写在前面 在我们进行点云配准一类的模拟实验时,第一步就是对原始点云进行适当的RT变换,并添加一定的噪声,得到测量点云,然后才可以用我们的算法去进行后面的配准操作.在添加噪声这一块,matlab里并没有特定的函数,因此需要我们在了解噪声原理的基础上,利用简洁的代码实现. 鉴于网上搜索高斯噪声要么是二维的实现,要么是c语言实现,鲜有针对三维点云的matlab实现源码,笔者分享一下自己的实现过程,供新手参考. 高斯噪声的定义 高斯分布,也称正态分布,又称常态分布,记为N(μ,σ^2),其中μ,σ^2为

图像产生加性零均值高斯噪声.在灰度图上加上噪声,加上噪声的方式是每一个点的灰度值加上一个噪声值.噪声值的产生方式为Box-Muller算法生成高斯噪声. 在计算机模拟中,常常须要生成正态分布的数值.最主要的一个方法是使用标准的正态累积分布函数的反函数. 除此之外还有其它更加高效的方法.Box-Muller变换就是当中之中的一个. 还有一个更加快捷的方法是ziggurat算法.以下将介绍这两种方法. 一个简单可行的而且easy编程的方法是:求12个在(0,1)上均匀分布的和.然后减6(12的一半)

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene

MATLAB高斯混合数据的生成 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB中GMM聚类算法:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法.本文主要讨论如何用MATLAB人工生成符合高斯混合模型的数据,文中给出生成二维数据与三维数据的案例. 1. 二维数据生成 1.1. 程序 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模

一:本博客的脉络 (1 )做了例如以下更正:之前在网上搜到的结果是:arcmap坐标点生成线和面 ------ 注意该功能在ArcGIS10中没有了,当时自己也没有多想就转载了,再此做一下更正或者叫做总结 (2 )ArcGIS10  1.0.1中是这个功能不是没有了,是更换了工具而已,这个能够查看arcgis 10.1的官方帮助文件. (3 )得出结论,尽信书不如无书 -- 尽信网络不如无网.(难免有一些虚假信息,华南虎事件,各种八卦新闻等等..) 二:arcmap坐标点生成线和面 的总结 (1

项目有一需求,需要由坐标字符串(格式:x,y,点名)生成shapefile,由于在前台开发类似功能比较麻烦而且也不适用,最终决定使用WCF来实现,不借助现有GIS软件,基于GDAL实现. 实现过程如下: 编写坐标对生成shapefile的坐标,并使用zipHelper将shapefile压缩成zip文件,返回前端下载,整个代码如下: (1)编写坐标转换服务代码 [Description("坐标服务接口")] [ServiceContract] public interface ICoo

图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) wgn是获得原始信号为x,相对于原始信号信噪比是snr dB的高斯噪声 voice= [......] #voice 为一个声音序列 n = wgn(voice, 6) voice= np.array(voice) n =

Matlab函数--awgn awgn 将白色高斯噪声添加到信号中 语法  y = awgn(x,snr)  y = awgn(x,snr,sigpower)  y = awgn(x,snr,'measured')  y = awgn(x,snr,sigpower,state)  y = awgn(x,snr,'measured',state)  y = awgn(...,powertype)  描述 y = awgn(x,snr)将白高斯噪声添加到向量信号x中.标量snr指定了每一个采样点信号

在matlab中,存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声.Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数,但是很容易使用相关的函数来实现. 代码: import numpy as np import random import cv2 def sp_noise(image,prob): ''' 添加椒盐噪声 prob:噪声比例 ''' output = np.zeros(image.shape,np.uint8) thres = 1 - prob for i in range(image.

数学定义 http://en.wikipedia.org/wiki/Complex_normal_distribution 通信中的定义 在通信里,复基带等效系统的噪声是复高斯噪声,其分布就是circularly symmetric complex Gaussian.你可以理解为我们通常意义的噪声,因为不是circularly symmetric的高斯噪声我们在通信里从来不用考虑. 下面是产生m行n列的 CN(0, sigma^2)噪声(randn(m,n)+1i*randn(m,n))*sig

代码很简单,a,b,c分别为椭球的三轴轴长,a=b=c时得到的是三维球面,a=b!=c时得到的是三维椭球面,a!=b且a!=c且b!=c时得到的是三维旋转椭球面 %生成一个笛卡尔坐标系下三轴椭球表面的x,y,z坐标 %有关三轴椭球体的资料:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A4%AD%E7%90%83 %a,b,c为椭球三轴轴长 %nJingdu,nWeidu分别为经度方向和纬度方向上的离散度,为正整数 a = ; b = ; c = ; nJingdu = ;

来自:http://www.cnblogs.com/lee24789229/p/5481978.html 通过传入坐标点,返回几何图形,此代码部分可以生成环形面. 方法一 private IGeometry getGeometry(IPointCollection Points) { IPointCollection iPointCollection = new PolygonClass(); Ring ring = new RingClass(); object missing = Type.

OnProbabilityModel() { int i; for(int x=0;x<workImg->height;x++) { for(int y=0;y<workImg->width;y++) { //double cur[3]; CvMat* cur=cvCreateMat(3,1,CV_32F); for(i=0;i<3;i++){ double tt=((uchar*)(workImg->imageData+x*workImg->widthStep)

I = imread('DSC_0034.JPG'); J = imnoise(I,'gaussian',0.20); figure, imshow(I), figure, imshow(J)

这是在frcnn_data_layer的操作,即读图片的操作 if (param.gaussian_noise()) { CHECK(img.type() == CV_8UC3) << "gaussian_noise() needs RGB image."; int mu = param.mu(); int sigma = caffe_rng_rand() % param.sigma(); cv::Mat gaussian_noise(img.size(), img.typ

目录 Prepare 在上篇博客(AN网络之入门教程(四)之基于DCGAN动漫头像生成)中,介绍了基于DCGAN的动漫头像生成,时隔几月,序属三秋,在这篇博客中,将介绍如何使用条件GAN网络(conditional GAN)生成符合需求的图片. 做成的效果图如下所示,"一键起飞". 项目地址:Github 在阅读这篇博客之前,首先得先对GAN和DCGAN有一部分的了解,如果对GAN不是很了解的话,建议先去了解GAN网络,或者也可以参考一下我之前的博客系列. 相比较于普通的GAN网络,c

将WGS84坐标投影到平面,一般採用的是UTM(通用横轴莫卡托投影).该方式多用于美国地区,而我国多用北京54和西安80高斯克吕格投影坐标.假如我们想把影像採用高斯克吕格投影到在平面上,而ARCGIS里面提供的方法仅仅有北京54和西安80的高斯投影方法,作者自己琢磨了方法.向大家分享怎么改动參考面将WGS84坐标进行高斯克吕格投影.欢迎大家提出意见和建议. 涉及软件:arcmap 10.2,水经注万能地图下载器. 1.获取影像. 打开水经注万能地图下载器,选择在线地图为谷歌地球(谷歌地球的影像是

[向图像域添加噪声] matlab自带一个函数:imnoise,可以对图像添加噪声. Matlab的说明 https://www.mathworks.com/help/images/ref/imnoise.html [高斯噪声] Image_noise = imnoise(rescale(Btemp),'gaussian',0,0.01) 第一个m是均值,第二个var是方差 这个是一位作者写的自己的函数,我试了一下觉得不是很方便: https://blog.csdn.net/weixin_443

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函