importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fitdefgenerate_data(x,y,mu,sigma):a=1/(2*np.pi*sigma[0]*sigma[1])b=np.exp(-((x-mu[0])**2/(2*sigma[0]**2)+(y-mu[1])**2/(2*sigma[1]**2)))returna*bdefgaussian_2d(xy,amplitude,x0,y0,sigma_x,sigm...
# 使用拟合结果生成高斯函数Z_fit=gaussian_2d(X,Y,*popt).reshape(Z_noisy.shape)# 绘制原始数据和拟合曲面fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')ax.scatter(X_flat,Y_flat,Z_noisy_flat,color='b',label='Noisy data',s=1)ax.plot_surface(X,Y,Z_fit,color='r',alpha=0.5,...
这段代码首先生成了一个带有噪声的二维高斯分布数据集,然后定义了一个二维高斯函数,并使用scipy.optimize.curve_fit函数对数据集进行了拟合。最后,它使用Matplotlib绘制了原始数据点和拟合后的二维高斯分布图,以便直观地比较两者之间的差异。
LOG算子 –dst = cv2.Laplacian(gaussian, cv2.CV_16S, ksize = 3) –LOG = cv2.convertScaleAbs(dst) 经典知识: 由于收集图像数据的器件或传输图像的通道存在一些质量缺陷,或者受其他外界因素的影响,使得图像存在模糊和有噪声的情况,从而影响到图像识别工作的开展。一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声...
def match_corner(coordinates, window_ext=3): row, col = np.round(coordinates).astype(np.intp) window_original = image_original[row-window_ext:row+window_ext+1, col-window_ext:col+window_ext+1, :] weights = gaussian_weights(window_ext, 3) weights = np.dstack((weights, weights, weight...
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...
= np.array(afterMissedData['shotLocationCluster'] == category).sum()21 clusterFrequency[category] = float(shotsAttempted) / afterMissedData.shape[0]2223ellipseTextMessages = [str(100 * clusterFrequency[x])[:4] + '%' for x in range(numGaussians)]24Draw2DGaussians(gaussianMixtureModel,...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Models,简称GMM)是一种在统计和机器学习领域中常用的概率模型,用于对复杂数据分布进行建模和分析。GMM 是一种生成模型,它假设观测数据是由多个高斯分布组合而成的,每个高斯分布称为一个分量,这些分量通过权重来控制其在数据中的贡献。
高斯函数:gaussian_2d是一个用于描述二维高斯分布的函数,其接受一组参数(振幅、均值和标准差等)。 拟合过程:fit_gaussian函数使用scipy.optimize.curve_fit方法进行拟合,以获得最佳参数。 可视化:plot_results函数用于绘制真实数据和拟合结果,为分析提供直观的视觉反馈。
gp = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, n_restarts_optimizer=10) # 创建高斯过程模型 1. 2. 3. 这里,我们构建了一个包含常量内核和 RBF (径向基函数) 内核的高斯过程回归器,并指定了优化的重启次数。 步骤四:训练模型 我们需要使用之前生成的数据来训练高斯过程模型。