对于一些标签和特征来说,分布不一定符合正态分布,而在实际的运算过程中则需要数据能够符合正态分布 因此我们需要对特征进行log变化,使得数据在一定程度上可以符合正态分布 进行log变化,就是对数据使用np.log(data+1) 加上1的目的是为了防止数据等于0,而不能进行log变化 代码: 第一步:导入数据 第二步:对收入特征做直方图,同时标出中位数所在的位置,即均值 第三步:对收入特征做log变化,使用np.log(data+1) 第四步:对log收入特征做直方图,标出中位数线的位置,即均值

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

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

1.1  扇形变换 将如图1所示的上边长方形的图形变换为下边的扇形图形的变换称为扇形变换. 设长方形图形中任一点P1(X1,Y1)变换为扇形图形上的点P2(X2,Y2),长方形的长为X,扇形圆心坐标为(X0,Y0),扇形半径为L,扇形与X轴的最小夹角为B,扇形弧对应夹角为C,则点P2的坐标计算公式为: X2=(L+Y1)*COS(θ)+X0 Y2=-(L+Y1)*SIN(θ)+Y0 其中: θ=C*(X-X1)/X1+B 图1  扇形变换 生成一个六瓣花型图案的基本数据,将长方形中的8个六瓣花型

文章目录 1 前言 2 自然坐标系ABC 3 αβ\alpha\betaαβ 坐标系 3.1 Clarke变换 3.2 Clarke反变换 4 dqdqdq 坐标系 4.1 Park变换 正转 反转 4.2 Park反变换 5 程序实现 附件 1 前言 永磁同步电机是复杂的非线性系统,为了简化其数学模型,实现控制上的解耦,需要建立相应的坐标系变换,即Clark变换和Park变换. 2 自然坐标系ABC 三相永磁同步电机的驱动电路如下图所示: 根据图示电路可以发现在三相永磁同步电机的驱动电路中,三

在开发中,由于某些需求,我们可能需要做一些平移,缩放,旋转甚至三维变换,所以我来讲讲在UWP中这些变换的实现方法. 一. 二维变换: UIElement.RenderTransform a.TranslateTransform,平移: 属性:X,Y我相信大家都知道怎么用,这里就不讲废话了 b.RotateTransform,旋转: 属性:Angle c.ScaleTransform,缩放: 属性:ScaleX,ScaleY d.SkewTransform,扭曲: 属性:AngleX,AngleY

在ios中常常遇到些小的动画效果,比如点击一个按钮后,按钮上的三角形图片就旋转了.这种简单的小动画,常常通过更改view的transform属性来实现.这个transform属性,就是一个仿射变化矩阵. 什么是AffineTransform呢?先看看百度上的说法: AffineTransform类描述了一种二维仿射变换的功能,它是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,保持二维图形的“平直性”和“平行性”.仿射变换可以通过一系列的原子变换的复合来实现. . | a, b, | {x}={x,y,}

原创博客,转载请联系博主! perl里的数据都是以双精度为单元存储的,也就是相当于C/Cpp中的double型,而正则的解析是由perl内置的正则引擎完成的,那么除了重写一个属于自己的排序方法之外,我们应该怎么做才能加速perl内置的sort方法呢,在下文中你将学到两种前沿的hack级perl排序: (下面示例中将用到的数据的产生方法如下所示) my $cnt=0; my @arr; while($cnt<1000000){ my $key=rand(100000); my $val=rand(

基础变换(二维) 三维变化与二维变换矩阵类似 齐次坐标下的基础变换 Scale: \[S(s_x,s_y) =\begin{pmatrix} s_x &0 &0\\ 0 & s_y & 0 \\ 0&0&1 \end{pmatrix}\] Rotation: \[R(\alpha) = \begin{pmatrix} \cos\alpha& - \sin\alpha & 0 \\ \sin\alpha & \cos \alpha &a

