写在前面 在我们进行点云配准一类的模拟实验时,第一步就是对原始点云进行适当的RT变换,并添加一定的噪声,得到测量点云,然后才可以用我们的算法去进行后面的配准操作.在添加噪声这一块,matlab里并没有特定的函数,因此需要我们在了解噪声原理的基础上,利用简洁的代码实现. 鉴于网上搜索高斯噪声要么是二维的实现,要么是c语言实现,鲜有针对三维点云的matlab实现源码,笔者分享一下自己的实现过程,供新手参考. 高斯噪声的定义 高斯分布,也称正态分布,又称常态分布,记为N(μ,σ^2),其中μ,σ^2为

图像产生加性零均值高斯噪声.在灰度图上加上噪声,加上噪声的方式是每一个点的灰度值加上一个噪声值.噪声值的产生方式为Box-Muller算法生成高斯噪声. 在计算机模拟中,常常须要生成正态分布的数值.最主要的一个方法是使用标准的正态累积分布函数的反函数. 除此之外还有其它更加高效的方法.Box-Muller变换就是当中之中的一个. 还有一个更加快捷的方法是ziggurat算法.以下将介绍这两种方法. 一个简单可行的而且easy编程的方法是:求12个在(0,1)上均匀分布的和.然后减6(12的一半)

图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) wgn是获得原始信号为x,相对于原始信号信噪比是snr dB的高斯噪声 voice= [......] #voice 为一个声音序列 n = wgn(voice, 6) voice= np.array(voice) n =

Matlab函数--awgn awgn 将白色高斯噪声添加到信号中 语法  y = awgn(x,snr)  y = awgn(x,snr,sigpower)  y = awgn(x,snr,'measured')  y = awgn(x,snr,sigpower,state)  y = awgn(x,snr,'measured',state)  y = awgn(...,powertype)  描述 y = awgn(x,snr)将白高斯噪声添加到向量信号x中.标量snr指定了每一个采样点信号

在matlab中,存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声.Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数,但是很容易使用相关的函数来实现. 代码: import numpy as np import random import cv2 def sp_noise(image,prob): ''' 添加椒盐噪声 prob:噪声比例 ''' output = np.zeros(image.shape,np.uint8) thres = 1 - prob for i in range(image.

数学定义 http://en.wikipedia.org/wiki/Complex_normal_distribution 通信中的定义 在通信里,复基带等效系统的噪声是复高斯噪声,其分布就是circularly symmetric complex Gaussian.你可以理解为我们通常意义的噪声,因为不是circularly symmetric的高斯噪声我们在通信里从来不用考虑. 下面是产生m行n列的 CN(0, sigma^2)噪声(randn(m,n)+1i*randn(m,n))*sig

使用uni[]()app云打包生成安装包下载链接 manifest.json 中配置自动获取appid manifest.json中配置app 图标 按教程生成.keystore证书 使用云打包生成安卓apk下载链接 获取到下载链接后点击下载获得apk,即可在微信,qq等发布供好友下载安装

前言:这个东西坑死我了 业务需求要生成小程序码 然后我找了两天的资料 运行 生成一堆的乱码 死活就是不能生成 最后看了一遍博客 套用了一下 自己又简单的改了一下  nodejs 我是刚刚接触  有很多都是不明白 request-promise  开始我用这个框架获得“access_token ” 然后我就想 这个可以发送请求  那生成小程序码是不是也可以用这个  答案是错误的  里面少了一个设置responseType: 'arraybuffer'  也许里面有 但是我不知道  最后 我请求ac

参考链接: http://git.mydoc.io/?t=154712 步骤如下: 1. 生成 sshkey: ssh-keygen -t rsa -C "xxxxx@xxxxx.com" # Generating public/private rsa key pair... # 三次回车即可生成 ssh key (注意不要输入密码) 2. 查看你的 public key,并把他添加到码云(Gitee.com) SSH key添加地址:https://gitee.com/profile

