& 相关文章 &
二维高斯曲面拟合法求取光斑中心及算法的C++实现
（1）二维高斯去曲面拟合推导 一个二维高斯方程可以写成如下形式： 其中，G为高斯分布的幅值，,为x,y方向上的标准差，对式（1）两边取对数，并展开平方项，整理后为： 假如参与拟合的数据点有N个，则将这个N个数据点写成矩阵的形式为：A = B C， 其中： A为N*1的向量，其元素为： B为N*5的矩阵： C为一个由高斯参数组成的向量： （2）求解二维高斯曲线拟合 N个数据点误差的列向量为：E=A-BC，用最小二乘法拟合，使其N个数据点的均方差最小，即： 在图像数据处理时，数据量比较大，为减小
std::cout && "R"&& std::endl &&R && std::endl && std::
std::cout && "Q "&& std::endl &&Q && std::endl && std::
std::cout &&"Q*R" && std::endl &&Q*R && std::endl && std::
}输出结果为： 3、一个矩阵使用的例子：用矩阵操作完成二维高斯拟合，并求取光斑中心 下面的代码段是一个使用Eigen的矩阵操作
Captain Dialog
VC+OpenGL实现空间三维Delaunay三角剖分
构面的方式，而三维情况下则是需要建立基于四面体的方式构造空间曲面。在遇到三维空间散乱点的构面问题时，可以直接采用三维Delaunay剖分，亦可先将三维坐标预处理转换到二维坐标系中，间接的采用二维Delaunay剖分算法。想着用最简单的方式实现功能的时候，就选择了第二种方式。
关于二维的Delaunay三角剖分原理，文献资料相当多，随便一搜就是一大堆，网上也有很不错的介绍： Delaunay三角剖分(Delaunay Triangulation)相关知识：链接地址 [图形算法
图像处理之高斯一阶及二阶导数计算
)= f(x+1) + f(x-1) – 2f(x); 稍微难一点的则是基于高斯的一阶导数与二阶导数求取，首先看一下高斯的1D与2D的 公式。一维高斯对应的X阶导数公式： 二维高斯对应的导数公式： 二：算法实现 1.
高斯采样，基于间隔1计算，计算mask窗口计算，这样就跟普通的卷积计算差不多 2.
设置sigma的值，本例默认为10，首先计算高斯窗口函数，默认为3 * 3 3.
根据2的结果，计算高斯导数窗口值 4.
卷积计算像素中心点值。 注意点：计算高斯
高斯滤波与SIFT特征检测
加权。 下图是二维高斯函数（正太分布函数）的三维图： 我们把它离散化，去Z值作为相应（x,y）的权值，对中心像素一定范围的像素加权平均，作为中心像素的像素值。 比如我们去3*3的一个像素采样区间，根据高斯函数，可以得到每个采样点的高斯权值为一下矩阵： 然后用对原始图像做加权滤波处理，即可得到我们要的平滑结果。 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。 通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权
模糊。Bilateral blur的改进就在于在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系，同时加入了像素间的相似程度考虑，因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘。在于游戏引擎的post blur算法中，bilateral blur常常被用到，比如对SSAO的降噪。 2. 原理 滤波算法中，目标点上的像素值通常是由其所在位置上的周围的一个小局部邻居像素的值所决定。在2D高斯滤波中的具体实现就是对周围的一定范围内的像素值分别赋以不同的高斯权重值，并在加权平均后得到当前点的最终结果。而这里的高斯权重
高斯滤波和双向滤波的区别与联系