目录 一.MVP变换 1. 模型变换 1.1 缩放矩阵 1.2 旋转矩阵 1.3 平移矩阵 2. 视角变换 3. 投影变换 二.Viewport变换 一.MVP变换 MVP变换是模型变换(M).视角变换(V).投影变换(P)的统称.MVP变换操作的是三维空间中的点,经过MVP变换后会被映射到标准二维平面上(实际上这个标准二维平面仍保留了z轴坐标). 1. 模型变换 模型变换在三维空间中对物体进行的操作,对三维物体本身进行缩放.旋转.平移操作 注意,模型变换是相对于三维坐标系(亦称世界坐标系)的原

在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等. 在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换. 对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta).即可用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如

DCT(Discrete Consine Transform),又叫离散余弦变换,它的第二种类型,经常用于信号和图像数据的压缩.经过DCT变换后的数据能量非常集中,一般只有左上角的数值是非零的,也就是能量都集中在离散余弦变换后的直流和低频部分. 1. 一维DCT变换 一维DCT变换共有8中,其中最实用的是第二种形式,公式如下: \[F(u)=c(u)\sum_{i=0}^{N-1}f(i)\cos{[\frac{(i+0.5)\pi}{N}u]}\] \[c(u)=\begin{cases}\s

图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去,空间域中用x,y来表示空间坐标,频域由u,v来表示频率,二维离散傅立叶变换的公式如下: 在python中,numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数,函数是fft2,输入一张灰度图,输出经过二维离散傅立叶变换后的结果,但是具体实现并不是直接用上述公式,而是用快速傅立叶变换.结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视化,但是视觉效果并不理想,因为傅立叶频谱范围很大,所以要用log对数变换来改善视觉效果. 在使用l

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 1.  图像灰度化 1.1  图像灰度化原理 图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程.彩色图像通常包括R.G.B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度

摘要:本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换.伽马变换>,作者:eastmount . 本篇文章主要讲解非线性变换,使用自定义方法对图像进行灰度化处理,包括对数变换和伽马变换. 一.图像灰度非线性变换 图像的灰度非线性变换主要包括对数变换.幂次变换.指数变换.分段函数变换,通过非线性关系对图像进行灰度处理,下面主要讲解三种常见类型的灰度非线性变换. 原始图像的灰度值按照DB=DA×DA/255

尺度不变特征变换匹配算法 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越.1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比

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

目录 信号, 集合, 多项式, 以及卷积性变换 卷积 卷积性变换 傅里叶变换与信号 引入: 信号分析 变换的基础: 复数 傅里叶变换 离散傅里叶变换 FFT 与多项式 \(n\) 次单位复根 消去引理, 折半引理与求和引理 重新定义 多项式的表示 快速傅里叶变换FFT 通过 FFT 在单位复数根处插值 FFT的速度优化与迭代实现 炸精现场与 NTT 原根 NTT 任意模数 NTT 卷积状物体与分治 FFT FWT 与位运算卷积 FWT 与 \(\text{or}\) 卷积 FWT 与 \(\te

大家好,又到了学习Glide的时间了.前段时间由于项目开发紧张,再加上后来又生病了,所以停更了一个月,不过现在终于又可以恢复正常更新了.今天是这个系列的第五篇文章,在前面四篇文章的当中,我们已经学习了Glide的基本用法.Glide的工作原理和执行流程.Glide的缓存机制.以及Glide的回调机制等内容.如果你能将前面的四篇文章都掌握好了,那么恭喜你,现在你已经是一名Glide好手了. 如果你还没有阅读过前面四篇文章的话,那么可以点击后面的链接,依次向前阅读 Android图片加载框架最全解析

http://blog.csdn.net/silangquan/article/details/9970673 提要 在图形的计算中,比如旋转.缩放.平移.投影等操作,矩阵都扮演着极其重要的角色,它是操作图元的基本工具.虽然很多的图形API已经封装好了这些矩阵操作,但是理解这些矩阵操作的原理会非常非常有帮助,比如说我们可以通过一些矩阵的快捷计算来加速你的代码. 如果你有一些线性代数的基础,看下面的内容的时候也不会很轻松,因为有点难且比较没意思,如果没有修过这门课,最好把线性代数这本书拿来看看,因