矩阵SVD 奇异值分解(Singular Value Decomposition)是一种重要的矩阵分解方法,可以看做是对方阵在任意矩阵上的推广.Singular的意思是突出的,奇特的,非凡的,按照这样的翻译似乎也可以叫做矩阵的优值分解. 假设矩阵A是一个m*n阶的实矩阵,则存在一个分解使得: 其中,是一个对角阵,只有对角线上面有元素,对角先上面的元素称为矩阵A的奇异值,通常将其进行从大到小排列,在numpy中的api返回的是一个奇异值的向量,我们可以将其转换为对角阵.U和V都是单位正交阵,U和V

如何确定一个视频质量的好坏一直以来都是个棘手的问题.目前常用的方法就是通过人眼来直接观看,但是由于人眼的主观性及观看人员的单体差异性,对于同样的视频质量,不同的人的感受是不一样的.为此多个研究机构提出了视频质量客观测试方法,即利用机器或程序来评价视频质量的方法.本文正是要介绍一下其中的一种方法:VQM,并且总结了一些有关VQM视频质量评价方法的资料.VQM方法给出的客观分数比较符合主观感受,属于比较好的一种质量评价算法. 各种视频质量评价方法对比: 目前最常见的客观测试标准是PSNR(峰值信噪比

俄罗斯的MSU Graphics & Media Lab (Video Group)出品的3D视频的质量评价报告.测试了一些3D视频的质量,其测试方法值得我们参考.在此翻译一下部分文字. 注:这是其第4个3D视频的质量评价报告,其实验报告中已经包含了前三次实验的数据,因此我们可以看到数据包含了很多的电影.电影中包含了2D转3D的电影(比如说<泰坦尼克号>)以及直接3D拍摄的电影(比如说<阿凡达>). 参与测试的3D电影 A Very Harold & Kumar 3

一个获取上海地区AQI质量的Python脚本 https://github.com/yanyueoo7/Raspberrypi/blob/master/GetPmData_Shanghai.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #Author:Tea import time import sys import json import random import requests reload(sys) sys.setdefaultenc

MSU Perceptual Video Quality tool是莫斯科国立大学(Moscow State University)的Graphics and Media Lab制作的一款视频主观评价工具.使用起来比較方便.近期这段时间赶上毕设须要大量的主观评价试验.使用了一阵子这个软件.感觉还是挺方便的.记录一下它的用法. 软件地址:http://www.compression.ru/video/quality_measure/perceptual_video_quality_tool_en.

本文记录一种无参考视频质量评价算法.这是我们自己实验室前两年一个师姐做的,算法还是比较准确的,在此记录一下. 注意本算法前提是高清视频.而且是H.264编码方式. 该方法主要使用两个码流里面的参数进行质量评价:量化因子(QP)和跳过宏块数(skip_num). 使用了四个序列作为测试序列:spray,running,dunk,flower. 下图显示了QP和MOS(主观评价平均意见分)之间的关系.可见因为内容不同,不同序列同等QP下的MOS值不尽相同.但是趋势是差不多的:随着QP的升高,MOS降

有关OTT TV 质量评价方法方面的研究少之又少.国内貌似还几乎没有相关的研究.不过在国外已经找到相关的产品了,翻译了一下产品手册的部分内容,很有参考价值,尤其是其提出的8个指标. 概述 OTT Media Grinder这个设备其实主要是用于测试的.同时其中提供了一些算法进行质量评价.其使用方法如下图所示. 传统的方法已经不再适用 OTT TV是基于HTTP的,而HTTP是基于TCP的.TCP传输数据的时候不会发生丢包. 传统的IPTV等QoS测量方法都注重丢包这类的指标,因而他们的测量方法已

MSU Video Quality Measurement Tool(msu vqmt)是莫斯科国立大学(Moscow State University)的Graphics and Media Lab制作的一款客观视频质量评价程序.它提供了多种全参考视频质量评价方法(对比两个视频)和无参考视频质量评价方法(分析一个视频). 软件地址:http://www.compression.ru/video/quality_measure/video_measurement_tool_en.html 软件工

转载处:http://blog.csdn.NET/leixiaohua1020/article/details/11694369 最常用的全参考视频质量评价方法有以下2种: PSNR(峰值信噪比):用得最多,但是其值不能很好地反映人眼主观感受.一般取值范围:20-40.值越大,视频质量越好. SSIM(结构相似性):计算稍复杂,其值可以较好地反映人眼主观感受.一般取值范围:0-1.值越大,视频质量越好. PSNR,SSIM计算有如下工具可选: MSU Video Quality Measurem

声明:本文最初发表于赖勇浩(恋花蝶)的博客http://blog.csdn.net/lanphaday 先将两张图片转化为直方图,图像的相似度计算就转化为直方图的距离计算了,本文依照如下公式进行直方图相似度的定量度量: Sim(G,S)= 其中G,S为直方图,N 为颜色空间样点数 转换为相应的 Python 代码如下: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import Image def make_regalur_image(img,size=(256,25

本文学习笔记是自己的理解,如有错误的地方,请大家指正批评.共同进步.谢谢! 之前的教学质量评价,仅仅是通过对教学指标的简单处理.如求平均值或人为的给出各指标的权值来加权求和,其评价结果带有非常大主观性.利用BP神经网络建立教学质量评价系统的模型,通过调查分析得到教学评价指标.将其标量化成确定的数据作为其输入,用BP神经网络训练后作为实际输出,将之前得到的教学效果作为期望输出.比較期望输出与实际输出的误差.当误差达到期望的最小值时,觉得训练成功. 训练成功后能够得到比較准确的权值和阈值.用训练成功

