importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgaussian_kernel(x1,x2,sigma):"""计算高斯核的值"""returnnp.exp(-np.linalg.norm(x1-x2)**2/(2*sigma**2))defcreate_gaussian_kernel_matrix(data,sigma):"""生成高斯核矩阵"""n=data.
上面的代码中,我们首先导入了NumPy库,然后定义了计算高斯核的函数gaussian_kernel,其中包括必要的参数及其含义。 4. 测试高斯核函数 测试函数是否正常运行并体验其输出可以使用以下代码: # 算法测试x=np.array([1.0,2.0])y=np.array([2.0,3.0])sigma=1.0result=gaussian_kernel(x,y,sigma)print(f"High Gaussian...
程序说明 cv.getGaussianKernel具体使用请参考: https://docs.opencv.org/4.1.1/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gac05a120c1ae92a6060dd0db190a61afa cv.filter2D具体使用请参考: https://docs.opencv.org/4.1.1/d4/d86/group__imgproc__filter.html#ga27c049795ce870216ddfb366086b5a04...
本文记录 Python 中二维高斯核的生成方法。 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一维高斯核后乘以自己的转置得到二维高斯核核心函数 cv2.getGaussianKernel(ksize, sigma...
python代码可以自己扩充图像数据集。 无论我们喜欢Keras还是Pytorch,我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。但是如果遇到特殊情况: 我们的数据集结构复杂(例如3个输入图像和1-2个分段输出)。 我们需要完全的自由和透明度。 我们希望进行这些库未提供的扩充方法。
# Create a GP model kernel = RBF() model = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel) model.fit(train_data_normalized, train_data_normalized) 我们创建了一个带有径向基函数 (RBF) 内核的 GP 模型。RBF 内核通常用于时间序列数据,因为它可以捕获短期和长期依赖性。 接下来,我们需要对测试集进行预测。 # Mak...
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) ...
weight = compute_gaussian_weight( pixel_coord=pixel_coords, point_mean=point, inverse_covariance=inverse_covariance[point_idx], ) alpha = weight * torch.sigmoid(opacities[point_idx]) test_weight = total_weight * (1 - alpha) if test_weight < min_weight: ...
// matrix multiplication kernel that is parallelized over row/column tuples. __global__ void matrix_mult_ker(float * matrix_a, float * matrix_b, float * output_matrix, int N) { int row = blockIdx.x + threadIdx.x; int col = blockIdx.y + threadIdx.y; ...
# Create erosion kernels kernel_0 = np.ones((9,9), np.uint8) kernel_1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9,9)) kernel_2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (9,9)) kernels = [kernel_0, kernel_1, kernel_2] ...