原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.2图像方差计算 /// <summary> /// /// </summary>Variance computing. /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static double GetVarianceProcess(WriteableB

Atitti 图像处理 图像混合 图像叠加 blend 原理与实现 混合模式 编辑 本词条缺少信息栏,补充相关内容使词条更完整,还能快速升级,赶紧来编辑吧! 混合模式是图像处理技术中的一个技术名词,不仅用于广泛使用的Photoshop中,也应用于AfterEffect.llustrator . Dreamweaver. Fireworks等软件.主要功效是可以用不同的方法将对象颜色与底层对象的颜色混合.当您将一种混合模式应用于某一对象时,在此对象的图层或组下方的任何对象上都可看到混合模式的效果.

本篇文章为转载,仅为方便学术讨论所用,不用于商业用途.由于时间较久,原作者以及原始链接暂时无法找到,如有侵权以及其他任何事宜欢迎跟我联系,如有侵扰,在此提前表示歉意.------------------以下为原文--------------------------- Matlab图像处理函数:regionprops 这里给出在Matlab图像处理工具箱中非常重要的一个图像分析函数:regionprops.顾名思义:它的用途是get the properties of region,即用来度量图像

主成分分析PCA 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联.多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯. 2.高维空间本身具有稀疏性.一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%. 3.过多的变量会妨碍查找规律的建立. 4.仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系.例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内. 降维的目的: 1.减少预测变量的个数 2.确保这些变量是相互独立的 3.提供一个框架来解释结果 降维的方法有:主成

为什么样本方差(sample variance)的分母是 n-1? (補充一句哦,題主問的方差 estimator 通常用 moments 方法估計.如果用的是 ML 方法,請不要多想不是你們想的那樣, 方差的 estimator 的期望一樣是有 bias 的,有興趣的同學可以自己用正態分佈算算看.) 本來,按照定義,方差的 estimator 應該是這個:但,這個 estimator 有 bias,因為:而 (n-1)/n * σ² != σ² ,所以,為了避免使用有 bias 的 estim

MATLAB图像处理基础 2.2.1 图像文件格式及图像类型 1．MATLAB支持的几种图像文件格式: ⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式. ⑵BMP(Windows Bitmap):有1位.4位.8位.24位非压缩图像,8位RLE(Run length Encoded)的图像.文件内容包括文件头(一个BITMAP FILEHEADER数据结构).位图信息数据块(位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主

各股票软件的标准差函数STD是不同的,而布林线的上下轨是以STD为基础计算出来的,所以使用布林线应小心.以2008/3/28的上证综指为例,利用如下代码:"收盘价3日STD:STD(CLOSE,3);",三日收盘价分别是:3606.86,3580.15,3411.49,在飞狐交易师中显示的3日收盘价标准差是105.928,大智慧新一代中显示的是105.932,通达信中是86.49,同花顺中显示74.90.用EXCEL中的函数STDEV计算的样本方差是105.9316,STDEVP计算总

模型性能的度量 在监督学习中,已知样本 ,要求拟合出一个模型(函数),其预测值与样本实际值的误差最小. 考虑到样本数据其实是采样,并不是真实值本身,假设真实模型(函数)是,则采样值,其中代表噪音,其均值为0,方差为. 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测,所以,拟合出函数后,需要在测试集(训练时未见过的数据)上检测其预测值与实际值之间的误差.可以采用平方误差函数(mean squared error)来度量其拟合的好坏程度,即 误差期望值的分解 经过进一步的研究发现,对于某种特定的模型

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 16 图像平滑 目标 • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积) 2D 卷积 与一维信号一样,我们也可以对 2D 图像实施低通滤波(LPF),高通滤波(HPF)等.LPF 帮助我们去除噪音,模糊图像.HPF 帮助我们找到图像的边缘OpenCV 提供的函数 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作.下面我们将对一幅图像使用平均滤波器.下面是

