one-hot映射时,如何选取TOPN作为每一个词承载的word2vec的信息? 我们已经知道,对于这种例子: 怎么绑定手机号? 怎么关联手机号? 他们的相似度取决于绑定和关联这两个词如何相似. #取top2词的相似度vec_i = np.array([1, 0.73, 0.71, 0])vec_j = np.array([0.71, 0.73, 1, 0.71]) dist = linalg.norm(vec_i - vec_j)sim = 1.0 / (1.0 + dist) print(s…

图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法. 直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法. 直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现; 直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强. 1.直方图拉伸 就是扩大将图像灰度的域值的一个过程,但是经常是基于灰度图像进行处理,以前在MATlab上对比度增强调用直方图函数就几…

经典对比度增强算法: http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38236441…

·对于部分图像,会出现整体较暗或较亮的情况,这是由于图片的灰度值范围较小,即对比度低.实际应用中,通过绘制图片的灰度直方图,可以很明显的判断图片的灰度值分布,区分其对比度高低.对于对比度较低的图片,可以通过一定的算法来增强其对比度.常用的方法有线性变换,伽马变换,直方图均衡化,局部自适应直方图均衡化等. 1. 灰度直方图及绘制 灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率.其横坐标一般为0-255个像素值,纵坐标为该像素值对应的像素点个数.如下图所示的图像矩阵(单通道灰度图,三通道时可…

目录 一.Doc2vec原理 二.代码实现 三.总结   一.Doc2vec原理 前文总结了Word2vec训练词向量的细节,讲解了一个词是如何通过word2vec模型训练出唯一的向量来表示的.那接着可能就会想到,有没有什么办法能够将一个句子甚至一篇短文也用一个向量来表示呢?答案是肯定有的,构建一个句子向量有很多种方法,今天我们接着word2vec来介绍下Doc2vc,看下Doc2vec是怎么训练一个句子向量的. 许多机器学习算法需要的输入是一个固定长度的向量,当涉及到短文时,最常用的固定长度的…

直方图均匀化简介 从这张未经处理的灰度图可以看出,其灰度集中在非常小的一个范围内.这就导致了图片的强弱对比不强烈. 直方图均衡化的目的,就是把原始的直方图变换为在整个灰度范围(0~255)内均匀分布的形式,从而增加像素灰度值的动态范围,达到增强图像整体对比度的效果. 直方图均衡化的列表计算 序号 运算 步骤和结果 1 列出原始图灰度值 f(0 ≤ f ≤ L-1) 0 1 2 3 4 5 6 7 2 列出原始直方图(概率表达) 0.02 0.05 0.09 0.12 0.14 0.2 0.22…

这是一篇2010年比较古老的文章了,是在QQ群里一位群友提到的,无聊下载看了下,其实也没有啥高深的理论,抽空实现了下,虽然不高大上,还是花了点时间和心思优化了代码,既然这样,就顺便分享下优化的思路和经历. 文章的名字为:Contrast image correction method,由于本人博客的后台文件已经快超过博客园所容许的最大空间,这里就不直接上传文章了,大家可以直接点我提供的链接下载. 文章的核心就是对普通的伽马校正做改进和扩展,一般来说,伽马校正具有以下的标准形式: 其中I(i,j)…

直方图正规化: 图像为I,宽为W,高为H,I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值:输出图像记为O,为使得输出图像的灰度值在[Omin,Omax]范围里,可用如下公式:                                                           (1) (2) 其中0≤r<H,0≤c<W.公式(1)是一个比列关系,变换后可为公式(2),即可求输出图像O(r,c). 而Imin与Omin对应,此点(Imin,Omin)在线性方程上,则斜率:  将 (Imi…

通过灰度线性映射增强图像对比度 Halcon中如何通过灰度线性映射增强图片对比度呢?不急,我先讲点其他的. 如果你用过Photoshop,那么想必对增强图像的对比度很熟悉.在Photoshop中,我们对下面这张图执行“色阶”调整: 执行“色阶”调整:可以观察到图片的对比度明显增强.(白的更白,黑的更黑了) 它的原理是这样的:将原图中灰度值小于55的点全部强制置为0,将灰度值高于140的点强制置为255,并且将55~140之间的色阶强行拓宽均匀映射到0~255之间,其效果是图像对比度增强了.如下图…

1. 引言 word embedding技术如word2vec,glove等已经广泛应用于NLP,极大地推动了NLP的发展.既然词可以embedding,句子也应该可以(其实,万物皆可embedding,Embedding is All You Need ^_^).近年来(2014-2018),许多研究者在研究如何进行句子表示学习,从而获得质量较高的句子向量(sentence embedding).事实上,sentence embedding在信息检索,句子匹配,句子分类等任务上均有广泛应用,并…