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搜索关键字:mixtures of gaussian    ( 246个结果
详析数字图像中高斯模糊理论及实现
高斯模糊(英语:Gaussian Blur),也叫高斯平滑。是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果,通经常使用它来降低图像噪声以及降低细节层次。 简单介绍:高斯模糊(Gaussian Blur)是美国Adobe图像软件公司开发的一个图像处 ...
分类:其他好文   时间:2017-08-20 21:12:23    阅读次数:204
Gaussian LDA(1): LDA回想以及变分EM
Latent Dirichlet Allocation (LDA)是一个主题模型,可以对文本进行建模。得到文档的主题分布。经常使用的模型參数预计方法有Gibbs Sampling和Variational Inference,网上有许多关于LDA的介绍,最为经典的比如Rickjin的《LDA数学八卦》 ...
分类:其他好文   时间:2017-07-22 13:30:13    阅读次数:182
Python: scikit-image Blob detection
这个用例主要介绍利用三种算法对含有blob的图像进行检測。blob 或者叫斑点,就是在一幅图像上,暗背景上的亮区域。或者亮背景上的暗区域,都能够称为blob。主要利用blob与背景之间的对照度来进行检測。这个用例介绍了三种算法; Laplacian of Gaussian (LoG) 这是速度最慢, ...
分类:编程语言   时间:2017-07-19 21:52:16    阅读次数:162
kaggle 中使用ipython
可以直接绘图: https://www.kaggle.com/bonelee/a-journey-through-titanic/editnb ...
分类:编程语言   时间:2017-07-17 20:07:50    阅读次数:201
LaTeX 图片插入
一般格式: 若是Figure.eps,则需要在文件前导入两个包: ...
分类:其他好文   时间:2017-07-07 22:44:59    阅读次数:285
GTA5自动驾驶二 边沿检测
边沿检测采用Candy算法,比较经典,opencv自带 Candy算法的原理可以参见这篇博文:http://www.tuicool.com/articles/Y3q2Mf 整个流程是这样的: 示例代码如下: 运行结果: ...
分类:其他好文   时间:2017-07-06 00:32:10    阅读次数:248
6-sift特征匹配
1- http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52578732 2- #include "highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #include "opencv2/lega ...
分类:其他好文   时间:2017-06-28 23:05:44    阅读次数:158
OpenCV探索之路(六):边缘检测(canny、sobel、laplacian)
边缘检测的一般步骤: Canny算法 Canny边缘检测算法被很多人推崇为当今最优秀的边缘检测算法,所以我们第一个就介绍他。 opencv中提供了Canny函数。 看了canny算法提取的轮廓图,感觉真是厉害,居然把那么细致的额轮廓都提取出来了! Sobel算法 通过下图可以看出,sobel的轮廓提 ...
分类:其他好文   时间:2017-06-21 18:15:54    阅读次数:285
OpenCV学习之路——车牌识别之车牌定位
去年七月份因为学校项目需要开始接触图像处理,但那时候只是到网上找车牌识别代码,然后加入到自己的项目中,不清楚细节原理。 现在自己重新一步步实现车牌识别。 高斯模糊: 1 Mat Gaussian(Mat &img) { 2 Mat out; 3 GaussianBlur(img, out, Size ...
分类:其他好文   时间:2017-06-11 15:36:50    阅读次数:896
HDOJ 4975 A simple Gaussian elimination problem.
和HDOJ4888是一样的问题,最大流推断多解 1.把ISAP卡的根本出不来结果,仅仅能把全为0或者全为满流的给特判掉...... 2.在残量网络中找大于2的圈要用一种类似tarjian的方法从汇点開始找,推断哪些点没有到汇点 A simple Gaussian elimination proble ...
分类:其他好文   时间:2017-06-02 09:50:19    阅读次数:130
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