模糊。Bilateral blur的改进就在于在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系，同时加入了像素间的相似程度考虑，因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘。在于游戏引擎的post blur算法中，bilateral blur常常被用到，比如对SSAO的降噪。 链接地址2. 原理 滤波算法中，目标点上的像素值通常是由其所在位置上的周围的一个小局部邻居像素的值所决定。在2D高斯滤波中的具体实现就是对周围的一定范围内的像素值分别赋以不同的高斯权重值，并在加权平均后得到当前点的最终结果。而这里
SIFT算法学习心得
的与其他形式的特征向量进行联合。 3 SIFT算法步骤： 1） 检测尺度空间极值点； 2） 精确定位极值点； 3） 为每个关键点指定方向参数； 4） 关键点描述子的生成。 4 SIFT算法详细 ▲尺度空间的生成 尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征。高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核，于是一副二维图像的尺度空间定义为：
是尺度可变高斯函数 ,
（x，y）是空间坐标，是尺度坐标。大小决定图像的平滑程度，大尺度对应图像的概貌特征，小尺度对应图像的细节特征。大的值对应粗糙尺度
，尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征。 高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核，于是一副二维图像的尺度空间定义为： 其中 G(x,y,σ) 是尺度可变高斯函数
（x，y）是空间坐标，是尺度坐标。σ大小决定图像的平滑程度，大尺度对应图像的概貌特征，小尺度对应图像的细节特征。大的σ值对应粗糙尺度(低分辨率)，反之，对应精细尺度(高分辨率)。为了有效的在尺度空间检测到稳定的关键点，提出了高斯差分尺度空间（DOG scale-space）。利用不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成。 下图所示不同σ下图像
MATLAB语言常用算法程序集
MidPoint 中点公式求取导数 ThreePoint 三点法求函数的导数 FivePoint 五点法求函数的导数 DiffBSample 三次样条法求函数的导数 SmartDF 自适应法求函数的导数 CISimpson 辛普森数值微分法法求函数的导数 Richason 理查森外推算法求函数的导数 ThreePoint2 三点法求函数的二阶导数 FourPoint2 四点法求函数的二阶导数 FivePoint2 五点法求函数的二阶导数 Diff2BSample 三次样条法求函数的二阶导数 第8章： 数值积分
Eigen非常方便矩阵操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的矩阵相关操作，所以这里只给出了它的一些矩阵相关的简单用法，以方便快速入门。矩阵操作在算法研究过程中，非常重要，例如在图像处理中二维高斯拟合求取光斑中心时使用Eigen提供的矩阵算法，差不多十来行代码即可实现，具体可见：http://blog.csdn.net/hjx_1000/article/details/8490653 Eigen的下载与安装，可参考下面两个博客： 链接地址 或者：http
，也是没有意义的；利用存储卡或拍照功能，工业相机的分辨率高也是有帮助的。 3 、与镜头的匹配 传感器芯片尺寸需要小于或等于镜头尺寸， C 或 CS 安装座也要匹配（或者增加转接口）； 4 、相机帧数选择 当被测物体有运动要求时，要选择帧数高的工业相机。但一般来说分辨率越高，帧数越低。 2.1.1.2 镜头篇
镜头的基本功能就是实现光束变换（调制），在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将成像目标在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直影响到机器视觉系统的整体性能，合理地选择和安装镜头
