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二维高斯函数不能产生正确的结果
我想写一个返回一个的函数np array尺寸的nx x ny包含具有均值的中心高斯分布mu and sd sig 下面的代码在某些情况下有效 但在许多情况下无效 有什么问题或者我还应该写什么来获得我需要的东西 import matplotl
python
NumPy
Gaussian
MATLAB 图像锐化 - 使用(1-高斯低通滤波器)的高斯高通滤波器
我试图通过设计高斯高通滤波器来锐化图像 我想利用高通滤波器相当于单位矩阵减去低通滤波器的事实来做到这一点 所以我执行了以下操作 image imread Question3 Data Cats jpg read image H 1 fspe
MATLAB
imageprocessing
Gaussian
二维的 Scipy curve_fit 不起作用 - 对象太深?
我有一个 2400 x 2400 的数据数组 如下所示 data 2 302670298082603040e 01 2 304885241061924717e 01 2 305029774024092148e 01 2 3048071008
python
Optimization
scipy
curvefitting
Gaussian
从二元高斯分布生成均值
我正在阅读统计学习要素ESLII http www stat stanford edu tibs ElemStatLearn 在第二章中 他们用高斯混合数据集来说明一些学习算法 为了生成该数据集 他们首先从二元高斯分布 N 1 0 I 生成
r
statistics
machinelearning
Gaussian
如何使用python分离两条高斯曲线?
I measured the fluorescence intensity of thousands of particles and made the histogram which showed two adjacent gaussia
python
plot
Gaussian
生成仅包含正数的高斯分布
有没有办法随机生成一组正数 使其具有所需的平均值和标准差 我有一个算法来生成具有高斯分布的数字 但我不知道如何以保留平均值和标准差的方式处理负数 看起来泊松分布可能是一个很好的近似值 但它只需要一个平均值 编辑 回复中有一些混乱 所以我会尽
Algorithm
statistics
Gaussian
normaldistribution
Poisson
为什么在 GaussianNB [scikit-learn] 中使用对数概率估计?
我目前正在使用 scikit learn高斯NB http scikit learn org stable modules generated sklearn naive bayes GaussianNB html包裹 我注意到我可以选择几
scikitlearn
Gaussian
如何显示 2d 高斯核? (opencv)
我正在使用这个 blur cv2 GaussianBlur dst 5 5 0 我想通过以下方式显示内核矩阵 print cv2 getGaussianKernel ksize 5 5 sigma 0 但我收到类型错误 TypeError
python
opencv
imageprocessing
Gaussian
GaussianBlur
高斯模糊和 FFT
我正在尝试为学校项目实施高斯模糊 我需要同时实现 CPU 和 GPU 来比较性能 我不太确定我是否理解高斯模糊的工作原理 所以我的问题之一是 如果我理解正确的话 这就是我现在所做的 我使用维基百科中的方程http en wikipedia
imageprocessing
fft
blur
Gaussian
从 r 中的二高斯混合生成样本(MATLAB 中给出的代码)
我正在尝试 在 r 中 创建与以下 MATLAB 函数等效的函数 该函数将从 N m1 s1 2 和 N m2 s2 2 与分数的混合物生成 n 个样本 alpha 来自第一个高斯 我有一个开始 但 MATLAB 和 R 之间的结果明显不同
r
MATLAB
plot
Gaussian
Sample
当生成正态分布的随机值时,定义范围的最有效方法是什么?
仅供参考 随机 伪随机 A 当生成均匀随机数时 我可以指定一个范围 即 Math random Math random 10 5 generates numbers between 5 and 15 B 生成一组具有高斯式正态随机性版本的随
javascript
Math
Random
Gaussian
normaldistribution
计算简单的具有不同均值和标准差的伪高斯分布?
维基百科上的这张图片有一个很好的例子 说明了我理想中想要生成的函数类型 现在我正在使用 Irwin Hall 分布 它或多或少是高斯分布的多项式近似 基本上 您使用均匀随机数生成器并迭代它 x 次 并取平均值 迭代次数越多 它就越像高斯分布
Random
Probability
Gaussian
probabilitytheory
OpenCV 中的照明标准化
我正在做一个人脸识别项目 我有不同光照的图片 所以我需要进行光照标准化 我读了一篇声称可以进行照明归一化的论文 本文描述了以下功能和值 1 伽玛校正 伽玛 0 22 高斯差分 DOG 过滤 sigma 0 1 sigma 1 2 3 对比度
opencv
Gaussian
threshold
contrast
gamma
对于相同的数据,为什么 scipy.stats.gaussian_kde() 比 seaborn.kde_plot() 慢?
在 python 3 7 中 我有这个 numpy 数组 其形状 2 34900 该数组是一个坐标列表 其中索引 0 表示 X 轴 索引 1 表示 y 轴 当我使用 seaborn kde plot 来可视化该数据的分布时 在 i5 第七代
python
scipy
distribution
Seaborn
Gaussian
拟合部分高斯
我正在尝试使用拟合高斯总和scikit学习 http scikit learn org stable index html因为 scikit learn高斯混合 http scikit learn org stable modules ge
NumPy
scipy
scikitlearn
curvefitting
Gaussian
如何向图像添加高斯噪声?
如何在python中给图像添加一定量的高斯噪声 我是否需要以某种方式将图像的值转换为双精度类型或其他类型 另外 我对测量图像中的噪声水平存有疑问 一种根据 dB 分贝 相加 另一种则考虑方差 它是如何相关的以及我应该如何测量噪音水平 您可以
python
image
imageprocessing
Gaussian
noise
高斯模糊和卷积核
我不明白什么是卷积核以及如何将卷积矩阵应用于图像中的像素 我说的是对图像进行高斯模糊操作 我还可以获得有关如何为高斯模糊操作创建内核的解释吗 我在读本文 http en wikipedia org wiki Gaussian blur但我似
imageprocessing
blur
Gaussian
Convolution
图像高斯滤波的最佳西格玛?
当对图像应用高斯模糊时 通常 sigma 是一个参数 示例包括 Matlab 和 ImageJ 人们如何知道西格玛应该是多少 有没有数学方法可以计算出最佳西格玛 就我而言 图像中的一些对象与背景相比更亮 我需要通过计算找到它们 我将应用高斯
imageprocessing
parameters
filter
Gaussian
scipy gaussian_kde 和循环数据
我正在使用 scipys gaussian kde 来获取一些双峰数据的概率密度 但是 由于我的数据是有角度的 以度为单位的方向 当值出现在极限附近时 我会遇到问题 下面的代码给出了两个示例 kde 当域为 0 360 时 它会被低估 因为
scipy
Gaussian
kerneldensity
probabilitydensity
高斯过程 scikit-learn - 异常
我想使用高斯过程来解决回归任务 我的数据如下 每个X向量的长度为37 每个Y向量的长度为8 我正在使用sklearn封装在Python但尝试使用高斯过程会导致Exception from sklearn import gaussian pr
python
scikitlearn
Regression
Gaussian
forecasting
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