文章目录 尺度空间 什么是尺度空间（scale space） 为什么需要尺度空间 高斯核 图像金字塔 什么是分辨率 为什么需要多分辨率 多尺度和多分辨率 图像金字塔 高斯金字塔 SIFT...所以为什么要讨论尺度空间？因为计算机在进行图像分析时，并不知道图像的真实尺寸大小，需要考虑多尺度以获取感兴趣物体的最佳尺度。同时，在一幅图像的不同尺度下检测出相同的关键点来匹配，即尺度不变性。...如下图 为什么需要多分辨率 我们观察图像时，看到的通常是由相似纹理和灰度级连成的区域，它们相结合就形成了物体。...如果较小物体和较大物体（或对比度较低和对比度较高的物体）同时存在，那么以不同分辨率来研究它们将更具优势，这就是多分辨率处理的基本动机。 换言之，图像分辨率越低，伴随的细节就越少。...下图是四个octave，每个octave有5个图像，由于增加“尺度”（模糊量）而形成单个图像。 Octave和Sclae的数值取决于原始图像的大小，可自行改变。
我不知道大家晕了没有，我是已经快晕了。 相比之下，matrix 可以确保运算结果全部是二维的，结果相对好一点。为什么只是相对好一点呢？呆会儿我们再来吐吐 matrix 的槽点。 看起来还不错。...为什么我会在意行向量和列向量？在矩阵运算里，行向量和列向量是不同的。比如一个 m x 3 的矩阵可以和 3 x 1 的列向量叉乘，结果是 m x 1 的列向量。...不知道你有没有抓狂的感觉。如果按照 In [85] 的写法，还会报错。如果要正确地过滤不同的列，需要写成 In [86] 和 In [87] 的形式。...而我们的需求在 matlab/octave 里只需要写成 x .* y * theta ，直观优雅。...当然有些槽点是因为语言本身的限制，比如 python 不支持自定义操作符，导致 numpy 的一些设计不够优雅和直观，但默认把列向量转化为行向量的做法只能说是 numpy 本身的设计问题了。
我不知道大家晕了没有，我是已经快晕了。 相比之下，matrix 可以确保运算结果全部是二维的，结果相对好一点。为什么只是相对好一点呢？呆会儿我们再来吐吐 matrix 的槽点。 ? 看起来还不错。...为什么我会在意行向量和列向量？在矩阵运算里，行向量和列向量是不同的。比如一个 m x 3 的矩阵可以和 3 x 1 的列向量叉乘，结果是 m x 1 的列向量。...不知道你有没有抓狂的感觉。如果按照 In [85] 的写法，还会报错。如果要正确地过滤不同的列，需要写成 In [86] 和 In [87] 的形式。...而我们的需求在 matlab/octave 里只需要写成 x .* y * theta ，直观优雅。...当然有些槽点是因为语言本身的限制，比如 python 不支持自定义操作符，导致 numpy 的一些设计不够优雅和直观，但默认把列向量转化为行向量的做法只能说是 numpy 本身的设计问题了。
=4, octave_scale=1.4): img = img_noise octaves = [] for _ in range(octave_n-1): hw = img.shape...in range(octave_n): if octave > 0: hi = octaves[-octave] img = resize(img, hi.shape[:2])+hi...parser.parse_args() print(args) if not os.path.exists(args.input): print("please input video") sys.exit(0) # 我使用...frames.sort() print("要处理的帧数:", len(frames)) for frame in frames: print('正在转换: ', frame) img_frame = cv2.imread...v copy -movflags faststart -shortest args.output """ #shutil.rmtree(tmp_path) # 啊, 代码真够烂 自行尝试使用不同的
