一.噪音 噪音产生的因素:可能是测量仪器的误差.也可能是人为误差.或者测试方法有问题等: 降噪作用:方便数据的可视化,使用样本特征更清晰:便于算法操作数据: 具体操作:从 n 维降到 k 维,再讲降维后的数据集升到 n 维,得到的新的数据集为去燥后的数据集: 降维:X_reduction = pca.transform ( X ) 升维:X_restore = pca.inverse_transform ( X_reduction ),数据集 X_restore 为去燥后的数据集: 二.实例 1

Java基于opencv实现图像数字识别(四)-图像降噪 我们每一步的工作都是基于前一步的,我们先把我们前面的几个函数封装成一个工具类,以后我们所有的函数都基于这个工具类 这个工具类呢,就一个成员变量Mat,非常的简单,这里给出代码 public class ImageUtils { private static final int BLACK = 0; private static final int WHITE = 255; private Mat mat; /** * 空参构造函数 */

原始图片: 降噪后的图片 实现代码: # coding:utf-8 import sys, os from PIL import Image, ImageDraw # 二值数组 t2val = {} def twoValue(image, G): for y in xrange(0, image.size[1]): for x in xrange(0, image.size[0]): g = image.getpixel((x, y)) if g > G: t2val[(x, y)] = 1 e

一.鼠标(mouse)操作的介绍 模拟用户使用鼠标操作的一种行为,例如单击,双击,悬浮.根据作用对象的不同我们可以分为对元素的操作.对文本的操作和对图像的操作 二.鼠标对图像的操作在UiPath中的使用 1.打开设计器,在设计库中新建一个Sequence,为序列命名及设置Sequence存放的路径 2.在Activities中搜索open browser,并将其拖至设计区,且设置打开网站,运行该流程“https://www.baidu.com/” 3.在Activities中搜索mouse,并将

(Markov Random Field)马尔科夫随机场,本质上是一种概率无向图模型 下面从概率图模型说起,主要参考PR&ML 第八章 Graphical Model (图模型) 定义:A graph comprises nodes (also called vertices) connected by links (also known as edges or arcs ). In a probilistic graphical model each node represents a ran

一.鼠标(mouse)操作的介绍 模拟用户使用鼠标操作的一种行为,例如单击,双击,悬浮.根据作用对象的不同我们可以分为对元素的操作.对文本的操作和对图像的操作 二.鼠标对图像的操作在UiPath中的使用 1.打开设计器,在设计库中新建一个Sequence,为序列命名及设置Sequence存放的路径 2.在Activities中搜索open browser,并将其拖至设计区,且设置打开网站,运行该流程"https://www.baidu.com/"   3.  在Activities中搜

处理器图像: 处理后图像: 代码: from PIL import Image image = Image.open('4.jpg') image = image.convert('L') image.show() import numpy as np image = np.asarray(image) image = (image > 135) * 255 image = Image.fromarray(image).convert('RGB') image.show() image.save

报错问题: ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for 'conv2d_1/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,1,28,28], [5,5,28,32]. 问题分析: 定位:x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],1, 28,28).astype('float32') 分析:input_s

在因子分析(Factor analysis)中,介绍了一种降维概率模型,用EM算法(EM算法原理详解)估计参数.在这里讨论另外一种降维方法:主元分析法(PCA),这种算法更加直接,只需要进行特征向量的计算,不需要用到EM算法. 假设数据集表示 m 个不同类型汽车的属性,比如最大速度,转弯半径等等. 对于任意一辆汽车,假设第 i 个属性和第 j 个属性 xi 和 xj 分别以 米/小时 和 千米/小时 来表示汽车的最大速度,那么很显然这两个属性是线性相关的,所以数据可以去掉其中一个属性,即在 n-

PCA的一些基本资料 最近因为最人脸表情识别,提取的gabor特征太多了,所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维. 本来最早的时候我没有打算对提取的gabor特征进行降维,但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八个方向的gabor滤波器进行滤波,这样提取的特征足足有64*64*5*8这么多,如果图像稍微大一点,比如128*128的图像,那么直接提取的特征就会几十万,所以不降维的话直接用SVM训练分类器是非常困难的. 所以在这段时间我就学习了一下PCA降维的基本原理和使用方法,网上给出的

