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机器学习-python环境配置

参考 https://www.exception.site/essay/how-to-free-use-intellij-idea-2019-3 markd...

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机器学习作业6-支持向量机

源码实现的比较详细,欠缺的是没有画出决策边界,参考另一个大牛的代码,加上了决策边界的绘制

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机器学习作业5-偏差和方差

模型训练完成,怎么直观的观察模型的好坏呢? 观察训练集的方差和交叉验证的方差,可以大致判断是欠拟合还是过拟合

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机器学习作业4-反向传播

)就是下标为j的神经元的偏导,正好可以用来当梯度用,这里感觉应该是近似,这里看懂了就明白吴恩达视频里的盲区了。注意,按照链式法则求偏导,(

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图片文字识别原理

通过神经网络,识别图片上的阿拉伯数字 作业材料中提供了原始图片素材,并标记了观察的值

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机器学习作业2-逻辑回归

g 代表一个常用的逻辑函数(logistic function)为S形函数(Sigmoid function),公式为:

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机器学习作业1-线性回归

单变量和多变量线性回归:给出一组数据数据,用线性回归方法拟合函数。预测开一家餐馆的盈利,预测房价。涉及的内容不少,连学python到全部理解用了两天时间。

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人像美颜算法-皮肤检测

美颜的核心处理是磨皮,仅进行模糊平滑处理,对整张图像的处理会显得比较假,如果能针对性的只处理皮肤,效果会更真实。

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照片处理-阿宝色滤镜

阿宝色是一位摄影师名为阿宝(网名:aibao),原名董立竑,由他在2008年左右所创的一种特别的色彩。这种色彩主要是,橘色的肤色和偏青色的背景色调为主,整体的视...

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人像美颜算法-保边滤波

Y值越大,越稀释边缘像素的差异,各个点的权重就更接近,可以想象:当Y无限大时,每个点的权重几乎等于1,就没有保边的效果

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照片处理-几何滤镜实现哈哈镜

几何滤镜比较简单,不涉及色彩模型,按照某种算法,对原图进行采样,得到一张新的图片。看起来就像是把原图进行了几何变形。 这篇文章通过两个简单的案例,更直观的感受...

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照片处理-LUT颜色滤镜

LUT:Look Up Table,即颜色查找表。把要处理的颜色效果,以一张表提前存好,图片处理时查找提前准备好的LUT图,比如整体颜色调暗。

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照片处理-饱和度调节

图片处理中,调节饱和度、明度、色相是非常常见的功能,这篇文章带你深入理解饱和度的调节,文末附录代码实现。

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照片处理-滤镜分类

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图像处理基础-图像边缘检测

图像处理经常会用到这张赫赫有名的图片,这位lena女士的照片原本用在“花花公子”的杂志封面上,机缘巧合被当做测试素材,广泛用在图形处理领域。

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图像处理基础-USM锐化

上一篇讲拉普拉斯锐化,不能提供精细的调整,在photoshop中采用USM(Unsharp mask)可以进一步优化。目的是:

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图像处理基础-拉普拉斯锐化

拉普拉斯算法,数学描述上是求二阶导数,如果忘了高数里的二阶导,可以理解为简单的模板算子:

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图像处理基础-高斯模糊

设置参数 r = 1, sigma= 1.0 得到 3 * 3的高斯模板,如下所示:

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图像处理基础-均值滤波

图像处理中,有几种常见的基础算法,比如“模糊”、“灰度”、“浮雕”、“黑白”、“底片”、“锐化”。这篇文章讲述采用“均值滤波”的算法实现“模糊”。

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1. 解析Bitmap的ARGB,实现图片颜色选择器

因为大小端的缘故,和我们理解的ARGB的顺序相反,大小端读者有兴趣可以深入了解,

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