WGS1984的转换7参数来定义，转换通过相似变换方法实现，具体算法可参考科学出版社1999年出版的《城市地理信息系统标准化指南》第76至86页。假设Xg、Yg、Zg表示WGS84地心坐标系的三坐标轴，Xt、Yt、Zt表示当地坐标系的三坐标轴，那么自定义基准面的7参数分别为：三个平移参数ΔX、ΔY、ΔZ表示两坐标原点的平移值；三个旋转参数εx、εy、εz表示当地坐标系旋转至与地心坐标系平行时，分别绕Xt、Yt、Zt的旋转角；最后是比例校正因子，用于调整椭球大小。
那么现在让我们把地球椭球体
（cvStereoRectigy()）效果一样】 【如果用cvFindFundamentalMat()函数计算F矩阵，没有Bougut算法好】 【用Hartley算法（cvStereoRectifyUncalibrated()）校正时，别忘了实现要用cvUndistortPoints()去除相机畸变，Bouguet算法（cvStereoRectigy()）没有这个要求，实际上它在函数内部校正了相机的畸变。】 Q&A： 问题1：如何计算3个二维点对之间的仿射变换矩阵？ 答：使用getAffineTransform
读OpenCV之小侃高斯滤波
一、前言： 关于高斯滤波在我的前一篇文章《数字图像基本处理算法》中有所谈及那篇只是介绍了高斯滤波的应用，现在这一篇将着重简介高斯滤波的原理和应用，一探个究竟！ 二、啥是高斯滤波？好吃么？
高斯滤波，说白了就是一个函数来对输入的信号（其实这里的信号就是图像的像素值）进行计算然后得出结果作为该信号的值，只不过函数是高斯函数而已，就是这么简单。 那么高斯函数又是何许人也？ 答曰：不过一个公式而已 其真人如下： 这个呢是一维的高斯函数 这个呢是二维的高斯函数 为什么有两个高斯
Canny边缘检测算法原理及其VC实现
对Canny检测算法的实现进行详述。
本文所述内容均由编程验证而来，在实现过程中，有任何错误或者不足之处大家共同讨论（本文不讲述枯燥的理论证明和数学推导，仅仅从算法的实现以及改进上进行原理性和工程化的描述）。 链接地址1、边缘检测原理及步骤
在之前的博文中，作者从一维函数的跃变检测开始，循序渐进的对二维图像边缘检测的基本原理进行了通俗化的描述。结论是：实现图像的边缘检测，就是要用离散化梯度逼近函数根据二维灰度矩阵梯度向量来寻找图像灰度矩阵的灰度跃变位置，然后在图像
图像处理--角点检测（Harris以及其他算法研究）
环境：Windows xp+MATLAB 2010b 提及角点检测，就不能忘了最经典的Harris角点检测算法，下面就主要介绍下Harris算法及其matlab实现。
算法介绍： 1）通常情况下，可以将区域内的点分为3类，a.平坦的点,b.边缘上的点,c.角点。 2)若对于这3类点分别求取Ix,Iy,很显然，a类点的Ix和Iy都很小，b类点则是Ix和Iy有一个稍大一个稍小，而角点c则是两个值都很大。所以根据这种性质，可以区分出角点来。 【 求解Ix,Iy的过程说明： 利用单方向上（横轴
的是不同的a数值下的曲面（共3层）。而在某一层上，每一个等值线（也就是等高线）代表的是不同的输出值，我们都已经在图中标了出来，我们发现曲面投影到x-y平面是一个旋转之后的椭圆（如下）。
而推广更一般形式的，当A的维数大于2时候就会得到超曲面，这个时候的等值线（准确的讲是等值面）的形式为：这个是以x拔为中心的椭球面。由于在x拔处的梯度为。A正定，从而x拔是函数的极小点（记住这个正是我们想要的）。假设在这个椭球面上（也就是等值面上）有一个点 ，那么在这个点处，等值面的法
); c.setCellValue("中心光斑像素数"); String[] strs="0-9,10-19,20-29,30-39,40-49,50-59,60-69,70-79,80-89,90-99,100-109,110-119,120-129,130-139,140-149,150-159,160-169,170-179,180-189,190-199".split(","); int i=3; for(String st:strs){ c=r.createCell(i++); c.setCellValue
九之再续：教你一步一步用c语言实现sift算法、上
