严格来讲矩是概率与统计中的一个概念,是随机变量的一种数字特征.设 x 为随机变量,C为常数,则量E[(x−c)^k]称为X关于C点的k阶矩.比较重要的两种情况如下: 1.c=0,这时a_k=E(X^k)称为X的k阶原点矩; 2.c=E(X),这时μ_k=E[(X−EX)^k]称为X的k阶中心矩 一阶原点矩就是期望,一阶中心矩μ_1=0,二阶中心矩μ_2就是X的方差Var(X).在统计学上,高于4阶的矩极少使用,μ_3可以去衡量分布是否有偏,μ_4可以衡量分布(密度)在均值拘谨的陡峭程度.对于数学

​   一阶矩,定义了每个颜色分量的平均强度 ​  二阶矩,反映待测区域颜色方差,即不均匀性 ​  三阶矩,定义了颜色分量的偏斜度,即颜色的不对称性 close all;clear all;clc; J = imread('lena.jpg'); K = imadjust(J,[70/255 160/255],[]); figure; subplot(121),imshow(J); subplot(122),imshow(K); [m,n] = size(J); mm = round(m/2);

计算矩的目的 从一幅图像计算出来的矩集,不仅可以描述图像形状的全局特征,而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息,如大小,位置.方向和形状等.这种描述能力广泛应用于各种图像处理.计算机视觉和机器人技术领域的目标识别与方位估计中.同时矩函数在图像分析中也有着广泛的应用,如模式识别.目标分类.目标识别与方位估计.图像的编码与重构等. 矩的计算:moments 函数 moments 函数可以很方便的计算出多边形区域的最高三阶空间矩,中心矩和归一化中心矩. Moments moments(Input

Android项目实战(十七):QQ空间实现(二)—— 分享功能 / 弹出PopupWindow   这是一张QQ空间说说详情的截图. 分析: 1.点击右上角三个点的图标,在界面底部弹出一个区域,这个区域有一些按钮提供给我们操作 2.当该区域出现的时候,详情界面便灰了,也说成透明度变化了 3.当任意选了一个按钮或者点击了该区域以外的部分,该区域消失,灰色界面变回亮白色,并执行点击的按钮对应的操作 显然,这个功能我们需要用PopupWindow实现更好~ ---------------------

杂症二.SYSTEM表空间不足报错 一.杂症: PLSQL登录,报错: ORA-00604: 递归 SQL 层  出现错误 ORA-01653: 表.无法通过(在表空间中)扩展 ORA-02002: 写入审记线索时出错 二.病理: 1.表空间不足 2.数据库的审计功能已经开启引起(SYS.AUD$表) 三.病因定位: 先连接上数据库: # su oracle # sqlplus /nolog SQL> conn /as sysdba //重新连接 SQL> startup mount; //挂

这是一张QQ空间说说详情的截图. 分析: .点击右上角三个点的图标,在界面底部弹出一个区域,这个区域有一些按钮提供给我们操作 .当该区域出现的时候,详情界面便灰了,也说成透明度变化了 .当任意选了一个按钮或者点击了该区域以外的部分,该区域消失,灰色界面变回亮白色,并执行点击的按钮对应的操作 显然,这个功能我们需要用PopupWindow实现更好~ ---------------------------------------------------------------------------

表空间状态-READ ONLY.READ WRITE 1. 仅仅读表空间的主要用途就是为了消除对数据库大部分静态数据的备份和恢复的须要.Oracle不会更新仅仅读表空间爱你的文件.因此这部分文件能够存储于仅仅读介质中,比如CD-ROM或WORM drives. 2. 仅仅读表空间并非为了满足归档的要求. 仅仅读表空间不能改动.假设须要改动仅仅读表空间中的记录,则须要先将表空间置为read/write. 更新表空间后,能够重置为仅仅读. 3. 因为仅仅读表空间不能改动,所以仅仅要没有置为read/

方法1.散点图 hscat(log(zinc)~, meuse, (:)*) 方法2.变异函数云图 library(gstat) cld <- variogram(log(zinc) ~ , meuse, cloud = TRUE) svgm <- variogram(log(zinc) ~ , meuse) d <- data.frame(gamma = c(cld$gamma, svgm$gamma), dist = c(cld$dist, svgm$dist), id = c(re

