平的硬币有正面结果的概率（正面）p = 0.5。...1.5 概率密度函数 2.编写高斯类 import math import matplotlib.pyplot as plt class Gaussian(): """ 高斯分布类，用于计算和可视化高斯分布...of Data') plt.xlabel('data') plt.ylabel('count') def pdf(self, x): """高斯分布的概率密度函数计算器...Standard Deviation') axes[0].set_ylabel('Density') plt.show() return x, y 3.测试高斯类

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python中resample函数实现重采样和降采样代码

=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None) 比较关键的是rule,closed,label下面会随着两个用法说明降采样...182 2018-02-05 30 dtype: int32 上面的代码就可以看出label=right就是指label等于右区间的值，如果label=left就是指label等于左区间的值重采样...降低时间的细粒度，对于重采样，主要是涉及到值的填充。...1 2018-01-01 07:00:00 2 2018-01-01 14:00:00 2 2018-01-01 21:00:00 2 Freq: 7H, dtype: int32 总结重采样和降采样一般用在时间序列里面...以上这篇python中resample函数实现重采样和降采样代码就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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负采样_欠采样

这个时候我们就需要用到负采样（negative sampling）的技术。下面通过Skip-Gram来讲解负采样技术。...为了提升训练的速度，减少更新权重的数量，我们就需要对节点进行负采样。首先来了解两个概念 postive word 和 negative word。...负采样的目的就是在 negative word 中，找出一部分节点进行权重的更新，而不需要全部都更新。...负采样的本质：每次让一个训练样本只更新部分权重，其他权重全部固定；减少计算量；（一定程度上还可以增加随机性）参考1 参考2 参考3 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn

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Python生成随机高斯模糊图片

Python可以使用opencv库很方便地生成模糊图像，如果没有安装opencv的，可以用pip安装： pip install python-opencv 想了解高斯模糊是什么的话，可以看wiki百科-...高斯模糊。...只要知道这个操作可以生成模糊图片就好了，一行代码即可搞定： import cv2 img = cv2.GaussianBlur(ori_img, (9, 9), 0) 这个函数的第一个参数是原图像，第二个参数是高斯矩阵...很简单，高斯矩阵的尺寸越大，标准差越大，处理过的图像模糊程度越大。...介绍完了简单的高斯模糊操作，我们加一个随机处理，来随机生成模糊程度不同的几张图像，其实也很简单，加一个随机函数来生成高斯矩阵的尺寸就可以了： import cv2 import random imgName

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Python实现所有算法-高斯消除法

这篇文章写的算法是高斯消元，是数值计算里面基本且有效的算法之一：是求解线性方程组的算法。这里再细写一下：在数学中，高斯消元法，也称为行约简，是一种求解线性方程组的算法。...该方法以卡尔·弗里德里希·高斯 ( Carl Friedrich Gauss ，1777-1855)的名字命名，尽管该方法的一些特例——尽管没有证明——早在公元 179 年左右就为中国数学家所知。...在这种情况下，术语高斯消元是指过程，直到它达到其上三角形或（未简化的）行梯形形式。出于计算原因，在求解线性方程组时，有时最好在矩阵完全约简之前停止行操作。...就好像这样其实还有内容，但是公式编辑实在不会哇，这里给出程序的伪代码：高斯消元法将给定的m × n矩阵A转换为行梯形矩阵。...上面这个函数是高斯函数的一个子函数，作用是给出最简的阶梯行列式。

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Python 生成 2D 高斯核

本文记录 Python 中二维高斯核的生成方法。...生成思路使用 cv2.getGaussianKernel(ksize, sigma[, ktype]) 函数该函数用于生成一维高斯核生成一维高斯核后乘以自己的转置得到二维高斯核核心函数 cv2....getGaussianKernel(ksize, sigma[, ktype]) ，函数生成一维高斯核官方函数文档参数说明参数描述限制 ksize 核尺寸（文档中要求奇数...，使用时可以是偶数）正整数 sigma 高斯函数的标准差正数 ktype 滤波器系数的类型，可以是 cv2.CV_32f 或 cv2.CV_64f，配置参数后生成数据会分别表示为 float32...mathrm{i}}=\alpha * e^{-(\mathrm{i}-(\mathrm{ksize}-1) / 2)^{2} /(2 * \mathrm{sigma})^{2}} 生成方法生成一维高斯核

