一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53677739 1. 基于直方图均衡化的图像增强   直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布,使得在0~255灰阶上的分布更加均衡,提高了图像的对比度,达到改善图像主观视觉效果的目的.对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节.   彩色图像的直方图均衡化实现: #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/

注意:这一系列实验的图像处理程序,使用Matlab实现最重要的图像处理算法 1.Fourier兑换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外,我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourie

注:本系列来自于图像处理课程实验.用Matlab实现最主要的图像处理算法 1.Fourier变换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外.我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourier

第三章 灰度变换与空间滤波 3.1 背景知识 3.1.1 灰度变换和空间滤波基础 本章节所讨论的图像处理技术都是在空间域进行的.可以表示为下式: $$g(x, y) = T[f(x,y)]$$ 其中$f(x,y)$是输入的图像,$g(x,y)$是处理后的图像,$T$是在点$(x,y)$的邻域上定义的关于$f$的一种算子. 对于图像处理由以下几步组成:邻域原点从一个像素向另一个像素移动,对邻域中的像素应用算子T,并在该位置产生输出.对于边界情况,则根据算子的相关定义处理. 这样的过程称之为空间滤波

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c

titanic数据集是个著名的数据集.kaggle上的titanic乘客生还率预测比赛是一个很好的入门机器学习的比赛. 数据集下载可以去https://www.kaggle.com/c/titanic/data. 本身写这个系列笔记是作为自己机器学习的记录,也为了加深自己对机器学习相关知识的理解.但是写了前两篇seaborn的笔记以后,感觉缺乏实际的比赛数据的例子,写起来比较枯燥,读的人看的可能也很枯燥,浏览量也寥寥.读的人可能看完了会有一种,"哦,这样啊,原来如此,懂了懂了",然鹅,

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdf github:https://github.com/yihui-he/KL-Loss 摘要 大规模的目标检测数据集在进行ground truth 框标记时仍存在这歧义,本文提出新的边界框的回归损失针对边界框的移动及位置方差进行学习,此方法在不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性.而学习到的位置变化用于在进行NMS处理时合并两个相邻的边界框. 介绍 在大规模目标检测数据集中,一些场景下框的标记是存在歧义的,十

1 Application类 2 Camera类 3 GameObject类 4 HideFlags类 5 Mathf类 6 Matrix4x4类 7 Object类 8 Quaternion类 9 Random类 10 Rigidbody类 11 Time类 12 Transform类 13 Vector2类 14 Vector3类 1 Application类 using UnityEngine; using System.Collections; public class DataPath

该方法的功能是用来对方向向量v进行矩阵变换,当矩阵与v进行变换时,只是对v的方向进行转换.那么系统就会对参与变换的Matrix4x4矩阵M进行特殊处理. 例如:经过系统处理后就变为 其中n002 + n102 + n202 = 1,n012 + n112 + n212 = 1,n022 + n122 + n222 = 1.此处以DirectX为例.在DirectX中向量的变换时v.M,而在OpenGL中向量的变换形式是M.v. 看下面的例子 using UnityEngine; using Sy

原文:http://blog.csdn.net/hero_fantao/article/details/42747281 Display Advertising Challenge ---------2015/1/12 一:背景 CriteoLabs 2014年7月份在kaggle上发起了一次关于展示广告点击率的预估比赛.CriteoLabs是第三方展示广告的佼佼者,所以这次比赛吸引了很多团队来参赛和体验数据. 二:评估指标 比赛采用的评价指标是LoglLoss: 至于离线评估为何更倾向采用lo

Mahout – Clustering (聚类篇) Leave a reply 什么是Mahout? " Apache Mahout™ project's goal is to build a scalable machine learning library " 我来拓展一下: (1) Mahout 是Apache旗下的开源项目,集成了大量的机器学习算法. (2) 大部分算法,可以运行在Hadoop上,具有很好的拓展性,使得大数据上的机器学习成为可能. 本篇主要探讨 Mahout 0

参考文献: http://www.statisticshowto.com/skewed-distribution/ left/negatively-skewed distributions : boxplot:The left whisker will also be longer than the right whisker. right/positively-skewed distributions the right whisker will be longer. 注意:median未必一

对于原始数据分布倾斜 利用统计或数学变换来减轻数据分布倾斜的影响.使原本密集的区间的值尽可能的分散, 原本分散的区间的值尽量的聚合. Log变换通常用来创建单调的数据变换.它的主要作用在于帮助稳定方差,始终保持分布 接近于正态分布并使得数据与分布的平均值无关. y=logc(1+λx) λ通常设置为1,c通常设置为变换数据的最大值. Log变换倾向于拉伸那些落在较低的幅度范围内自变量值的范围,压缩或减少较高幅度范围 内的自变量值得范围.从而使得倾斜分布尽可能的接近正态分布.

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的

认识 是一个经典的二元(y=0 或 y=1) 分类算法, 不是回归 输入特征还是线性回归, 输出是 [0,1] 的一个概率值, 其判别函数的形式为: \(P(y=1|x) = \frac {1}{1+e^{-\theta ^Tx}}\) 至于为什么是这样的形式, 上篇的logist 函数推导已经说明了,不在赘述啦 \(x = [x_1, x_2, x_3...x_n]\) \(\theta = [\theta_0, \theta_1, \theta_2...]\) \(\theta ^T x =

方案选择可参考:[Scikit-learn] 4.3 Preprocessing data 代码示范可参考:[ML] Pyspark ML tutorial for beginners 本篇涉及:Feature Transformers Tokenizer StopWordsRemover nn-gram Binarizer PCA PolynomialExpansion Discrete Cosine Transform (DCT) StringIndexer IndexToString On

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 2018年06月13日 16:38:11 轻春 阅读数 6004更多 分类专栏: 机器学习 机器学习荐货情报局   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80681100 计算广告CTR预估系列(七)–Facebook经典模型LR+GBDT理论与

ggplot2笔记 下面是ggplot2的一些文档和github上的源代码http://docs.ggplot2.org/current/https://github.com/hadley/ggplot2 本篇文章涉及ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis中的第二章在正式开始学习ggplot2命令之前 我们首先讨论qplotqplot是quick plot的缩写 旨在用最简短的命令画出我们所需的图 ========== 1. 数据 首先在R中安装g

1.根据某个列进行groupby,判断是否存在重复列. # Count the unique variables (if we got different weight values, # for example, then we should get more than one unique value in this groupby) all_cols_unique_players = df.groupby('playerShort').agg({col:'nunique' for col