介绍一下奇异值分解来压缩图像.今年的上半年中的一篇博客贴了一篇用奇异值分解处理pca问题的程序,当时用的是图像序列,是把图像序列中的不同部分分离开来.这里是用的不是图像序列了,只是单单的一幅图像,所以直接就对图像矩阵进行svd了. 吴军的<数学之美>里其实已经介绍过用svd进行大数据的压缩了,不过我这里还是针对图像进行介绍一下吧.比如一幅1000*1000的图像A,存储就需要1000000个像素了.我们对A进行svd分解,则A=USV’,如果rank(A)=r,那么U就为1000*r的矩阵,S

PCA(主成分分析法) 1. PCA(最大化方差定义或者最小化投影误差定义)是一种无监督算法,也就是我们不需要标签也能对数据做降维,这就使得其应用范围更加广泛了.那么PCA的核心思想是什么呢? 例如D维变量构成的数据集,PCA的目标是将数据投影到维度为K的子空间中,要求K<D且最大化投影数据的方差.这里的K值既可以指定,也可以利用主成分的信息来确定. PCA其实就是方差与协方差的运用. 降维的优化目标:将一组 N 维向量降为 K 维,其目标是选择 K 个单位正交基,使得原始数据变换到这组基上后,

本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/79235028 主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)简介可以参考: http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/78977202 以下是PCA的C++实现,参考OpenCV 3.3中的cv::PCA类. 使用ORL Faces Database作为测

图像恢复的MAP推理公式: $\hat{x}\text{}=\text{}$arg min$_{x}\frac{1}{2}||\textbf{y}\text{}-\text{}\textbf{H}x||^{2}\text{}+\text{}\lambda\Phi(x)$ 正则化项$\Phi(x)$对应恢复的表现扮演了至关重要的角色: $\textbf{z}_{k+1}\text{}=\text{}Denoiser(\textbf{x}_{k+1},\sqrt{\lambda/\mu})$ 然后介

1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1. 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显然这两个特征有一个多余. 2. 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单,里面有三列,一列是对数学的兴趣程度,一列是复习时间,还有一列是考试成绩.我们知道要学好数学,需要有浓厚的兴趣,所以第二项与第一项强相关,第三项和第二项也是强相关.那是不是可以合并第一项和第二项呢? 3. 拿到一个样本,特征非常多,而样例特别少,这样用回归去直接拟合非

Android图像格式类及图像转换方法介绍 一款软件的开发和图像密切相关,特别是移动应用程序,在视觉效果等方面是至关重要的,因为这直接关系到用户的体验效果.在Android程序开发的过程中,了解存在哪些图像格式类(ImageFormat.PixelFormat及BitmapConfig等)及图像(JPG.PNG及BMP等)的转换方法,对以后的开发多多少少会有些帮助. 关于图像格式类,介绍以下三个:ImageFormat.PixelFormat及BitmapConfig. 1.ImageForma

在主成分分析(PCA)中,介绍了PCA的数学原理,其有用Matlab能够非常方便地对矩阵进行操作! 比方,用Matlab求多个样本的协方差矩阵.求矩阵的特征根和特征向量等. 以下介绍用Matlab实现PCA: 如果有4个样本A.B.C.D,每一个样本都是6维. >> A=[1,2,3,4,5,6]; >> B=[1,3,5,7,9,9]; >> C=[2,3,4,6,7,8]; >> D=[3,4,6,7,8,9]; 将这4个样本组合成一个矩阵Q,矩阵Q的每

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

主成分分析(Principal components analysis)-最大方差解释 在这一篇之前的内容是<Factor Analysis>,由于非常理论,打算学完整个课程后再写.在写这篇之前,我阅读了PCA.SVD和LDA.这几个模型相近,却都有自己的特点.本篇打算先介绍PCA,至于他们之间的关系,只能是边学边体会了.PCA以前也叫做Principal factor analysis. 1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1. 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以"

降噪是音频图像算法中的必不可少的. 目的肯定是让图片或语音 更加自然平滑,简而言之,美化. 图像算法和音频算法 都有其共通点. 图像是偏向 空间 处理,例如图片中的某个区域. 图像很多时候是以二维数据为主,矩形数据分布. 音频更偏向 时间 处理,例如语音中的某短时长. 音频一般是一维数据为主,单声道波长. 处理方式也是差不多,要不单通道处理,然后合并,或者直接多通道处理. 只是处理时候数据参考系维度不一而已. 一般而言, 图像偏向于多通道处理,音频偏向于单通道处理. 而从数字信号的角度来看,也可

Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.