cmap='viridis')# 绘制等高线填充图plt.colorbar(contour)# 显示颜色条plt.title('2D Gaussian Probability Density Function')# 添加标题plt.xlabel('X-axis')# x 轴标签plt.ylabel('Y-axis')# y 轴标签plt.show()# 展示图形
("-|>", size=1.5) # 第一条线,x轴,经过y=0的点 ax.axis["x"] = ax.new_floating_axis(0, 0) ax.axis["x"].set_axisline_style("-|>", size=1.5) return(ax) # 1_dimension gaussian function def gaussian(x,mu,sigma): f_x = 1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))*np.exp(-np.power...
生成思路 使用 cv2.getGaussianKernel(ksize, sigma[, ktype]) 函数 该函数用于生成一维高斯核 生成...
高斯分布(Gaussian distribution):又名正态分布(Normal distribution),也称“常态分布” 一维正态分布函数: 卡尔曼滤波(Kalman filtering):一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。 X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)极大似然估计方法(Maximum Likelihood Estima ...
从上述代码的大致分析中可以知道,OpenCV的GaussianBlur本质上依然是filter2D,只是针对一些特殊情况进行了GPU和CPU版本的优化,如果输入的维度等信息不满足这些特殊情况,则选择使用filter2D进行计算.关于优化不是本文的重点,filter2D会在后续的博文中进行详细分析,所以这里只对获取GaussianKernel的部分进行介绍. OpenCV学堂 2018...
# 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc', 'lanczos', 'blackman'.# origin='lower':表示图形的原点为图像的左下角;# extent=[-2, 4, -3, 2]:指定图形的边框位置;clip_on=True:表示图形要适应坐标轴的边界;im=ax.imshow(Z,interpolation='none',origin='lower',extent=[-2,4,-3,2],clip...
def compute_gaussian_weight( pixel_coord: torch.Tensor, # (1, 2) tensor point_mean: torch.Tensor, inverse_covariance: torch.Tensor, ) -> torch.Tensor: difference = point_mean - pixel_coord power = -0.5 * difference @ inverse_covariance @ difference.T ...
3.3,高斯核函数(Gaussian Kernel) 高斯核函数,在SVM中也称为 径向基核函数(Radial Basisi Function,RBF),它是libsvm默认的核函数,当然也是sklearn默认的核函数,表达式为: 其中r 大于0,需要自己调参定义,不过一般情况,我们都使用高斯核函数。 3.4,Sigmoid核函数(Sigmoid Kernel) ...
centre = active_contour(gaussian(image,3),init, alpha=0.015, beta=10, gamma=0.001) figure, axis = plt.subplots(1,2, figsize=(7,7)) ax[0].imshow(image, cmap=plt.cm.gray) ax[0].set_title("Original Image") ax[1].imshow(image, cmap=plt.cm.gr...
在GaussianProcessRegressor中,我们使用fit方法来进行训练。 # 训练模型 gp.fit(X_train, y_train) 5. 进行预测 训练完成后,我们可以使用predict方法进行预测。这个方法返回预测值以及预测值的标准差。 ```python 定义测试数据 X_test = np.atleast_2d(np.linspace(0, 10, 100)).T 进行预测 y_pred, sigma...