教你一步一步用c语言实现sift算法、上 作者：July、二零一一年三月十二日 出处：链接地址 参考：Rob Hess维护的sift 库 环境：windows xp+vc6.0 条件：c语言实现。 说明：本BLOG内会陆续一一实现所有经典算法。 ------------------------ 引言：
在我写的关于sift算法的前倆篇文章里头，已经对sift算法有了初步的介绍：九、图像特征提取与匹配之SIFT算法，而后在：九（续）、sift算法
& 2012 - 2016 &
&All Rights Reserved. &
/*爱悠闲图+*/
var cpro_id = "u1888441";有没有现有的C/C++函数实现高斯函数拟合三维离散数据？
用高斯函数拟合三维离散数据，有没有现成的C/C＋＋函数或库，以及对于拟合出来的曲面，有没有方法判断两曲面的相似性,即怎么判断两高斯函数表示的曲面的相似性，高斯函数的哪个性质可以用。
09-08-24 &
高斯函数的形式为 的函数。其中 a、b 与 c 为实数常数 ，且a & 0.c2 = 2 的高斯函数是傅立叶变换的特征函数。这就意味着高斯函数的傅立叶变换不仅仅是另一个高斯函数，而且是进行傅立叶变换的函数的标量倍。高斯函数属于初等函数，但它没有初等不定积分。但是仍然可以在整个实数轴上计算它的广义积分（参见高斯积分）： 高斯函数的不定积分是误差函数。在自然科学、社会科学、数学以及工程学等领域都有高斯函数的身影，这方面的例子包括：在统计学与概率论中，高斯函数是正态分布的密度函数，根据中心极限定理它是复杂总和的有限概率分布。 高斯函数是量子谐振子基态的波函数。 计算化学中所用的分子轨道是名为高斯轨道的高斯函数的线性组合（参见量子化学中的基组）。 在数学领域，高斯函数在厄尔米特多项式的定义中起着重要作用。 高斯函数与量子场论中的真空态相关。 在光学以及微波系统中有高斯波束的应用。 高斯函数在图像处理中用作预平滑核（参见尺度空间表示）。
请登录后再发表评论!热门搜索：
鲁ICP备号-3 runtime:Elapsed:39.261ms - init:0.2;b:1.6;r:39.0; 5.8
登录 CodeForge
还没有CodeForge账号？
Switch to the English version?
^_^"呃 ...
Sorry!这位大神很神秘，未开通博客呢，请浏览一下其他的吧您的位置： &
C＋＋实现正弦曲线拟合的算法分析
优质期刊推荐879被浏览17070分享邀请回答tensorflow.org/ （另外，tf主页的图片是会动的gif，然而知乎并不支持。）所以，一个有吸引力的C++源码范例应该采用数据流图的方式解决深度学习中自动求导的问题。C++的角度编程语言是算法的载体，也应该是软件设计的载体。前面，我们希望采用数据流图的方式对自动求导问题进行建模。深入到细节的话，需要考虑计算节点如何设计，不同的节点类型如何抽象。实际工程实践中，还要考虑存储参数的内存如何分配，有哪些代码的trick可以使代码看起来更简洁等等。上面下划线的部分是与语言直接相关的。而斜体的部分是语言无关属于设计的范畴，但是语言的一些特性可以使斜体的部分在实现阶段痛苦更少。假设题主使用java与python还没有大规模软件设计经验的情况下，一个有吸引力的C++源码范例无疑应该提供一种针对数据流图的很好的设计。如果题主具备这些经验，这个有吸引力的C++源码范例也可以帮助题主更好地理解解决自动求导问题时的设计思路。铺垫了这么多，实际是想介绍一个轻量级的c++深度学习/符号计算库：。一个只有不到9000行的，支持完整符号表达式计算、自动求导，实现了常用的神经网络结构（如RNN，CNN），支持多种sgd优化的有吸引力的C++源码范例。同时，这个库由CMU NLP组出品。他们组多项顶会工作（ACL，EMNLP，NAACL，TACL）都以之为代码基础。而且主要作者Chris Dyer今年夏天重磅加盟DeepMind。## 广告时间 ##广告1：我们也在这个库的基础上水了一篇IJCAI，做基于神经网络的semi-CRF。有兴趣的可以扫一眼我们的论文： 以及代码：广告2：组里的一个本科同学正在用java仿写这个库： 也可以给题主提供一定帮助。（敬礼，逃跑）18713 条评论分享收藏感谢收起6911 条评论分享收藏感谢收起查看更多回答