最小二乘法可以从Cost/Loss function角度去想,这是统计(机器)学习里面一个重要概念,一般建立模型就是让loss function最小,而最小二乘法可以认为是 loss function = (y_hat -y )^2的一个特例,类似的像各位说的还可以用各种距离度量来作为loss function而不仅仅是欧氏距离.所以loss function可以说是一种更一般化的说法. 最大似然估计是从概率角度来想这个问题,直观理解,似然函数在给定参数的条件下就是观测到一组数据realizat

#include "iostream" #include <GL/glut.h> #include<cmath> #include<vector> #include<algorithm> #include<fstream> #include "MatrixV.h" #define PI acos(-1) using namespace std; #pragma comment(lib, "lega

阅读对象:对概率论中的期望有一点了解. 1.图像几何矩 1.1简述 图像的几何矩包括空间矩.中心矩和中心归一化矩.几何矩具有平移.旋转和尺度不变性,一般是用来做大粒度的区分,用来过滤显然不相关的图像. 1.2用数学语言阐述图像的几何矩 针对于一幅图像,我们把像素的坐标看成是一个二维随机变量(X,Y),那么一幅灰度图像可以用二维灰度密度函数来表示,每个像素点的值可以看成是该处的密度,对某点求期望就是该图像在该点处的矩(原点矩),一阶矩和零阶矩可以计算某个形状的重心,二阶矩可以计算形状的方向,因此可

本文为原创文章,转载请注明出处,http://www.cnblogs.com/ycwang16/p/5999034.html 前面介绍了Bayes滤波方法,我们接下来详细说说Kalman滤波器.虽然Kalman滤波器已经被广泛使用,也有很多的教程,但我们在Bayes滤波器的框架上,来深入理解Kalman滤波器的设计,对理解采用Gaussian模型来近似状态分布的多高斯滤波器(Guassian Multi-Hyperthesis-Filter)等都有帮助. 一. 背景知识回顾 1.1 Bayes滤

原理 颜色矩(color moments)是由Stricker 和Orengo所提出的一种非常简单而有效的颜色特征.这种方法的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示.此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此仅采用颜色的一阶矩(mean).二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布.与颜色直方图相比,该方法的另一个好处在于无需对特征进行向量化.因此,图像的颜色矩一共只需要9个分量(3个颜色分量,每个分量上3个低阶矩),与其他的颜色特征相比是非

一.变量相关的函数 1)tf.train.list_variables(ckpt_dir_or_file)    Returns list of all variables in the checkpoint 2)tf.global_variables_initializer()   用于初始化所有的变量(GraphKeys.VARIABLES),替代 tf.initialize_all_variables(). 3)tf.Variable(initial_value=None, trainab

在OpenCV中,可以很方便的计算多边形区域的3阶特征矩,opencv中的矩主要包括以下几种:空间矩,中心矩和中心归一化矩. class Moments { public: ...... // 空间矩 double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03; // 中心矩 double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; // 中心归一化矩 double nu20, nu11, nu02, n

主要内容: 1.自编码器的TensorFlow实现代码(详细代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 老样子,先贴

[图像算法]图像特征: ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一 原理 几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的,具有平移.旋转和尺度不变性. 定义如下: ① (p+q)阶不变矩定义: ② 对

基本上讲,Adam就是将day8.2提到的momentum动量梯度下降法和day8.3提到的RMSprop算法相结合的优化算法 首先初始化 SdW = 0 Sdb = 0 VdW = 0 Vdb = 0 On iteration t: compute dw,db using current Mini-batch VdW = β1vdW  +  (1-β1)dW Vdb  = β1vdb +  (1-β1)db    先做momentum SdW = β2SdW  +  (1-β2)dW2 Sdb

opencv中的矩主要包括以下几种:空间矩,中心矩和中心归一化矩. class Moments { public: ...... // 空间矩 double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03; // 中心矩 double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; // 中心归一化矩 double nu20, nu11, nu02, nu30, nu21, nu12, nu03; } 空间矩的

原文地址  http://blog.csdn.NET/daijucug/article/details/7535370 [图像算法OpenCV]几何不变矩--Hu矩 一 原理 几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的,具有平移.旋转和尺度不变性. 定义如下: ① (p+q)阶不变矩定义: ② 对于数字图像,离散化,定义为: ③ 归一化中心矩定义: ④Hu矩定义 -----------------------