目录 基本要素 HMM三大问题 概率计算问题 前向算法 后向算法 前向-后向算法 基本要素 状态 \(N\)个 状态序列 \(S = s_1,s_2,...\) 观测序列 \(O=O_1,O_2,...\) \(\lambda(A,B,\pi)\) 状态转移概率 \(A = \{a_{ij}\}\) 发射概率 \(B = \{b_{ik}\}\) 初始概率分布 \(\pi = \{\pi_i\}\) 观测序列生成过程 初始状态 选择观测 状态转移 返回step2 HMM三大问题 概率计算问题(评

详细的算法原理能够參考 PS图层混合算法之中的一个(不透明度,正片叠底,颜色加深,颜色减淡) // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxma

具体的算法原理可以参考 PS图层混合算法之三(滤色, 叠加, 柔光, 强光) // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp&qu

具体的算法原理可以参考 PS图层混合算法之二(线性加深,线性减淡,变亮,变暗) // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp&q

具体的算法原理可以参考: PS图层混合算法之六(差值,溶解, 排除) // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp"

具体的算法原理可以参考 PS图层混合算法之四(亮光, 点光, 线性光, 实色混合) // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp

目录 1.算法叙述 1.1.透明度混合算法1 1.3.简易Alpha混合算法 2.算法实现代码和测试 2.1.透明度混合算法1实现代码 2.1.AlphaBlend算法实现代码 2.3.测试截图 2.4.完整测试程序代码 1.算法叙述 算法参考自:[RGBA alpha 透明度混合算法] ,下面的叙述和实现中有一些个人修改在里面. 1.1.透明度混合算法1 R1.G1.B1.Alpha1 为前景颜色值,R2.G2.B2.Alpha2 为背景颜色值,则: Alpha = 1 - (1 - Alph

https://www.cnblogs.com/Denise-hzf/p/6612212.html 一.隐含马尔可夫模型(Hidden Markov Model) 1.简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的,而是美国数学家鲍姆提出的,隐含马尔可夫模型的训练方法(鲍姆-韦尔奇算法)也是以他名字命名的.隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速.有效的方法. 2.马尔可夫假设 随机过程中各个状态St的概率分布,只与它的前一个状态St-1有关,即P(St|S1,S2

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/6342661 两组图像:左边较暗,右边较亮 第一行是原图像,他们下面是用四种算法处理的结果 依次为: 1.一种混合算法 2.msr,multi-scale retinex 3.msrcr,multi-scale retinex with color restoration 4.ssr,single scale retinex           源码,retinex算法

本文用 Python 实现了PS 中的图层混合算法,把很多常见的图层混合算法都汇总到了一起,比起以前写的算法,就是用矩阵运算代替了很耗时的for 循环,运行效率有所提升.具体的代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import math import numpy as np # image fusion file_name='D:/Visual Effects/PS Algorithm/2.jpg'; img_1

HMM 传统后向算法,已实现,仅供参考. package jxutcm.edu.cn.hmm.model; import jxutcm.edu.cn.hmm.bean.HMMHelper; import jxutcm.edu.cn.util.TCMMath; /**  * 后向算法  * 目的:  * 1.先计算后向变量矩阵  * 2.再用后向变量矩阵 来 计算一个观测序列的概率  * @author aool  */ public class Backward extends HMM{    

RGBA alpha 透明度混合算法 .分类: 图像处理 Ps技术 2011-05-25 09:11 1112人阅读 评论(0) 收藏 举报 Alpha 透明度混合算法,网上收集整理,分成以下三种: 一. R1,G1,B1,Alpha1 为前景颜色值,R2,G2,B2,Alpha2 为背景颜色值,则 前景色 R = R1 * Alpha1 + R2 * Alpha2 * (1-Alpha1) : G = G1 * Alpha1 + G2 * Alpha2 * (1-Alpha1) : B = B

HMM简介   对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑.   本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发.   隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标注问题的统计学模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型.HMM模型在实际的生活和生产中有着广泛的应用,包括语音识别,自

if-else分支 1.if条件应该是boolean类型的值或表达式 2.如果条件不是Boolean,会进行自动转换 以下几种情况会默认转换为 false: if(0).if(0.0) if(NaN).if(undefined) if("").if(null) if(false) switch-case执行流程: 1.解析变量或表达式中的值 2.用解析出来的值与case后的值进行比较 等值运行代码块 3.如果值不相等,就执行default:后的代码块 switch直落模式: 两个或多个