在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有这些图像中搜索物体。...这些具有不同分辨率的图像集被称为图像金字塔（因为当它们被保存在一个堆栈中，最高分辨率的图像在底部，最低分辨率的图像在顶部，它看起来像一个金字塔）。 有两种图像金字塔。...这就是所谓的Octave。当我们在金字塔中往上走时，同样的模式会继续下去（即，分辨率下降）。同样地，在扩展时，每一级的面积都会变成4倍。...请看现在的结果本身，以理解我所说的内容。 请查看附加资源中的第一个参考资料，它有关于图像混合、拉普拉斯金字塔等的完整图示细节。简单地说，它是这样做的: 1. 加载苹果和橙子的两张图片 2....如果你愿意的话，你可以优化它） import cv2 as cv import numpy as np,sys A = cv.imread('apple.jpg') B = cv.imread('orange.jpg
但仅知道算法及其数学含义，却不知道如何用来解决用它来解决你所关心的问题是远远不够的。 我们需要花长时间来设计一套算法，让机器学习，然后通过让机器自己编程，来帮我们解决问题。 ...虽然这种教学方法，似乎跟国内大学的教学方法不谋而合，但如果这么课程想要让你真正的学会机器学习，更重要的是教你怎样正确的使用这些工具，知道如何使用机器学习算法的人，与不知道机器学习工具如何使用的人，用很大的不同...鸡尾酒会问题：假设在一个小型鸡尾酒宴会上，有两个人同时说话，有两个麦克风，放在距离两个人不同的地方进行声音收集采样，通过算法，我们可以将两个人所说话的声音音频源分离开来。...这也是为什么本套课程，要以Octave的编程环境。...Octave是一个免费开源的软件，使用Octave和MATLAB这类的工具，许多的学习算法，都可以通过几行代码来实现，在后续的课程中，将教给大家如何使用Octave，在Octave中实现这些算法。
在这种情况下，我们将需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有图像中搜索对象。...这些具有不同分辨率的图像集称为“图像金字塔”（因为当它们堆叠在底部时，最高分辨率的图像位于顶部，最低分辨率的图像位于顶部时，看起来像金字塔）。 有两种图像金字塔。...它称为Octave。当我们在金字塔中越靠上时（即分辨率下降），这种模式就会继续。同样，在扩展时，每个级别的面积变为4倍。我们可以使用cv.pyrDown()和cv.pyrUp()函数找到高斯金字塔。...它们用于图像压缩。拉普拉斯金字塔的层由高斯金字塔的层与高斯金字塔的高层的扩展版本之间的差形成。拉普拉斯等级的三个等级如下所示（调整对比度以增强内容）： ?...现在查看结果本身，以了解我在说什么： ? 请检查其他资源中的第一个参考，它具有图像混合，拉普拉斯金字塔等的完整图解详细信息。
目前碰到的问题是，很多人学习了TensorFlow，翻完了所有文档，演练了所有的示例代码，仍然感觉对AI一头雾水，不知道如何入手具体的工作。...这一点我想引用比尔盖茨在1999年达沃斯世界经济论坛期间一个著名的回答，当时正是高科技泡沫的巅峰时期。盖茨一次又一次地被记者们问到相似的问题：“盖茨先生，现在的网络股是泡沫股，对吗？...它们难道不是泡沫吗？”最后，有点被激怒得盖茨对记者们说：“他们当然是泡沫，但你们没有问到点子上。泡沫给网络行业带来了很多新资本，这必将更快地推动创新。”...我心中有些忐忑，我觉得会不会很多人都在笑，小学问题是吧？不要急，耐心看下去，“降维”思考，本来就是把复杂的问题简单化。...为什么会有多个变量？我们上一节为了简化问题，只考虑了面积、税费这些基本要素，一套房子，朝向、楼层、物业、学区等等，显然都会成为影响房价的因素。真得严谨考虑，这里面可变的因素真的很多的。
在一个较高的层次，我认为“计算机、编程语言和算法”是最关键的工具，它们让我可以处理所有各种各样的难题。...在我日常的工作中，每天我基本都需要编辑许多不同类型的文件： Python脚本, .cpp 文件, HTML 文件, Markdown, .tex, 纯文本文件, PSF 文件等等。...这些工具带来的便利性在于它们让我可以更少地担心技术部署，从而聚焦于真正想解决的问题。 机器学习中最重要的是统计学和概率论 问：机器学习中，哪些数学理论特别有用？ 统计学、概率论、线性代数和微积分。...我对统计学领域也很感兴趣，最早是在研究生阶段，我上了“统计学模式识别”的课程。我为什么要提到这个？我认为这门课程真正地点燃了我对预测模型和机器学习的热情。...我推荐的方法是学习你认为对解决你的问题有帮助的工具，并使用它们作为基准以熟悉使用。第二步是为你的工具寻找可能带来额外好处的潜在替代方案。
