作者:John McDonald,于2013年1月31日上午07:57发布 标签:  GameWorks专家开发人员 Alpha Blending几乎是每个3D应用程序的一小部分,但却很重要.从概念上讲,alpha混合用于传达表面的透明度.通常,消费者应用程序(游戏)倾向于使用RGB来传达下层表面的颜色,依赖于alpha通道来指示该颜色的“不透明度”.更具体地说,当在管道中启用alpha混合时,开发人员倾向于使用此表单进行混合: DestinationColor.rgb = (SourceCol

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

K-means算法是最简单的一种聚类算法.算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小(这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准) K-means聚类算法的一般步骤: 1. 初始化.输入基因表达矩阵作为对象集X,输入指定聚类类数N,并在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心.设定迭代中止条件,比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差容限. 2. 进行迭代.根据相似度准则将数据对象分配到最接近的聚类中心,从而形成一类.初始化隶属度矩阵. 3. 更新聚类中心.然后以每一类的平均向量作为

k均值聚类(K-means) 4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础--距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法--k均值和k中心点聚类,最

04:求整数的和与均值 查看 提交 统计 提问 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 读入n(1 <= n <= 10000)个整数,求它们的和与均值. 输入 输入第一行是一个整数n,表示有n个整数.第2~n+1行每行包含1个整数.每个整数的绝对值均不超过10000. 输出 输出一行,先输出和,再输出平均值(保留到小数点后5位),两个数间用单个空格分隔. 样例输入 4 344 222 343 222 样例输出 1131 282.75000 来源 习题(8-6) 定义

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4936c31d01011v8j.html 1. 均值 Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩

据我们所知,有‘已知的已知’,有些事,我们知道我们知道:我们也知道,有 ‘已知的未知’,也就是说,有些事,我们现在知道我们不知道.但是,同样存在‘不知的不知’——有些事,我们不知道我们不知道. 上一章中分类和回归都属于监督学习.当目标值是未知时,需要使用非监督学习,非监督学习不会学习如何预测目标值.但是,它可以学习数据的结构并找出相似输入的群组,或者学习哪些输入类型可能出现,哪些类型不可能出现. 5.1 异常检测 异常检测常用于检测欺诈.网络攻击.服务器及传感设备故障.在这些应用中,我们要能够找

[感谢:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5102328.html] compute_image_mean.bin生成均值文件mean.binaryproto: caffe中使用的均值数据格式是binaryproto, 作者为我们提供了一个计算均值的文件compute_image_mean.cpp,放在caffe根目录下的tools文件夹里面.编译后的可执行体放在 build/tools/ 下面,我们直接调用就可以了 # sudo build/tools/com

#pragma once #include <iostream> using namespace std; template <typename T> double *wMA(T &tArray, int iWMALen) // 应用模版数据类型 typename T 引用外部数组 tArray { ]); // 计算传入数组长度 = 总数组字节大小 / 首元素字节大小 cout << "Length of import array is: "

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { Mat src = imread("misaka.jpg"); Mat dst; //参数是按顺序写的 //高斯滤波 //src:输入图像 //dst:输出图像 //Siz

均值是所有训练样本的均值,减去之后再进行训练会提高其速度和精度. 1.caffe下的均值 数据格式是二进制的binaryproto,作者提供了计算均值的文件compute_image_mean, 计算均值时调用: sudo build/tools/compute_image_mean examples/mnist/mnist_train_lmdb examples/mnist/mean.binaryproto 生成的均值文件保存在mean_binaryproto. 2.python格式下的均值(

void CCVMFCView::OnBlurSmooth()//邻域均值滤波 { IplImage* in; in = workImg; IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,workImg->nChannels); cvSmooth(in,out,CV_BLUR,3,workImg->nChannels);  //  简单平均 m_dibFlag=imageReplace(out,&workImg); In

这个要在图片已经转化成lmdb格式下才能求均值... 1.查看caffe根目录下的bin是否存在compute_image_mean.exe(用的happey大神的) 如果没有存在,你需要打开MainBuilder.sln,右键compute_image_mean-仅用于项目-仅生成compute_image_mean. 2.新建ComputeImageMean.bat文件 3.编辑ComputeImageMean.bat,用notepad打开添加 D:/deeptools/caffe-wind

图片减去均值后,再进行训练和测试,会提高速度和精度.因此,一般在各种模型中都会有这个操作. 那么这个均值怎么来的呢,实际上就是计算所有训练样本的平均值,计算出来后,保存为一个均值文件,在以后的测试中,就可以直接使用这个均值来相减,而不需要对测试图片重新计算. 一.二进制格式的均值计算 caffe中使用的均值数据格式是binaryproto, 作者为我们提供了一个计算均值的文件compute_image_mean.cpp,放在caffe根目录下的tools文件夹里面.编译后的可执行体放在 buil

k-均值聚类是非监督学习的一种,输入必须指定聚簇中心个数k.k均值是基于相似度的聚类,为没有标签的一簇实例分为一类. 一 经典的k-均值聚类 思路: 1 随机创建k个质心(k必须指定,二维的很容易确定,可视化数据分布,直观确定即可): 2 遍历数据集的每个实例,计算其到每个质心的相似度,这里也就是欧氏距离:把每个实例都分配到距离最近的质心的那一类,用一个二维数组数据结构保存,第一列是最近质心序号,第二列是距离: 3 根据二维数组保存的数据,重新计算每个聚簇新的质心: 4 迭代2 和 3,直到收敛

k-means算法:      第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的$K$个模式样本的向量值作为初始聚类中心.      第二步:逐个将需分类的模式样本$\{x\}$按最小距离准则分配给$K$个聚类中心中的某一个$z_j(1)$.假设$i=j$时, \[D_j (k) = \min \{ \left\| {x - z_i (k)} \right\|

运行环境:Ubuntu+Code::Blocks(G++) K-均值:在D(数据集)中随机地选择k个对象,每个对象代表一个簇的初始均值或中心.对剩下的每个对象,根据其与各个簇中心的欧式距离,将它分配到最相似的簇中.(不能保证k-均值方法收敛于全局最优解,并且它常常终止于一个局部最优解.可以不同的初始簇中心,多次运行k-均值算法.) 代码为3个簇,初始的簇中心为输入的前三个点.(代码是六七月份写的,直接放上来.) #include <iostream> #include <vector&g

Python实现kMeans(k均值聚类) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需,不画图可不必) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 随机初始化聚类中心 cond=>condition: 是否聚类是否变化 op3=>operation: 寻找最近的点加入聚类 op4=>operation: 更新聚类中心 op5=>o

摘要: 针对于单一核在处理多数据源和异构数据源方面的不足,多核方法应运而生.本文是将多核方法应用于FCM算法,并对算法做以详细介绍,进而采用MATLAB实现. 在这之前,我们已成功将核方法应用于FCM算法,在很大程度上解决了样本线性不可分的情况.但是这种单一核局限于对数据的某一特征进行有效提取,若一个样本含有多个特征,且遵循不同的核分布,单一核学习就不适用,所以说单一核在处理多数据源以及异构数据源的不足是越发明显. 针对于单一核学习不足,我们可以同时结合多个核函数对数据的多种特征进行同步描述,并