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
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
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。
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
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
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。
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。
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
混合高斯模型中第i个高斯分布的权系数的估计值， 和 分别表示时刻t混合高斯模型中第i个高斯分布的均值向量和协方差矩阵(此处假定像素的红、绿、蓝分量相互独立);η表示高斯分布概率密度函数。...参数更新 在时刻t对图像帧的每个像素Xt与它对应的高斯模型进行匹配， 匹配规则为： 如果像素值Xt 与混合高斯模型中第i个高斯分布Gi均值的距离小于其标准差的2.5倍, 则定义该高斯分布Gi 与像素值Xt...如果检验出该像素混合高斯模型中至少有一个高斯分布与像素值Xt 匹配, 那么混合高斯模型的参数更新规则为: 1)对于不匹配的高斯分布, 它们的均值μ和协方差矩阵 保持不变; 2)匹配的高斯分布Gi 的均值...icvUpdateFullWindow //函数功能：更新每个高斯分布的权值(对匹配的高斯函数k加大权值，其余的则减小权值)，如果前面的结果中存在匹配的高斯分布函数k,则需要再对第k个高斯分布函数的均值....至少每个高斯分布的权值必须修正，如果前面的结果中存在匹配的高斯分布函数k,则需要再对第k个高斯分布函数的match_sum修改，最终对那些匹配的高斯分布函数k的参数match_sum>0的做均值mean
高斯滤波和均值滤波的原理一样，在均值滤波中所有的像素点的权重都一样，而在高斯滤波中则是越靠近中心的像素点权重远大，权重的分配由二维高斯公式生成的矩阵决定，矩阵的阶和扫描的窗口大小一致。...关于二维高斯公式这里不再赘述，不了解的可以看看这篇文章：高斯函数的详细分析，这里就只给出一个二维高斯分布的产生函数了： //生成高斯核 double* make_kernel(int size, double
一、高斯模糊的概念 高斯模糊，也叫高斯平滑，英文为：Gaussian Blur，是图像处理中常用的一种技术，主要用来降低图像的噪声和减少图像的细节。...高斯模糊在许多图像处理软件中也得到了广泛的应用。 二、高斯模糊的原理 1、模糊在图像中的理解 模糊在图像中的意思可理解为：中心像素的像素值为由周围像素的像素值的和的平均值。.../所有像素高斯权重的和，得到像素最终的权重。...有了权重矩阵就可计算高斯模糊。假设现有9个像素点，灰度值（0-255）如下： 每个点乘以自己的权重值： 将这9个值加起来，就是中心点的高斯模糊的值。...对所有点重复这个过程，就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片，可以对RGB三个通道分别做高斯模糊。
对平滑图像进行抽样（采样） 有两种采样方式——上采样（分辨率逐级升高）和下采样（分辨率逐级降低） 上采样： 下采样： 二、高斯金字塔 高斯金字塔式在Sift算子中提出来的概念，首先高斯金字塔并不是一个金字塔...高斯金字塔构建过程： 1....先将原图像扩大一倍之后作为高斯金字塔的第1组第1层，将第1组第1层图像经高斯卷积（其实就是高斯平滑或称高斯滤波）之后作为第1组金字塔的第2层，高斯卷积函数为： 对于参数σ，在Sift算子中取的是固定值...在高斯金字塔中一共生成O组L层不同尺度的图像，这两个量合起来（O，L）就构成了高斯金字塔的尺度空间，也就是说以高斯金字塔的组O作为二维坐标系的一个坐标，不同层L作为另一个坐标，则给定的一组坐标（O,L）...就可以唯一确定高斯金字塔中的一幅图像。
在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的高斯混合模型聚类算法，并介绍其原理和实现过程。 什么是高斯混合模型算法？ 高斯混合模型算法假设数据集是由若干个高斯分布组成的，每个高斯分布都代表一个簇。...使用Python实现高斯混合模型算法 1....Python实现方法。...通过使用Python的Scikit-Learn库，我们可以轻松地构建和应用高斯混合模型，并对数据进行聚类分析。...希望本文能够帮助读者理解高斯混合模型算法的基本概念，并能够在实际应用中使用Python实现高斯混合模型算法。