参考链接: https://blog.csdn.net/bestsort/article/details/82947639#commentBox https://blog.csdn.net/niushuai666/article/details/7002823 AC自动机简介: 首先简要介绍一下AC自动机:Aho-Corasick automation,该算法在1975年产生于贝尔实验室,是著名的多模匹配算法之一.一个常见的例子就是给出n个单词(这n个单词,我们称它为模式串),再给出一段包含m个

差值模式: 查看每个通道中的颜色信息,比较底色和绘图色,用较亮的像素点的像素值减去较暗的像素点的像素值.与白色混合将使底色反相:与黑色混合则不产生变化. 排除模式可生成和差值模式相似的效果,但比差值模式生成的颜色对比度较小,因而颜色较柔和.与白色混合将使底色反相:与黑色混合则不产生变化. Difference 差值 C=|A-B| 上下层色调的绝对值.该模式主要用于比较两个不同版本的图片.如果两者完全一样,则结果为全黑. 清除模式: 同背后模式一样,当在图层上操作时,清除模式才会出现.利用清除模

亮光模式: 根据绘图色通过增加或降低"对比度",加深或减淡颜色.如果绘图色比50%的灰亮,图像通过降低对比度被照亮,如果绘图色比50%的灰暗,图像通过增加对比度变暗. 线性光模式:根据绘图色通过增加或降低"亮度",加深或减淡颜色.如果绘图色比50%的灰亮,图像通过增加亮度被照亮,如果绘图色比50%的灰暗,图像通过降低亮度变暗. Vivid Light 亮光 A<=0.5:   C=1-(1-B)/(2*A) A>0.5:     C=B/(2*(1-A)

滤色模式: 作用结果和正片叠底刚好相反,它是将两个颜色的互补色的像素值相乘,然后除以255得到的最终色的像素值.通常执行滤色模式后的颜色都较浅.任何颜色和黑色执行滤色,原色不受影响;任何颜色和白色执行滤色得到的是白色:而与其他颜色执行滤色会产生漂白的效果. Screen 滤色 C=1-(1-A)*(1-B)也可以写成 1-C=(1-A)*(1-B) 该模式和上一个模式刚好相反,上下层像素的标准色彩值反相后相乘后输出,输出结果比两者的像素值都将要亮(就好像两台投影机分别对其中一个图层进行投影后,然

线性加深模式: 查看每个通道的颜色信息,通过降低"亮度"使底色的颜色变暗来反映绘图色,和白色混合没变化. Linear Burn 线形加深 C=A+B-1 如果上下层的像素值之和小于255,输出结果将会是纯黑色.如果将上层反相,结果将是纯粹的数学减. 线性减淡模式: 查看每个通道的颜色信息,通过增加"亮度"使底色的颜色变亮来反映绘图色,和黑色混合没变化. Linear Dodge 线性减淡 C=A+B 将上下层的色彩值相加.结果将更亮. 变亮模式: 查看每个通道的颜

下列公式中,A代表了上面图层像素的色彩值(A=像素值/255),B代表下面图层像素的色彩值(B=像素值/255),C代表了混合像素的色彩值(真实的结果像素值应该为255*C).该公式也应用于层蒙板. 不透明度模式: C=d*A+(1-d)*B 相对于不透明度而言,其反义就是透明度.这两个术语之间的关系就类似于正负之间的关系:100%的不透明度就是0%的透明度.该混合模式相对来说比较简单,在该混合模式下,如果两个图层的叠放顺序不一样,其结果也是不一样的(当然50%透明除外).该公式中,A代表了上面

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11089327.html 已经刷了很多篇leetcode题了,不过最近在找c++的实习工作(大佬们有推荐的吗QAQ),现在慢慢补上吧 虽然有点烦,但是还是要提一句,刷leetcode题目的时候,最好还是自己先思考然后写出一个通过的代码,再去看其他人的代码参考比较好,当然了,写不出来就当我没说.尽力而为即可. 一.反转字符串 编写一个函数,其作用是将输入的字符串反转过来.输入字符串以字符数组 c