原文地址:转载:DSP6000图像位移与变形典型算法作者:Jane 李现路:DSP6000图像位移与变形典型算法 一.图像的平移算法 图像平移的数学表达式原理: 初始坐标为(x0,y0)的点经过平移(tx,ty)(以向右,向下为正方向)后,坐标变为(x1,y1).这两点之间的关系是x1=x0+tx,y1=y0+ty. 这样,平移后的图像上的每一点都可以在原图像中找到对应的点.例如,对于新图中的(0,0)像素,代入上面的议程组,可以求出对应原图中的点,可以直接将它的像素值同意设置为0或者255(对…

原文:图像滤镜艺术---ZPhotoEngine超级算法库 一直以来,都有个想法,想要做一个属于自己的图像算法库,这个想法,在经过了几个月的努力之后,终于诞生了,这就是ZPhotoEngine算法库. 这个算法库目前包含两个模块:基础图像算法模块+滤镜模块,使用C语言实现,现在免费分享给大家,可以适用于PC/Android/Ios三大平台. 1,基础图像算法模块 这个模块,本人以Photoshop基础算法为原形,模拟出了PS大部分的基础算法. 为什么选择Photoshop算法?这个也是我的算法库…

转自http://www.cnblogs.com/uncle-lu/p/5876729.html [转载]全网最!详!细!tarjan算法讲解.(已改正一些奥妙重重的小错误^_^) 全网最详细tarjan算法讲解,我不敢说别的.反正其他tarjan算法讲解,我看了半天才看懂.我写的这个,读完一遍,发现原来tarjan这么简单! tarjan算法,一个关于 图的联通性的神奇算法.基于DFS(迪法师)算法,深度优先搜索一张有向图.!注意!是有向图.根据树,堆栈,打标记等种种神(che)奇(dan)方…

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处 ======================================…

原文地址http://jncumter.blog.51cto.com/812546/243961   图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤.去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割.边缘检测等.图像信号在产生.传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生).椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等: 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想…

总的来说,信息爆炸,产生了信息过载.解决的方法主要有两类:检索和推荐.检索是主动的有目的的.意图明确,推荐是非主动的.意图不明确. 推荐方面最经典的,就是协同过滤推荐了.我博客这里有两篇,一篇偏理论,一篇讲ALS实战. <协同过滤 CF & ALS 及在Spark上的实现> <协同过滤 & Spark机器学习实战> 其他的还有一些典型推荐的算法,如下: 典型推荐特征,如下: 典型推荐系统框架,如下:…

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Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法,给定聚类的数目N,Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心,从而将样本数据分为N个类别.下面简要介绍Kmeans聚类原理,并附上自己写的Kmeans聚类算法实现. 一.Kmeans原理 1. 输入:一组数据data,设定需要聚类的类别数目ClusterCnt,设定迭代次数IterCnt,以及迭代截止精度eps    输出:数据data对应的标签label,每一个数据都会对应一个label(范围0 ~ ClusterCnt-1),表示该数据属于哪一类.…

注意:以下代码 只是描述思路,没有测试过!! Dijkstra算法 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等.注意该算法要求图中不存在负权边. 问题描述:在无向图 G=(V,E) 中,假设每条边 E[i] 的长度为 w[i],找到由顶点 V0 到…

原帖地址:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-03-5 K 近邻算法,简称 K-NN.在如今深度学习盛行的时代,这个经典的机器学习算法经常被轻视.本篇教程将带你使用 Scikit-Learn 构建 K 近邻算法,并应用于 MNIST 数据集.然后,作者将带你构建自己的 K-NN 算法,开发出比 Scikit-Learn K-NN 更准更快的算法. 1. K 近邻分类模型 K 近邻算法是一种容易实现的监督机器学习算法,并且其分类性能的鲁棒性还不错…