Python提供了一些工具,使我们可以把软件部署到不同的环境中.它也提供了一些模块,令开发者可以把程序编写的更加健壮.本章讲解如何使用Python调试.优化并测试程序,以提升其质量与性能. 第五十四条:考虑用模块级别的代码来配置不同的部署环境 第五十五条:通过repr字符串来输出调试信息 第五十六条:用unittest来测试全部代码 第五十七条:考虑用pdb来实现交互调试 第五十八条:先分析性能,然后再优化 第五十九条:用tracemalloc来掌握内存的使用及泄露情况 第五十四条:考虑用模块级

首先要声明,图片的算法有很多,如JPEG算法,SVD对图片的压缩可能并不是最佳选择,这里主要说明SVD可以降维 相对于PAC(主成分分析),SVD(奇异值分解)对数据的列和行都进行了降维,左奇异矩阵可以用于行数的压缩.相对的,右奇异矩阵可以用于列数即特征维度的压缩,也就是我们的PCA降维. 一张二维n*m的灰度图片可以看做是n*m的矩阵,利用SVD可以实现对二维图像的压缩 1.按照灰度图片进行压缩: #-*- coding: utf-8 -* import numpy as np from PI

基本图像操作和处理(python) PIL提供了通用的图像处理功能,以及大量的基本图像操作,如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等. Matplotlib提供了强大的绘图功能,其下的pylab/pyplot接口包含很多方便用户创建图像的函数. 为了观察和进一步处理图像数据,首先需要加载图像文件,并且为了查看图像数据,我们需要将其绘制出来. from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载图像 i

原始论文在这里 http://www.cse.cuhk.edu.hk/leojia/projects/motion_deblurring/ 一.概述 论文根据以下的基本模糊图像模型建立 其中I是我们观测到的图像,L是真实的图像,f是运动模糊的卷积核,n是观测过程中叠加的噪声 然后从统计角度分析L,f,n服从的分布,从而作为先验,构造能量函数进行优化求解. 二.对已有图像统计得到先验 1.L统计 1)对多幅图像统计的结果,L的梯度在全局上满足如下分布(曲线已经对数化) 曲线拟合表示为 最终的全局先

如果多个人要开发同一个Python程序,那就得仔细商量代码的写法了.即使你是一个人开发,也需要理解其他人所写的模块.本节讲解多人协作开发Python程序时所用的标准工具及最佳做法. 第四十九条:为每个函数.类和模块来编写文档字符串 第五十条:用包来安排模块,并提供稳固的API 第五十一条:为自编的模块定义根异常,以便将调用者与API相隔离 第五十二条:用适当的方式打破循环依赖关系 第五十三条:用虚拟环境隔离项目,并重建其依赖关系 第四十九条:为每个函数.类和模块来编写文档字符串 第五十条:用包来

Python预装了许多写程序时会用到的重要模块.这些标准软件包与通常意义上的Python语言联系得非常精密,我们可以将其当成语言规范的一部分.本节将会讲解基本的内置模块. 第四十二条:用functools.wraps定义函数修饰器 第四十三条:考虑以contextlib和with语句来改写可复用的try/finally代码 第四十四条:用copyreg实现可靠的pickle操作 第四十五条:应该用datetime模块来处理本地时间,而不是time模块 第四十六条:使用内置算法与数据结构 第四十七

用Python可以很容易就能写出并发程序,这种程序可以在同一时间做许多间不同的事情.我们也可以通过系统调用.子进程(subprocess)及C语言扩展来实现并行处理. 第三十六条: 用subprocess模块来管理子进程 第三十七条:可以用线程来执行阻塞式I/O,但不要用它做平行计算 第三十八条:在线程中使用Lock来防止数据竞争 第三十九条:用Queue来协调个线程之间的工作 第四十条:考虑用协程来并发的运行多个函数 第四十一条:考虑用concurrent.futures来实现真正的平行计算

元类(metaclass)及动态属性(dynamic attribute)都是很强大的Python特性,然后他们也可能导致及其古怪.及其突然的行为.本节讲解这些机制的常见用法,以确保各位程序员写出来的代码符合最小惊讶原则(rule of least surprise). 第二十九条:用纯属性取代get和set方法 第三十条: 考虑用@property来代替属性重构 第三十一条:用描述符来改写需要复用的@property方法 第三十二条:用__getattr__.__getattribute__和

用Python进行编程时,通常需要编写心累,并定义这些类应该如何通过其接口及继承体系与外界交互.本节讲解如何使用类和继承来表达对象所以更具备的行为. 第二十二条:尽量用辅助类来维护程序的状态,而不要用字典和元组 第二十三条:简单的接口应该接受函数,而不是类的实例 第二十四条:以@classmethod形式的多态去通用地构建对象 第二十五条:用super初始化父类 第二十六条:只在使用Mix-in组件制作工具类时进行多重继承 第二十七条:多用public属性,少用private属性 第二十八条:继

Python中的函数具备多种特性,这可以简化编程工作.Python函数的某些性质与其他编程语言中的函数相似,但也有性质是Python独有的.本节将介绍如何用函数来表达亿图.提升可复用程度,并减少Bug 第十四条:尽量用异常来表示特殊情况,而不要返回None 第十五条:了解如何在闭包里使用外围作用域中的变量 第十六条:考虑用生成起来改成直接返回列表的函数 第十七条:在参数上面迭代时,要多加小心 第十八条:用数量可变的位置参数减少视觉杂讯 第十九条:用关键字参数来表达可选的行为 第二十条:用None