在<Qt Quick 之 QML 与 C++ 混合编程具体解释>一文中我们解说了 QML 与 C++ 混合编程的方方面面的内容,这次我们通过一个图像处理应用.再来看一下 QML 与 C++ 混合编程的威力,同一时候也为诸君揭开美图秀秀.魔拍之类的相片美化应用的底层原理. 项目的创建过程请參考<Qt Quick 之 Hello World 图文具体解释>,项目名称为 imageProcessor ,创建完毕后须要加入两个文件: imageProcessor.h 和 imageProc

File:      StudyRGB2Gray.txtName:      彩色转灰度算法彻底学习Author:    zyl910Version:   V1.0Updata:    2006-5-22 一.基础 对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二.整数算法 而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法. 注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法:Gray = (R*2

数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程.常用的图像处理方法有图像增强.复原.编码.压缩等,数字图像处理应用领域非常广泛.具体关于数字图像处理的介绍可以参考书籍<冈萨雷斯 数字图像处理>.TWaver作为可视化的利器,如果在展示网元的时候,融入图像处理技术,将会对网元图标的显示增加了灵活性,是一件非常有意思的事情.那么我们不妨来试试,如何将图像处理技术融入进来.首先我们重写一个网元CNod

欢迎关注我的博客专栏"图像处理中的数学原理具体解释" 全文文件夹请见 图像处理中的数学原理具体解释(总纲) http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225 阅读本文须要最主要的线性代数知识和概率论基础:) 6.4.2 主成分变换的推导 前面提到的一国经济增长与城市化水平关系的问题是典型二维问题,而协方差也仅仅能处理二维问题.那维数多了自然就须要计算多个协方差.所以自然会想到使用矩阵来组织这些数据.为了帮助读者理解上面

ImageStat模块用于计算整个图像或者图像的一个区域的统计数据. 一.ImageStat模块的函数 1.  Stat 定义1:ImageStat.Stat(image)⇒ Stat instance ImageStat.Stat(image, mask)⇒ Stat instance 含义1:计算给定图像的统计值. 假设变量mask被赋值,将仅仅针对变量mask所定义的区域进行统计. 样例1: >>> from PIL importImage, ImageStat >>&

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.71Sigma平滑滤波器  [算法说明]   Sigma平滑滤波器是构造一个模板,比如3*3大小的模板,计算这个模板对应的像素的标准差d,然后根据统计学原理,得到一个置信区间v,假设3*3模板中心像素为p,则v大小范围为[p-d,p+d]. 我们判断3*3模板中对应像素是否落在置信区间v内,对于在v内的像素,我们求取他们的均值,然后,当前模板对应的中心像素的滤波值就等于这个均值. 图像表示如下: /// <summary> /// Si

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.72图像噪声  [函数名称]   噪声函数WriteableBitmap NoiseProcess(WriteableBitmap src, byte flagNoise, double meanValue, double varianceValue) /// <summary> /// Noise process. /// </summary> /// <param name="src">T

一.Android变形矩阵——Matricx: 跟Android图像的色彩处理基本一样,只是将ColorMatrix换成了Matrix,ColorMatrix是4*5的矩阵,Matrix是3*3的.每个像素点表达了其坐标的X.Y信息: 当使用变换矩阵去处理每一个像素点的时候,与颜色矩阵的矩阵乘法一样,计算公式如下所示: 通常情况下,会让g=h=0,i=1,这样就使1=gX+hY+i    恒成立.因此,只需着重关注上面几个参数即可. 与色彩变换矩阵的初始矩阵一样,图形变换矩阵也有一个初始矩阵.就

EMVA1288标准之“非均匀性”的理解 目录 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗? 2. EMVA1288的非均匀性内容. 3. 总结与理解 正文 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗?简单来说,我们将相机对着一个均匀场景进行拍照时候,假定场景理想均匀,所有像素的灰度值也并非一致.这种个体之间的差异就是非均匀性.怎么测试相机焦平面的不一致,控制变量法,先保证被拍物体的均匀的,实验室中我们采用积分球光源,它可以假定为是一种理想的绝对均匀光.然后,我们需要对“均匀”进行定量的.系统的.数字化的评

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py