E(x)=\int_{0}^{+\infty}xf(x)dx=\int_{0}^{+\infty}\frac{1}{lna\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(log_{a}x-\mu)^2}{2\sigma^2}} 令:y=\frac{(log_{a}x-\mu)}{\sqrt{2}\sigma},x=a^{\sqrt{2}\sigma y+\mu}=e^{lna(\sqrt{2}\sigma y
对方程z^3-3yz+3x=1两边同时微分得到:3z^2dz-3d(yz)+3dx=0即:3z^2dz-3(ydz+zdy)+3dx=0整理得到:dz=(-3)/(3z^2-3y)dx+(3z)/(3z^2-3y)dy故而:(∂z)/(∂x)=(-3)/(3z^2-3y),(∂z)/(∂y)=(3z)/(3z^2-3yy),而有:(∂^2z)/(∂x^2)=(∂((∂u)/(...
col=pylab.Circle((x,y),row,color=color,linewidth=2,fill=False)axes[idx+1].add_patch(col),axes[idx+1].set_axis_off()pylab.tight_layout()pylab.show() 算法:LoG斑点检测是通过搜索LoG的三维极值(位置+尺度)来寻找尺度不变区域。如果拉普拉斯算子的规模(LoG滤波器的σ)与斑点的规模匹配,拉普拉斯算子...
令y=log(x)（1）则有dy=1xdx（2）（2）式右侧是无量纲的，因此y也是无量纲的，于是x=exp(y)无...
2、Huber Loss Y轴:Huber损失。X轴:预测值。真值取0。 Huber损失,平滑的平均绝对误差。Huber损失对数据中的异常点没有平方误差损失那么敏感。它在0也可微分。本质上,Huber损失是绝对误差,只是在误差很小时,就变为平方误差。误差降到多小时变为平方误差由超参数δ(delta)来控制。当Huber损失在 [0-δ,0+δ] ...
( 1) 2 e 2 4 ( 1) 2 e x 2 y 2 其中为高斯分布的标准方差,它决定了高斯滤波器的宽度,用该函数对图像进行平滑 滤波,结果为: g(x, y)=h(x,y)f(x, y) 其中为卷积符号,图像平滑后再应用Laplacian 算子,结果为: 2 2 g (x ,y ) (h(x ,y ) f (x ,y )) 利用线性系统中卷积和微分...
第二步:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值方向 关于图像灰度值得梯度可使用一阶有限差分来进行近似,这样就可以得图像在x和y方向上偏导数的两个矩阵。 第三步:对梯度幅值进行非极大值抑制 图像梯度幅值矩阵中的元素值越大,说明图像中该点的梯度值越大,但这不不能说明该点就是边缘(这仅仅是属于图像增强的过...
是对二维函数进行运算的二阶导数算子,对一个连续函数f (x, y)它在图像中的位置(x, y),拉普拉斯值定义为: Laplacian算子利用二阶导数信息,具有各向同性,即与坐标轴方向无关,坐标轴旋转后梯度结果不变。使得图像经过二阶微分后,在边缘处产生一个陡峭的零交叉点,根据这个对零交叉点判断边缘。其4邻...
e.g. eq: x^2=5 solution: x=sqrt(5) -- analytical solution(解析解) x=2.236 -- numerical solution(数值解) 1. 2. 3.
Laplacian 算子是二阶导数算子，它是一个标量，具有各向同性的性质。因为Laplacian 算子是二阶导数算子，所以对噪声很敏感，一般要先进行平滑滤波，再进行二阶微分。常用的平滑函数为高斯函数，高斯平滑滤波器对去除服从正态分布的噪声是很有效的。二维高斯函数及其一、二阶偏导数如下所示：2 2222 21),(σπσ y ...