本系列文章由@浅墨_毛星云 出品，转载请注明出处。 文章链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/51764028 作者：毛星云（浅墨） 微博：http://weibo.com/u/1723155442 本文工程使用的Unity3D版本： 5.2.1 本篇文章将分析如何在Unity中基于Shader实现高斯模糊屏幕后期特...
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2016-07-10 17:00:33
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LoG边缘检测算子首先对图像做高斯滤波,然后再求其拉普拉斯（Laplacian）二阶导数。即图像与 Laplacian of the Gaussian function 进行滤波运算。最后，通过检测滤波结果的零交叉（Zero crossings）可以获得图像或物体的边缘。因而，也被业界简称为Laplacian-of-Gaussian (LoG)算子。
LoG边缘检测算法步骤：
1.平滑：高...
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2016-07-03 19:28:17
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一、引言 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 ...
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2016-06-04 19:33:16
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这一节，谈一谈如何对图像进行平滑，也可以叫做模糊。平滑图像的主要目的是减少噪声，这样采用平滑图像来降低噪声是是非常常见的预处理方法。
1.归一化滤波平滑-Homogeneous Smoothing
2.高斯滤波平滑-Gaussian Smoothing
3.中值滤波平滑-Median Smoothing
4.双边滤波平滑-Bilateral Smoothing
平滑是通过滑动...
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2016-06-02 14:08:36
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机器人感知是UPNN机器人专项中的最后一门课程，其利用视觉方法来对环境进行感知。与之前提到的机器人视觉不同，机器人感知更侧重于对环境物体的识别与检测。与计算机视觉不同，机器人视觉所识别的物体往往不需要高精度测量，物体也有明显特征。机器人感知最为典型的应用是对环境的感知 —— SLAM，同步定位与地图 ...
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2016-05-28 12:56:55
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HALCON算子函數——Chapter 1 : Classification
Chapter_1_:Classification
1.1 Gaussian-Mixture-Models
1.add_sample_class_gmm
功能：把一個訓練樣本添加到一個高斯混合模型的訓練數據上。
2.classify_class_gmm
功能：通過一個高斯混合模型來計算一個特征向量的類。
...
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2016-05-27 12:12:54
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如果在我们的分类问题中，输入特征xx是连续型随机变量，高斯判别模型(Gaussian Discriminant Analysis,GDA)就可以派上用场了。 以二分类问题为例进行说明，模型建立如下： 对应的概率分布形式如下： p(y)=?y(1??)1?y(1)(1)p(y)=?y(1??)1?y ...
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2016-05-22 20:07:02
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Mixtures of Gaussian
这一讲，我们讨论利用EM (Expectation-Maximization)做概率密度的估计。假设我们有一组训练样本x(1),x(2),...x(m){x^{(1)}, x^{(2)},...x^{(m)}},因为是unsupervised的学习问题，所以我们没有任何y的信息。
我们希望利用一个联合分布p(x(i),z(i))=p(x(i)|z(i)...
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2016-05-12 17:49:17
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unit variance 方差为1 unit variance Gaussian 标准正太分布 高斯分布 conditionally independent 条件独立 ...
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2016-05-10 12:26:05
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1.简介
众所周知，GMM（Gaussian Mixed Model）是用来分离场景中前景和背景的，或者叫做背景扣除，那么什么叫做背景扣除（Background Subtraction）呢？我们知道所谓的监控系统中，通常都是利用静态相机来捕捉场景的，因此其中比较具有挑战的一步就是如何检测出场景中的突然闯入者，传统的应用中都会假设场景中没有这样的闯入者，而在实际监控场景中，这种情况...
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2016-05-06 16:00:09
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