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高斯滤波

import cv2 o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#原始图像 r=cv2.GaussianBlur(o,(5,5),0,0)#高斯滤波 cv2....imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：高斯滤波将中心的权重值增加...dst=cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, sigmaY, borderType) dst表示返回值，表示进行高斯滤波后得到的结果 src表示输入图像，图像深度是CV

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Python实现量子态采样

在前面一篇量子系统模拟的博客中，我们介绍了使用python去模拟一个量子系统演化的过程。...，为了方便计算，我们将态矢量先转换为概率幅矢量，再进行采样。...采样示例一我们先假设一个概率幅的分布，再对其进行采样。...均匀随机数这里我们直接使用python的random函数，就可以生成 [0,1) 之间的均匀随机数，撒点数量越多，呈现的均匀分布的结果就越明显。...总结概要对一个量子态矢量进行采样的过程，主要可以分为三个步骤：计算量子态对应的概率分布函数(矢量); 计算量子态对应的累积分布函数(矢量); 均匀随机采样，映射到累积分布函数中所对应的量子态，在足够多的采样次数下就可以完整的模拟出原始的量子态分布

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过采样和欠采样_欠采样有几种情况

一、采样定理只要采样频率高于信号最高频率的两倍，就可以从采样信号中恢复出原始信号。二、过采样和欠采样 1、采样频率高于信号最高频率的两倍，这种采样被称为过采样。...2、采样频率低于信号最高频率的两倍，这种采样被称为欠采样。三、基带信号和频带信号的采样 1、对基带信号进行欠采样是无法从采样信号中恢复出原始信号的，因此基带信号的采样都是过采样。...2、对频带信号进行采样可以是过采样，也可以是欠采样。只要保证采样频率高于原始信号带宽的两倍，就可以从欠采样信号中恢复出原始信号。...“低通采样定理”可简称“采样定理”在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息...“低通采样定理”可简称“采样定理”在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息

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【说站】python中高斯模糊是什么

python中高斯模糊是什么说明 1、本质上是数据光滑技术，可用于一维、二维甚至多维空间。 2、数据被高斯模糊处理后，数据倾向于周边附近的其他数据，各数据相同。...使用时有2个超参数需要设置：高斯核大小和高斯函数标准差σ。高斯核大小表示“影响当前点的邻域范围”，而标准差表示“邻域中的其他像素点对当前点的影响力”。...2) * np.exp(-1.0 / (2 * self.sigma ** 2) * (x ** 2 + y ** 2)) kernel[y + radius, x + radius] = v # 高斯函数的...x和y值 vs 高斯核的下标值 kernel2 = kernel / np.sum(kernel) return kernel2 以上就是python中高斯模糊的介绍，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。

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高斯过程

高斯过程GaussianProcess ?...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手动实现定义核函数...image.png print(l_opt, sigma_f_opt) 0.9872536793237083 0.8613778055591963 更高维的高斯过程 image.png #噪音参数...小结从前面我们可以看出，与常见的机器学习模型不同，用高斯过程做预测的方法是直接生成一个后验预测分布（依然是高斯分布）。...从统计学的角度上来看，利用高斯过程模型做预测具有很高的价值。

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高斯函数、高斯积分和正态分布

正态分布是高斯概率分布。高斯概率分布是反映中心极限定理原理的函数，该定理指出当随机样本足够大时，总体样本将趋向于期望值并且远离期望值的值将不太频繁地出现。高斯积分是高斯函数在整条实数线上的定积分。...这三个主题，高斯函数、高斯积分和高斯概率分布是这样交织在一起的，所以我认为最好尝试一次性解决这三个主题（但是我错了，这是本篇文章的不同主题）。...本篇文章我们首先将研究高斯函数的一般定义是什么，然后将看一下高斯积分，其结果对于确定正态分布的归一化常数是非常必要的。最后我们将使用收集的信息理解，推导出正态分布方程。...两个高斯函数的图。第一个高斯(绿色)的λ=1和a=1。第二个(橙色)λ=2和a=1.5。两个函数都不是标准化的。也就是说，曲线下的面积不等于1。...概率密度函数的推导我们将从广义高斯函数f(x)=λ exp(−ax^2)开始，正态分布下的面积必须等于1所以我们首先设置广义高斯函数的值，对整个实数线积分等于1 这里将 -a- 替换为 a^2 稍微修改了高斯分布