为什么要选择Octave？ 吴老师在以往的机器学习教学中，尝试过很多种编码语言来进行实验，包括C++、Java、Python的Numpy，以及Octave。...时间分两种，一种是我们开发人员开发合适的机器学习算法的时间；一种是机器学习算法在解决实际问题时耗费的计算机计算时间。...所以呢，最后Octave成为非常不错的一种选择。 接下来介绍一些基础的Octave操作，更详细的可以去Octave的官网看文档。...比如按照公式得到一组随机数，这个随机数如果用randn函数，它们服从高斯分布。 ? 上图得到一个1行10000列的随机数向量，使用hist（w）函数画一下直方图看看： ?...帮助 Octave的帮助也是很方便的，直接使用help函数即可。 ? 以上就是Octave基础的快速介绍，从下次视频开始将会讲解如何使用Octave来处理数据。
我在使用 Octave 的过程中，最舒服的地方就是它对矩阵操作的支持非常全面，使用起来也很简单，一些看似很复杂的逻辑，用 Octave 可能一两行就可以轻松解决。我将带大家认识和入门 Octave。...什么是 Octave Octave 是一种高层解释类编程语言。旨在解决线性和非线性的数值计算问题。...那么我们为什么非要选择 Octave 而不选择更有名的 Matlab 呢。...安装好 Octave 后，我们可以看到有两种方式开启 Octave，一种叫 Octave-cli，这是命令行形式打开 Octave，另一种叫 Octave-gui，这是图形化的形式，当然，我还是建议大家用命令行来编写代码...我觉得有必要针对这个问题提前说一下。 首先，我们目前花时间学习的最终方向是什么，是机器学习，而不管是 Python 还是 Octave，它相对于机器学习本身，都只不过是一种学习和实现的辅助工具罢了。
它们可用于学校的基本数学任务到专业的科学项目。它们还可用于向演示文稿添加统计信息和数据。 有许多可用于 Linux 的免费和开源绘图应用程序。但在本文中，我列出了一些我遇到的最好的绘图应用程序。...它们可以让您在文档和幻灯片中添加图形和绘图，但它们在功能方面非常基础。 另请注意，这不是排名列表。不应认为排名第一的项目比排名第五的项目更好。 1....它可用于以多种不同风格和多种不同输出格式操作二维和三维的函数和数据点。 一个特殊的特性是 Gnuplot 还可以用作脚本语言来自动生成绘图。 如果您想在开始之前了解更多信息，可以参考我们的文档。...Octave GNU Octave不仅仅是一个绘图工具。它有助于数值求解线性和非线性问题，以及使用与 MATLAB 最兼容的语言执行其他数值实验。它也可以用作面向批处理的语言。...它的一些特点是 大量的内置功能可以解决许多不同的问题。 一种完整的编程语言，使您能够扩展 GNU Octave。 绘图设施。 所以，如果你对 Octave 感兴趣，不要害怕，去查看它的文档。 4.
什么是GNU Octave？ Octave是一个科学应用程序，它使用Matlab类似的解释高级语言进行数值计算和模拟。...它提供解决线性和非线性问题的功能，可以将结果绘制为图形，并提供数据操作和可视化功能。 GNU Octave提供交互式命令行界面和GUI界面，但也可用于非交互式脚本进行数据处理。...shell命令或GUI来启动Octave。...默认情况下，在shell启动时，Octave不会启动图形用户界面，这就是为什么我在命令行中使用“--force-gui”选项的原因。...在Ubuntu中打开一个shell，并使用以下命令调用Octave： octave --force-gui 或者我们可以通过左侧栏的图标启动八度 无论如何，我们可以使用Octave命令的功能进行计算或对数学函数进行图形分析
为什么要使用它? 使用skimage在Python中读取图像 调整图像大小 上下翻转图像 旋转不同角度 水平和垂直翻转 图像裁剪 改变图像亮度 使用滤镜 什么是skimage?为什么要使用它?...我们将看到这两种方法的实际应用,并理解它们是如何不同的。 使用skimage从系统读取图像 imread函数有一个参数"as_gray",用于指定是否必须将图像转换为灰度图像。...其他两种流行的格式是HSV(色调,饱和度,明度)和HSL(色调,饱和度,亮度),它们是RGB格式的替代表示。让我简要解释这些术语的含义。...我们收集的数据通常有不同的来源,这可能会导致图像大小有不同的差异。从图像中提取特征或将其用于数据增强时可能就会出现问题。 理想情况下，当我们构建模型时，图像的大小应该是相同的。...我想让你以这个作为开始，并在Python中试用它们。这才是学习的方式!