Python数据可视化之高斯分布 一维高斯分布模型 高斯分布： N(μ,δ2)=1δ2π−−√e−(x−μ)22δ2 N(\mu,\delta^2) = \frac {1}{\delta\sqrt...{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\delta^2}} Python实现 在python中，我们通过坐标变换来求得任意的高斯分布。...当增大数据样本点时，上述样本分布近似于高斯分布： x = np.random.randn(100000) n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor...因此要想得到任意的高斯分布模型，我们只需要解出x′x'即可，解得x′=μ+δxx' = \mu + \delta x 又因为xx由np.random.randn()生成，所以在python中，我们可以有如下形式...二维高斯分布模型 对应的，只需要生成符合正态分布的x和y即可，代码如下： mu_x,delta_x= 70,4.2 mu_y,delta_y = 20,2.1 x = mu_x + delta_x *
高斯消元 众所周知，高斯消元是线性代数中重要的一课。通过矩阵来解线性方程组。高斯消元最大的用途就是用来解多元一次方程组。...将样例输入化成一个普通的增广矩阵（将系数和值整合到一起) 这样的矩阵我们很难直观的看出它的解 所以我们最终的目的就是要把矩阵化成如下形式 这样我们能非常直观的看出它的解简单来说高斯消元最后就是要搞出这玩意...std; const int N=110; const double eps=1e-8; int n; double a[N][N];//增广矩阵 /*void out() {//亲测 本人遇到最好用的高斯消元
正文 高斯模糊 在我们开始讨论代码之前，我们要先稍微了解以下几点... > 下面的讲解比较笼统，水平不够，请见谅！ 高斯模糊是什么？...高斯模糊（Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是一种生活中比较常见的图像处理效果。 经过高斯模糊处理的图像看起来就像是在一块毛玻璃后面，也就是俗称的“毛玻璃效果”。...高斯模糊也常用于处理噪点过高的图像，使图像看起来更平滑。 ? —▼— 实现原理是什么？ 从数学的角度来看，高斯模糊的处理过程就是图像与其正态分布做卷积。...因正态分布又称高斯分布（Gaussian distribution），所以这种技术就叫做高斯模糊。...代码实现 下面我将在 Cocos Creator 2.3.3 中实现一个高斯模糊的 Shader，除了前面部分属性定义，核心的逻辑是通用的。
刚才发现一份快速高斯模糊的实现。
Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图，今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。...可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)本质上是以2D方式展示3D数据(第三维是概率密度)，Python中四个matplotlib函数(plt.contour()、plt.contourf...简单的示例 先引入必要的python依赖文件。...二维高斯分布 把上例中的f(x, y)替换为Guass Distribution(x,y),就可以绘制二维高斯分布的效果了。...这里展示了多个高斯分布的叠加效果，当我们预测了行人位置的高斯分布之后，就可以用类似的方法可视化网络的训练效果了。
第一个为大家介绍图片如何转高斯模拟： 1.方法的实现: public static void updateBgToBlur(Activity a, Bitmap bmpToBlur, View view...R.drawable.bg_tageditor); } else { slidingUpPanelLayout.setBackgroundResource(R.drawable.bg_tageditor); } 二、高斯模糊布局...: 项目需求: 现有一个紫色背景图片, 相册图片覆盖在背景图片 , 一个Framlayout 覆盖在这个含有相册图片的背景图中 ,实现模糊盖在上面的高斯模拟效果: 1 引用BlurView: compile
Python 是一种高级计算机程序设计语言。对于初学者和完成普通任务， Python 语言是非常简单易用的。 对于方程组Ax=b，增广矩阵为[A b]。...第一次消元，使矩阵变为： 高斯消去法解方程组的Python程序如下 以下是高斯消去法的MATLAB程序
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