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MCMC采样和M-H采样

下面，我们来总结下MCMC的采样过程 ? 上述过程便是MCMC采样理论，但很难在实际应用，为什么呢? 因为α可能非常小，比如0.1，导致大部分采样值都被拒绝转移，采样效率很低。...可能我们采样可上百万次，马尔科夫链还没有收敛。实际应用中，我们可以通过M-H采样方法进行采样。...3.M-H采样 M-H采样解决了MCMC采样接受率过低的问题，我们首先回到MCMC采样的细致平稳条件 ? 采样效率过低的原因是α(i,j)太小，比如0.1，α(j,i)为0.2，即 ?...通过上述的转换，我们便可在实际应用中使用M-H算法进行采样，M-H采样算法过程如下所示 ?...4.M-H采样总结 M-H采样解决了使用蒙特卡罗方法需要的任意概率分布样本集的问题，因此在实际生产环境中得到广泛应用。

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图像降采样原理_降采样滤波

from=search&permalink=1cb3111d_6ee9587 1、先说说这两个词的概念：降采样，即是采样点数减少。...对于一幅N*M的图像来说，如果降采样系数为k,则即是在原图中每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像。降采样很容易实现. 升采样，也即插值。对于图像来说即是二维插值。...2、实现其实在matlab中自带升采样函数(upsample)和降采样函数(downsample)，读者可以查找matlab的帮助文件详细了解这两个函数。...% 输入：采样图片 I, 升采样系数N % 输出：采样后的图片Idown % author:gengjiwen date:2015/5/10 %=======...% 输入：采样图片 I, 降采样系数N % 输出：采样后的图片Idown % author:gengjiwen date:2015/5/10 %=======

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过采样系列一：采样定理与过采样率

采样速率是ADC重要参数之一，围绕采样速率，有一条著名的定理：奈奎斯特采样定理。...采样定理：只要采样频率大于或等于有效信号最高频率的两倍，采样值就可以包含原始信号的所有信息，被采样的信号就可以不失真地还原成原始信号。...为方便介绍，我们统称之为采样定理。在详细介绍采样定理之前，我们一定要知道一个非常有趣的频率现象：‘任何模拟信号，在离散化后，在频率上都会按照采样率周期性延拓。’...而这里面就隐含着著名的采样定理。同样的，我们从时域和频域分别看下采样定理的理解。...采样定理与过采样率上文中的fa是信号的带限（信号的最大频率范围），2*fa是采样定理的基本要求；M*2*fa中，M就是过采样率，过采样率是对‘采样定理的最低采样频率’而言的。

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python-for-data-重新采样和频率转换

Python-for-data-重新采样和频率转换 ? 什么是重新采样重新采样指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程。...向下采样：高频率—>低频率向上采样：低频率—>高频率但是也并不是所有的采样方式都是属于上面的两种 pandas中使用resample方法来实现频率转换 ?...05 0.147573 2020-06 -0.194357 2020-07 -0.027795 2020-08 -0.030770 Freq: M, dtype: float64 向下采样...11 NaN NaN NaN NaN 2020-05-12 NaN NaN NaN NaN 2020-05-13 1.056361 0.815583 1.627846 0.326976 使用区间重新采样...在向下采样中，目标频率必须是原频率的子区间：变小在向上采样中，目标频率必须是原频率的父区间：变大 annual_frame.resample("Q-MAR").ffill() .dataframe

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Python 批量重采样、掩膜、坡度提取

今日分享：后台回复“批量”可以获取批量重采样、批量掩膜、批量坡度提取和批量分区统计的代码，不过你们懂得。 01 主要内容 ?...本次实验下载的是GDEMV2 30M分辨率数字高程数据，利用Python提取不同分辨率的DEM，基于上述不同分辨率DEM提取每种地貌类型的平均坡度，最后以DEM分辨率为横坐标、区域平均坡度为纵坐标做不同地貌类型的散点图...1.2 将重采样得到10组不同分辨率的DEM，利用行政区的矢量边界，编写Python代码进行批量剪裁，具体代码如下所示： import arcpy,os,glob from arcpy import env...图1｜批量剪裁结果 1.3 将上述批量剪裁完的不同分辨率的DEM数据进行批量提取坡度，具体的Python代码如下所示: import arcpy from arcpy import env env.workspace...(n) + ".tif"这一句代码出现了错误，我们对DEM数据进行重采样，从30米到120米一共有10景DEM数据，输出的每个DEM的名称肯定是不一样的，都是根据DEM数据的分辨率来进行命名，采用的Python

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