问题情景 体验某云语音听写（或语音转写、语音识别）API时的，音频文件中出现超过2-3s左右的间隔就停止识别了，漏听了一大段内容。又不想自己手动边听边裁剪，怎么办呢。...图片 好了，用ffmpeg volumedetect滤镜看到了响度(db)的统计信息,最大值,最小值,怎么看到每一时间的响度呢 图片 试试showwavespic，这个图没坐标轴，不好看，而且量纲也不知道...，再试试scilab,octave/matlab scilab,octave/matlab 画响度时间图 再根据它用silenceremove 1.octave/matlab代码（maxdb值来自ffmpeg...stop_duration=2.5:stop_threshold=-40dB 23lloutput1.wav 图片 图片 scilab代码（maxdb值来自ffmpeg -af volumedetect）（功能一样写法不同
例如，当您在 OpenCV 中使用imread读取图像后尝试使用matplotlib显示图像时，结果看起来很有趣。 “当其他人及其阿姨都使用 RGB 时，为什么不使用 RGB？”...这是我在几个月前的一次会议上遇到 OpenCV 的创始人 Gary Bradski 博士时问他的问题，尽管我忽略了关于每个人和他们的阿姨使用 RGB 的部分。他用另一个问题回答了我的问题。...“为什么美国标准的铁路轨距是 4 英尺 8.5 英寸？” 这个问题的答案当然是“因为罗马马的屁股！”...对于不知道这个不太真实的故事的人，我从snopes复制了以下内容 为什么他们在 OpenCV 中选择 BGR 颜色空间？...例如在 Windows 中，当使用COLORREF指定颜色值时，它们使用 BGR 格式0x00bbggrr。 BGR 是出于历史原因做出的选择，现在我们必须接受它。
中又有几张尺度不同的图片。...在sift算法中，同一个octave层中的图片尺寸(即大小)相同，但是尺度(即模糊程度)不同，而不同的octave层中的图片尺寸大小也不相同，因为它是由上一层图片降采样得到的。...在进行高斯模糊时，sift的高斯模板大小是始终不变的，只是在不同的octave之间改变图片的大小。...而在surf中，图片的大小是一直不变的，不同的octave层得到的待检测图片是改变高斯模糊尺寸大小得到的，当然了，同一个octave中个的图片用到的高斯模板尺度也不同。.../b1.png"); Mat image2=imread("..
这是一篇非常难写的文章，同时我希望这篇文章对于入门学习的朋友是真正有价值、有帮助的。 起初，关于这个问题，我脑子其实是一片空白的。...它们并非都适合在你的生产系统中使用，但它们是很好学习资源，你可以从中学习、探索、研究。 你可以从一个熟悉的语言库开始，然后转到其他更强大的编程库。...它们的逻辑是相同的，只是在语法和API上略有不同。 用于统计计算的“R项目”（R Project）：这是一个环境和lisp脚本类似的语言。所有你想做的统计资料将被提供给R，包括一些测绘。...Octave：如果你熟悉MatLab或者你是一个NumPy程序员寻找不同的东西，可以考虑Octave。...为什么？：这个Quora问题的第一个答案是惊人的。每次我读书时，我都会做笔记和书签。这个答案最有价值的部分是机器学习课程列表，包括讲座笔记和问答网站上的相关帖子列表。
由于它们的免费性和灵活性，它们在教学、研究和学术出版等方面受到了广泛的欢迎和采用。...它具有强大的数学库和绘图功能，适用于科学计算和工程问题。Scilab 还提供了广泛的工具箱，涵盖信号处理、优化、控制系统等领域。...它们提供了类似Matlab的功能，并且依靠广泛的用户社区进行支持和开发。 Octave Octave是一个功能强大、免费开源的科学计算软件，可以作为Matlab的替代选择。...跨平台支持：Octave可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Mac和Linux等。这使得用户可以在不同的平台上使用相同的软件，并且能够与其他用户和研究团队进行无缝的合作和交流。...动态类型系统：Julia使用动态类型系统，可以更灵活地处理不同类型的数据。它支持多重派发（multiple dispatch），这意味着同一个函数可以根据输入参数的不同类型自动选择不同的实现。
我还讨论了一个经常出现在论坛上的问题：既然现在已经有如此多的深度学习课程，Hinton 的课是否已经过时？还是 Hinton 的这门课仍然是最好的初学者课程？本文最后，我会就这些问题进行回答。...再次，它们的公式与你的标准方法（例如 backprop 和 gradient-descent）完全不同。但学习它们能给你广度，让你思考是否标准的方法就是正确的方法。 那么这门课好吗？ 当然！...很多人都是这样，包括我，我的许多同事，甚至我的一些导师。 不要犯错误！要一直追求更好的理解！如果你只做过 Ng 课的神经网络作业，那么现在你仍然不知道如何将这些方法应用于其他任务。...对于像 Hopfield net 和 RBM 这样的模型，如果你了解基本的 octave 编程，是相当可行的。 我知道这门课很好了，但它已经过时了吗？...你开始思考它们的时候，它们是很难的概念。所以上这门课的原因之一，它不只教你一个概念，而且让你从不同的角度来看事物。在这个意义上，NNML 完全适合所有人。
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