在 HBuilder 云打包功能中,生在 .apk 文件虽然平台提供了免费的 安卓证书,但如果有其它需求,比如想发布,那么就需要自己去申请各种类型的证书了,这里介绍几个工具,方便在线生成证书并配置到打包平台进行发布. 一.  安卓证书 如果不需要上架应用市场,可以直接使用平台提供的免费证书也可以打包 app. 如果需要上架到应用市场,就需要申请自己独立的安卓证书. 安卓证书在线制作工具是一个在线生成和制作安卓开发者证书的工具,通过工具可以非常简单直观的制作开发证书.只需要输入证书的别名,密码和创

业务场景: 如果前端直接上传文件到OSS,势必要暴露令牌,无法精准控制上传内容等,使用临时令牌即可解决这个问题. 先去阿里云后台设置好token,角色,地区等 pom.xml <dependency> <groupId>com.aliyun.oss</groupId> <artifactId>aliyun-sdk-oss</artifactId> </dependency> 生成阿里云临时安全令牌(Security Token Ser

I = imread('DSC_0034.JPG'); J = imnoise(I,'gaussian',0.20); figure, imshow(I), figure, imshow(J)

这是在frcnn_data_layer的操作,即读图片的操作 if (param.gaussian_noise()) { CHECK(img.type() == CV_8UC3) << "gaussian_noise() needs RGB image."; int mu = param.mu(); int sigma = caffe_rng_rand() % param.sigma(); cv::Mat gaussian_noise(img.size(), img.typ

/** * 获取推流地址 * 如果不传key和过期时间,将返回不含防盗链的url * @param domain 您用来推流的域名 * streamName 您用来区别不同推流地址的唯一流名称 * key 安全密钥 * time 过期时间 sample 2016-11-12 12:00:00 * @return String url */        const md5 = require('md5'); function getPushUrl(domain, streamName, key

图像噪声使图像在获取或是传输过程中收到随机信号干扰,妨碍人们对图像理解及分析处理的信号.非常多时候将图像噪声看做多维随机过程,因而描写叙述噪声的方法全然能够借用随机过程的描写叙述,也就是使用随机过程的描写叙述,也就是用它的高绿分布函数和概率密度分布函数.图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量,图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道收到了噪声的污染. 以下简介两种图像噪声.即椒盐噪声和高斯噪声. 1.椒盐噪声 椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中常常见到的一种噪声

图像退化/复原过程模型 高斯噪声 PDF(概率密度函数) 生成高斯随机数序列 算法可参考<http://www.doc.ic.ac.uk/~wl/papers/07/csur07dt.pdf> 代码实现 double gaussrand() { static double V1, V2, S; ; double X; ) { do { double U1 = (double)rand() / RAND_MAX; double U2 = (double)rand() / RAND_MAX; V1

目录 Prepare 在上篇博客(AN网络之入门教程(四)之基于DCGAN动漫头像生成)中,介绍了基于DCGAN的动漫头像生成,时隔几月,序属三秋,在这篇博客中,将介绍如何使用条件GAN网络(conditional GAN)生成符合需求的图片. 做成的效果图如下所示,"一键起飞". 项目地址:Github 在阅读这篇博客之前,首先得先对GAN和DCGAN有一部分的了解,如果对GAN不是很了解的话,建议先去了解GAN网络,或者也可以参考一下我之前的博客系列. 相比较于普通的GAN网络,c

学习自:PIL官方文档--Image (2条消息) Python图像处理PIL各模块详细介绍_章子雎的博客-CSDN博客 一.Image模块 1.open 用法 open(fp,mode='r',formats=None) 说明 打开图像:不过据官网文档所说,调用该方法后,实际的图像文件并没有读入进来,只是当后续数据处理时才真正读入. 参数 fp mode:只能是r: format:一个图像格式的List或Tuple,为什么是一个集合呢?因为当我们要打开某个文件夹中的指定格式图像时,只需要将这些

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene