图像坐标系 1.图像像素坐标系 原点：图像左上角P0点 单位：像素 横坐标u：图像数组中的列数 纵坐标v：图像数组中的行数 2.图像物理坐标系 在图像像素坐标系下建立以物理单位（以下均假设为mm）表示的坐标系，使像素尺度具有物理意义。 原点：主点（相机光轴与图像平面的交点，一般位于图像平面中心，即图 ...
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2018-09-23 13:42:41
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一、SURF特征点检测 1、SURF算法概览 SURF，英语全称为SpeededUp Robust Features，直译的话就是“加速版的具有鲁棒性的特征“算法，由Bay在2006年首次提出。SURF是尺度不变特征变换算法（SIFT算法）的加速版。一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍 ...
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2018-09-18 17:21:02
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SIFT、HOG、LBP，这三者都属于局部特征。 一、三者原理上的区别 1.SIFT：Scale-Invariant Feature Taransform，尺度不变特征变换。 尺度空间的极值检测：搜索所有尺度空间上的图像，通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和旋转鲁棒性较强的点。 特征点定位：在每个候 ...
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2018-09-18 11:02:21
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1、sift介绍 SIFT全称Scale-Invariant Feature Transform（尺度不变特征转换）。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 SIFT算法分 ...
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2018-09-12 20:07:47
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8.1 尺度空间 图像特征中尺寸空间的相关理论基础。 8.1.1尺度与旋转不变性 局部不变性：尺度不变性（视觉远近与目标认知分析无关）和旋转不变性（旋转操作与目标认知分析无关） 8.2 特征描述子 特征描述 目标特征分析：关键点检测与关键点提取 8.2.1 SIFT特征 关键点检测和描述算法 优点： ...
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2018-09-08 16:00:59
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风格迁移 风格迁移算法经历多次定义和更新，现在应用在许多智能手机APP上。 风格迁移在保留目标图片内容的基础上，将图片风格引用在目标图片上。 风格本质上是指在各种空间尺度上图像中的纹理，颜色和视觉图案;内容是图像的高级宏观结构。 实现风格迁移背后的关键概念与所有深度学习算法的核心相同：定义了一个损失 ...
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2018-09-02 18:52:10
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最终的运行效果（程序见序号7） #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# ## 参考资料：# Python2 Tutorial: Sliders in Tkinter# https://www.python-course.eu/tkinter_slid ...
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2018-08-30 14:25:01
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六、网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数 七、数据归一化 Feature Scaling 解决方案：将所有的数据映射到同一尺度 八、scikit-learn 中的 Scaler preprocessing.py 九、更多有关 K 近邻算法的思考 优点： 解决分类问题 天然可以解决多分类问题 思想简 ...
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2018-08-25 20:07:22
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北京54全国80及WGS84坐标系的相互转换 这三个坐标系统是当前国内较为常用的，它们均采用不同的椭球基准。其中北京54坐标系，属三心坐标系，大地原点在苏联的普而科沃，长轴6378245m，短轴6356863，扁率1/298.3；西安80坐标系，属三心坐标系；国家80坐标系，大地原点在陕西省径阳县永... ...
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2018-08-25 11:40:13
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稀疏基的讨论已经持续了近一个月了，这次讨论多尺度几何分析。但由于下面讨论的这些变换主要面向图像，而本人现在主要关注于一维信号处理，所以就不对这些变换深入讨论了，这里仅从众参考文献中摘抄整理一些相关内容作为自己的一个备忘录，概念也许并不一定理解的准确，若以后杀入图像处理领域再行好好揣摩研究。一、从小波... ...
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2018-08-22 22:02:02
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