关于模板匹配的一个小补充：
做了一个很小型的模板匹配用于缺陷检测的应用，测试结果发现模板使用锐化后叠加原图的图片效果会比较好。
测试过程同样存在图片数量不足的问题。
模板匹配针对缺陷可能存在多种不同形态的检测不合适。
发现一个现象，我用作检测模板的那一个50*50的矩形缺陷是符合正态分布的。高斯混合模型GMMhalcon中其他常用的分类器：
多层感知器（MLP）（BP神经网络）
支持向量机（SVM
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2023-10-24 22:28:31
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# 在Python中实现三维高斯混合模型的指南
如果你是一名刚入行的小白，想要实现一个高斯混合模型（GMM）来处理三维数据，本文将为你提供详细的步骤以及需要的代码示例。我们将通过一个系统化的流程帮助你理解实现过程。
## 整体流程
下面是我们将要进行的步骤，涵盖了从数据生成到模型可视化的完整流程。
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
[cpp] view plain copy double CalProbability(int classid,CvMat* cur) { /************************************************************************/ /* fu
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2016-04-10 13:56:00
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高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）首先看一个图直观理解：包含三个高斯分量的一个维度的GMM是如何由其高斯分量叠加而成基本原理： ＝＝》混合模型＋高斯模型 组成１.混合模型（MIxture Model） 混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有 K 个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由 K 个子分布
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2023-12-01 12:10:41
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下面介绍一下几种典型的机器算法 首先第一种是高斯混合模型算法: 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： ，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： （2）混合高斯模型： 对于(b)图所示的情况，很明显，单高斯模型是无法解决的
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2023-10-25 12:47:23
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作者：桂。前言本文是曲线拟合与分布拟合系列的一部分，主要总结混合高斯模型（Gaussian Mixture Model,GMM）,GMM主要基于EM算法（前文已经推导），本文主要包括： 1）GMM背景介绍； 2）GMM理论推导； 3）GMM代码实现；内容多有借鉴他人，最后一并给出链接。 一、GMM背景 A-高斯模型1给出单个随机信号(均值为-2，方差为9的高斯分布)，可以利用最大
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 &
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2023-10-05 13:48:49
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k-means算法对于数据点和clusters之间的关系，是all-or-nothing的关系，这是一个hard decision，往往会导致的局部最小值，这不是理想的求解。一种常见的做法，是学习这个协方差矩阵，而不是固定它们为单位矩阵。ＧＭＭ模型及算法流程ＧＭＭ的全称是Gaussian Mixture Model，即高斯混合模型。 假设我们有一个训练集{x1,...,xm},在非监督学习中，这
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2024-01-29 17:41:38
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前言：大家一想到三维建模首先可能会想到的是AutoCAD，3DMax之类的建模软件。对于一些没有设计感的程序猿来说，做一个有设计感的三维建筑可能并不是那么简单，但是说要是可以通过编程实现三维建模，你是不是很有兴趣尝试一下呢？下面我来带大家走入可编程的三维世界吧。1.这次我要讲的这款软件叫CityEngine,如果对CityEngine了解的大神可以飘过，CityEngine最初是由瑞士苏黎世理工学
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2024-03-03 10:17:42
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一、概述以一维数据为例，我们可以看到下图通过将多个单一的高斯模型加权叠加到一起就可以获得一个高斯混合模型，这个混合模型显然具备比单个高斯模型更强的拟合能力：再举一个二维数据的例子，在下图中可以看到有两个数据密集区域，对应的概率分布也就会有两个峰。高斯混合模型可以看做生成模型，其数据生成过程可以认为先选择一个高斯分布，再从被选择的高斯分布中生成数据：综合上述两种描述，我们可以从两种角度来描述高斯混合
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2023-10-28 11:09:45
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在开始讲解之前，我要先给看这篇文章的你道个歉，因为《2012.李航.统计学习方法.pdf》中该节的推导部分还有些内容没有理解透彻，不过我会把我理解的全部写出来，而没理解的也会尽可能的把现有的想法汇总，欢迎你和我一起思考，如果你知道为什么的话，还请在评论区留言，对此，不胜感激。 当然，若你对EM算法都一知
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2023-09-08 11:25:39
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导语：现有的高斯模型有单高斯模型（SGM）和高斯混合模型（GMM）两种。从几何上讲，单高斯分布模型在二维空间上近似于椭圆，在三维空间上近似于椭球。在很多情况下，属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性，所以我们需要引入混合高斯模型来解决这种情况。1 单高斯模型多维变量X服从高斯分布时，它的概率密度函数PDF定义如下：在上述定义中,x是维数为D的样本向量，mu是模型期望，sigma是模型协方
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2023-12-21 09:40:59
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使用laws纹理滤波结合高斯混合分类器做缺陷检测训练及测试数据使用德国DAGM提供的数据，
测试1：
使用少量图片测试发现缺陷对el和sl等检测横向的纹理的滤波器特别敏感，使用这两种滤波得到的特征作为高斯混合模型的特征，进行训练和测试。
主要参数：
sl shift 2
el shift 2
train threshold 0.001 regularize 1e-5
测试集分类时拒绝阈值 0.05
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2024-05-29 10:28:40
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# 使用 Python 创建二维高斯矩阵并在三维中可视化
在数据科学和计算机视觉的领域，二维高斯分布广泛应用于各种场景。本文将教你如何使用 Python 创建一个二维高斯矩阵，并将其以三维图形的形式可视化。我们将从基础的理论讲起，逐步实现代码。
## 流程概述
创建二维高斯矩阵并可视化的流程大致如下：
| 流程步骤 | 描述
读取图像，使用高斯滤波器（大小，标准差）来对加了噪声的图片进行降噪处理。 Author: Tian YJ原图如下：关于高斯滤波高斯滤波器是一种可以使图像平滑的滤波器，用于去除噪声。可用于去除噪声的滤波器还有中值滤波器（参见问题十），平滑滤波器（参见问题十一）、LoG滤波器（参见问题十九）。高斯滤波器将中心像素周围的像素按照高斯分布加权平均进行平滑化。这样的（二维）权值通常被称为卷积核（kernel
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2024-03-15 05:19:58
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# 实现一维高斯混合模型（GMM）的步骤指南
高斯混合模型（GMM）是一种强大的聚类算法，适用于数据的概率模型表示。本文将详细说明如何在 Python 中实现一维高斯混合模型，包括主要步骤、所需代码并附带解释。
## 主要流程
下面是实现一维高斯混合模型的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[准备数据]
B --> C[选择模型
原创
2024-10-12 05:45:34
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本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上；本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Ellipse
f
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2024-01-08 13:54:46
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# 如何在 PyTorch 中实现三维高斯核
在计算机视觉和深度学习中，高斯核（Gaussian Kernel）是一种用于平滑和模糊图像的重要工具。本文将指导你如何在 Python 的 PyTorch 库中实现三维高斯核。以下是实现的流程步骤。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
高斯混合模型介绍高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了**期望最大（Expectation Maximization，简称EM）**算法进行训练。混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法。对于视频图像中的每一个像素点，其值在序列图像中的变化可看作是不断产生像素值的随机过程，可以
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2024-04-22 19:52:27
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基于高斯函数的算法，通过混合单个或多个高斯函数，计算对应像素中概率，哪个分类的概率最高的，则属于哪个类别图解： GMM算法概述GMM方法跟K - Means相比较，属于软分类 实现方法 - 期望最大化(E - M) 停止条件 - 收敛，或规定的循环次数 代码：#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\hi
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2024-05-14 15:49:03
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