一、简介 二、源代码 frameRate = get(trafficObj,'FrameRate'); % video = read(trafficObj); % implay(video, frameRate); darkCarValue = 50; darkCar = rgb2gray(read ...
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2021-06-28 20:32:07
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一、实验目的 理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 二、实验内容 实现高斯朴素贝叶斯算法。 熟悉sklearn库中的朴素贝叶 ...
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2021-06-28 20:14:49
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实验目的 1.理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 2.掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 4.针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 实验要求 1.实现高斯朴素贝叶斯算法。 2.熟悉sklear ...
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2021-06-28 20:12:39
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一、简介 主要包括以下四点： 频域变换：傅里叶变换和离散余弦变换及其反变换，可将图像在空域上的特性转化到频域上； 叠加噪声：对图像添加高斯噪声和椒盐噪声； 空域滤波：对噪声污染后的图像添加不同模板下的平滑滤波和锐化滤波，可选择不同模板尺寸； 频域滤波：对噪声污染后的图像添加理想低通滤波器、巴特沃斯低 ...
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2021-06-21 20:09:40
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GAN原理介绍 GAN 来源于博弈论中的零和博弈，博弈双方，分别为生成模型与判别模型。 生成模型G捕捉样本数据的分布，用服从某一分布例如正太，高斯分布的噪声z来生成一个类似真实训练数据的样本，追求的效果是越像真实越好。 判别模型是一个二分类器，判别样本来自于训练数据还是真实数据的概率。如果来自于真实 ...
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2021-06-20 18:06:47
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有两种类型的转换是可用的:分位数转换和幂函数转换。分位数和幂变换都基于特征的单调变换，从而保持了每个特征值的秩。 通过执行秩变换，分位数变换平滑了异常分布，并且比缩放方法受异常值的影响更小。但是它的确使特征间及特征内的关联和距离失真了。 幂变换则是一组参数变换，其目的是将数据从任意分布映射到接近高斯 ...
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2021-06-19 19:31:43
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椒盐噪声和高斯噪声 在噪声的概念中，通常采用信噪比（Signal-Noise Rate, SNR）衡量图像噪声。通俗的讲就是信号占多少，噪声占多少，SNR越小，噪声占比越大。 在信号系统中，计量单位为dB，为10lg(PS/PN), PS和PN分别代表信号和噪声的有效功率。在这里，采用信号像素点的占 ...
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2021-06-10 18:30:03
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一、概述 实现素描效果的步骤： 1.将输入图像转换为灰度图像 2.使用滤波（中值滤波、高斯滤波）去除图像噪声 3.使用拉普拉斯算子进行边缘描述 4.使用二值分割去除无用噪声 5.输出图像并展示 二、源码示例 /** * 素描 * @param inputImagePath */ void showS ...
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2021-06-03 18:12:26
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CF1299D - Around the World 题目大意 给定一张带权无向图，满足经过1号点不存在长度$>3$的简单环 求删除1号点所连边的一个子集，使得剩下的边构成的图满足 不存在一条 非完全重复 回路 异或和为0 非完全重复即所有边恰好被经过偶数次的回路 边权$<32$ 分析 考虑如何判定 ...
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2021-05-24 03:29:50
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平滑滤波与边缘检测是图像处理中非常基础与重要的部分。平滑滤波器主要有均值滤波，中值滤波，高斯滤波与双边滤波等，边缘检测主要有Sobel算子，Laplace算子，Canny算子等。本文主要就高斯滤波与Sobel算子进行原理上的介绍，并用Python进行实现。 第一部分，高斯滤波 原理 高斯滤波是一种线 ...
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2021-05-24 01:53:40
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