图像金字塔被广泛用于各种视觉应用中。图像金字塔是一个图像集合，集合中所有的图像都源于同一个原始图像，而且是通过对原始图像连续降采样获得，直到达到某个中止条件才停止降采样。（当然，降为一个像素肯定是中止条件。） 有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和应用中：高斯金字塔用来向下降采样图像，而拉普拉斯金字 ...
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2016-11-16 01:46:34
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coreImage是IOS5中新加入的一个Objective-C的框架，提供了强大高效的图像处理功能，用来对基于像素的图像进行操作与分析。iOS提供了很多强大的滤镜(Filter)，现在有127种之多,随着框架的更新，这一数字会继续增加。这些Filter提供了各种各样的效果，并且还可以通过滤镜链将各 ...
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2016-11-15 19:58:53
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混合高斯模型简介 混合高斯模型基于多变量正态分布。类gmdistribution通过使用EM算法来拟合数据，它基于各观测量计算各成分密度的后验概率。 高斯混合模型常用于聚类，通过选择成分最大化后验概率来完成聚类。与k-means聚类相似，高斯混合模型也使用迭代算法计算，最终收敛到局部最优。高斯混合模 ...
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2016-11-15 17:14:27
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基本语法不做汇总 经典算法： 冒泡算法、快速算法、二分查找 字符串处理： 字符串查找 字符串排序 Session和Cookies： Session不支持跨域，Cookies支持跨域； Session基于Cookies，禁用Cookies无法获取sid，也就无法工作； Session可以存储更多信息， ...
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2016-11-15 11:18:45
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给图像设置一个阴影效果。阴影是合成在图像下面，可以有模糊度的，可以以特定颜色画出的遮罩图的偏移版本。 函数接受<shadow>(在CSS3背景中定义)类型的值，除了"inset"关键字是不允许的。该函数与已有的box-shadow box-shadow属性很相似；不同之处在于，通过滤镜，一些浏览器为 ...
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2016-11-14 20:33:25
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统计学上分布有很多，在R中基本都有描述。因能力有限，我们就挑选几个常用的、比较重要的简单介绍一下每种分布的定义，公式，以及在Ｒ中的展示。 下面先列举各种分布： rnorm(n, mean=0, sd=1) 高斯（正态）分布rexp(n, rate=1) ?指数分布rgamma(n, shape, s ...
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2016-11-14 01:46:59
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机器学习的常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最 ...
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2016-11-13 16:40:05
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Canny边缘检测首先要对图像进行高斯去噪，因为前面预处理对图像进行了去噪处理，所以可以直接对图像灰度进行微分运算。微分运算常用的方法是利用模板算子，把模板中心对应到图像的每一个像素位置，然后按照模板对应的公式对中心像素和它周围的像素进行数学运算，算出图像对应像素点的值实验中模板矩阵选取了Lapla ...
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2016-11-13 02:02:10
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通过手机获取的图像由于多方面的原因或多或少存在一些噪声，即图像的去噪处理。简单的来说就是用 的矩阵在灰度图像一个一个像素移动，以某种逻辑来消除灰度图像中的孤立点，即噪声。去噪的方法主要有均值滤波、中值滤波、自适应维纳滤波器、形态学噪声滤除器、高斯滤波器。 图像高斯滤波是在二维空间利用正态分布（高斯函 ...
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2016-11-12 22:31:07
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在模式识别与机器学习中，高斯函数，特别是多维的高斯函数占着非常重要的地位。而其中高斯函数对均值和协方差矩阵的求导尤为重要，因为在用ML、MAP 或者其他方法计算最优值的时候，都会用到高斯函数的求导。虽然对均值求导的过程以及形式在很多博客中都有，但是对协方差矩阵求导的推导甚至是形式都寥寥无几。所以这里... ...
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2016-11-10 02:22:29
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