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

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

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)

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 =

对VSLAM和三维重建感兴趣的在计算机视觉life"公众号菜单栏回复"三维视觉"进交流群. 小白:师兄,上次你讲了点云拼接后,我回去费了不少时间研究,终于得到了和你给的参考结果差不多的点云,不过,这个点云"可远观而不可近看",放大了看就只有一个个稀疏的点了.究竟它能干什么呢? 师兄:这个问题嘛...基本就和SLAM的作用一样,定位和建图 小白:定位好理解,可是师兄说建图,这么稀疏的地图有什么用呢? 师兄:地图分很多种,稀疏的,稠密的,还有半稀疏的等,你输出

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.

DevOps时代的软件过程改进探讨 杨振涛 云加社区 今天 作者:杨振涛,腾讯云TVP 本文从Jenkins,DevOps,云原生等视角探讨了软件过程改进在各个时代的挑战和价值,重新审视了SPI在软件开发和交付的效率和质量提升方面的意义

2019年已经过去,小编为大家整理了这一年以来云加社区发布的 200多篇腾讯干货,点击文章标题即可跳转到原文,请速速收藏哦~ 看腾讯技术: 腾讯成本优化黑科技:整机CPU利用率最高提升至90%: 腾讯科技升级1000天:团战.登月与烟囱革命: “看一看”推荐模型揭秘!微信团队提出实时Look-alike算法,解决推荐系统多样性问题: 10亿级存储挑战!看一看.微信广告.微信支付.小程序都在用的存储系统究竟是怎么扛住的?! 微信扫物上线,全面揭秘扫一扫背后的识物技术! 微信搜一搜正在用的新一代海量

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

阿里云加Picgo或MPic搭建最豪横的图床 首先解释一下什么是图床,图床其实就是提供图片存储的服务器. 对于自建博客来说,由于各种原因的限制(比如穷...)可能无法购买存储空间比较大的VPS. 而对于markdown来说,因为markdown源文件是纯文本的. 所以无法存储图片类的多媒体文件. 当然像印象笔记等是支持本地图片存储的,这个就另说了. 所以为了解决文章中图片存储的问题,我们可以考虑使用图床的方式,将图片保存在存储服务器上,而在我们的文章中引用图片链接就可以了. 使用图床的优点: 方

---恢复内容开始--- 一.前提: 1.django项目文件已放置在云服务器上,配置好运行环境,可正常运行 2.云服务器可正常连接 二.相关知识 1.python manage.py runserver:这是一款适合开发阶段使用的服务器,不能对大量请求进行同时处理,不适合运行在真实的生产环境中,在实际生产环境中使用WSGI作为接口,连接web和python代码(也就是django项目): 2.WSGI:Web服务器网关接口,英文为Python Web Server Gateway Interf

词云图,大家一定见过,大数据时代大家经常见,我们今天就来用python的第三方库wordcloud,来制作一个大数据词云图,同时会降到这个过程中遇到的各种坑, 举个例子,下面是我从自己的微信上抓的微信好友签名,制作的词云图:看来用的做多的还是“方得始终”啊 首先我们需要几个库,pip完了导入 import chardet #检测字符类型的类 from wordcloud import WordCloud #词云库 import matplotlib.pyplot as plt #数学绘图库 咱们

结构如下: appsdk\ appsdk.py(这里面有多个类,包括appsdk,appsdksync等类) __init__.py ... ① 有个appsdk的文件夹(符合python包的定义) ② 将这个appsdk的文件夹copy到/usr/lib/python2.7/site-packages目录下 ③ 进入这个appsdk文件夹,vim __init__.py,然后输入如下内容(这是一种参考模式,因为之前我试过很多方式,发现RF加载不了包里面的py里面的多个类): from apps

MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声. 1. WGN:产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度. y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗. y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态. 在数值变量后还可附加一些标志性参数: y = wgn(

注:本文是对<统计学习方法>EM算法的一个简单总结. 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量.如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用这些方法了.EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法,或者极大似然后验概率估计法. 2. EM 算法的一个小例子:三硬币模型 假设有3枚硬币,记作A,B,C.这些硬币的正面出现的概率分别为\(\pi\).\

内容来源于官方 Longhorn 1.1.2 英文技术手册. 系列 Longhorn 是什么? Longhorn 云原生容器分布式存储 - 设计架构和概念 Longhorn 云原生容器分布式存储 - 部署篇 Longhorn 云原生容器分布式存储 - 券和节点 Longhorn 云原生容器分布式存储 - K8S 资源配置示例 Longhorn 云原生容器分布式存储 - 监控(Prometheus) Longhorn 云原生容器分布式存储 - 备份与恢复 Longhorn 云原生容器分布式存储 -

c++利用对象实现简单数据的测试: class TestDataEmptyArray { public: static vector<int> get_array() { std::vector<int> vec {}; return vec; } }; class TestDataUniqueValues { public: static vector<int> get_array() { // declare a vector with minimum 2 valu