一、Bayes理论为了最小化决策风险，首先获得后验概率P(c|x)。通常有两种方法：1、判别式模型（discriminative models）：给定x，通过直接建模P(c|x)来预测c。2、生成式模型（generative models）：先对概率分布P(x,c)建模，再由此获得P(c|x)。对生成式模型来说，必然有：基于贝叶斯定理，其中，P(c)是“先验(prior)”概率，P(x|c)是样本
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2024-04-12 16:06:36
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Diffusion Models图中：为图像，为采样自正态分布的噪音扩散模型**是受非平衡热力学的启发。它们定义一个扩散步骤的马尔可夫链，逐渐向数据添加随机噪声，然后学习逆扩散过程，从噪声中构建所需的数据样本。与VAE或流动模型不同，扩散模型是用固定的程序学习的，而且隐变量具有高维度。训练阶段，是在图片中添加噪声，给网络输入这一张添加噪声的图片，网络需要预测的则是添加的噪声。使用阶段，由随机生成的
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2024-06-08 19:28:22
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傅里叶变换傅里叶变换的本质就是变换，该变换与basis有关。傅里叶变换的本质，就是把一个空间中的信号用该空间中的某个basis的线性组合表示出来。basis：指的是空间里一系列线性独立的向量，而这个空间中的任何其他向量都可以由这些线性独立的向量表示，信号用该空间的某个basis的线性组合表示出来。因此basis的选取非常重要，因为basis的特点决定了具体的计算过程。所有的basis我们都希望它们
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2024-07-17 09:41:13
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扩展巴科斯范式
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扩展巴科斯-瑙尔范式(EBNF)是表达作为描述计算机编程语言和形式语言的正规方式的上下文无关文法的元语法符号表示法。它是基本巴科斯范式(BNF)元语法符号表示法的一种扩展。它最初由尼克劳斯·维尔特开发，最常用的 EBNF 变体由标准，特别是 ISO-14977 所定义。 目录 隐藏]
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2024-10-25 22:25:09
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说明：本系列博文是我自己研究生课题，采用做一步记录一步，在论文答辩结束或者机器设计结束之后才会附上源代码！ 自从装好相机和设计好机械结构之后就没有继续进行下一步，这段时间花了三四天继续上次任务进行，建议使用线阵相机做项目的人一口气做完，不然断断续续又忘记了。 上篇博文说到了Basler和Matrox的安装，以及如何查看matrox的源码，这篇博文接着往下说--->>&g
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2024-09-14 08:28:43
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# 使用巴斯勒SDK进行Python开发的完整指南
## 引言
在工业自动化、机器视觉等领域，图像采集与处理是离不开的技术。而巴斯勒（Basler）相机以其稳定性和高性能在业界广受欢迎。本篇文章将带领你从零开始学习如何在Python中使用巴斯勒SDK，以便在自己的项目中实现图像采集与处理的功能。
## 整体流程
在开始编写代码之前，首先让我们看一下实现过程的整体步骤：
| 步骤 | 描述
相机选型1. 相机的主要参数1.1 曝光时间：光电转换的时间1.2 帧率：1.3 分辨率：1.4 增益1.5 靶面尺寸1.6 和镜头的接口：C/CS1.7 输出接口1.8 白平衡相机选型 1. 相机的主要参数1.1 曝光时间：光电转换的时间全局曝光（帧曝光） 行曝光（滚动曝光）。 曝光时间×运动速度×放大倍率≤1个像元大小 （产生拖影的极限条件）。1.2 帧率：1秒钟拍照次数。 曝光时间越长，帧
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2024-05-30 07:41:46
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Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过NEOAPI SDK实现相机掉线自动重连（C++）Baumer工业相机Baumer工业相机的掉线自动重连的技术背景通过PnP事件函数检查Baumer工业相机是否掉线在NEOAPI SDK里实现相机掉线重连方法：工业相机掉线重连测试演示图Baumer工业相机通过NEOAPI SDK实现相机掉线自动重连的优势Baumer工业相机通过NEOAPI SDK实现相机
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2024-05-31 11:13:58
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Basler usb SDK安装在opencv采集图像
近期，入手一台baslerUSB接口的CCD相机，但是貌似之前图像采集的编程无法调动其摄像头，在网上搜了一下，大家的说法就是安装它的SDK文件包，并且调用它内部函数编写代码。其实新版的Basle相机驱动可执行文件就已经包含SDK库。安装好它的驱动，你可以在你安装的位置看到下面这两个文件：appli
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2024-03-09 20:32:24
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# 使用Python控制巴斯勒相机的完整指南
在如今的计算机视觉领域，巴斯勒相机因其高品质的成像和灵活的接口而广受欢迎。如果你刚入行，别担心，本文将带你一步一步实现使用Python控制巴斯勒相机的过程。以下是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的驱动和库 |
| 2 | 连接相机 |
| 3 | 导入相关库 |
| 4
# 使用Python通过IP打开巴斯勒相机的指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python代码通过IP打开巴斯勒相机。这里将包含整个流程、每一步所需的代码及其注释，并通过类图和甘特图的形式展示整个过程。
## 流程概述
以下是实现这一目标所需的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 安装Python及库 | 确保安装Python和相应的软件包 |
|
原创
2024-10-11 10:41:17
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有许多方法来进行镜头选型。本文将会讨论其中的指导原则，以帮助你在项目中选择合适的镜头。我们将讨论许多镜头的基本概念，比如镜头接口、图像大小、放大率、焦距、F数和光谱范围。镜头接口和图像大小首先我们要区分C口和F口镜头的不同。一个C口镜头的后法兰距离是 17.526 mm，内螺纹标准是32UN2A；与之相对，F口镜头的后法兰距为 46.5 mm，使用nikon的卡扣式法兰进行固定。C口一般用于小于
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2024-05-10 16:39:04
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# 使用Python控制两个巴斯勒相机
在计算机视觉和图像处理的领域中，巴斯勒（Basler）相机因其高质量和稳定性而广泛应用。本文将介绍如何使用Python同时控制两个巴斯勒相机，并展示一些基本的图像采集示例代码。
## 硬件准备
在开始之前，你需要准备以下硬件：
1. 两个巴斯勒相机（例如：Basler ace系列）
2. USB或以太网连接线
3. 一台计算机（推荐使用支持Pytho
最近需要用到线阵相机，与Basler相机的销售人员交流了一下，对线阵相机的相关参数的设置有了一定的认识，记录下来，方便别人，方便自己。一、影响图像清晰度的因素 补光光源、光圈、曝光时间和增益。 1.补光光源 线阵相机的补光很重要，由于是线阵相机，所以补光区域也应该是线形或矩形的，光线强度要够，光源照射要均匀，一般情况下都采
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2024-09-14 06:24:19
238阅读
# 使用Python设置巴斯勒相机曝光时间的详细指南
在现代的图像处理和计算机视觉中，巴斯勒相机因其高性能和灵活性而广受欢迎。对于初学者来说，如何通过Python控制巴斯勒相机的曝光时间是一个重要的入门课题。本文将逐步指导你实现这一目标。
## 整体流程
以下是设置巴斯勒相机曝光时间的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 03:23:02
383阅读
%设计要求指标fp=2000;fs=4000;Rp=5;Rs=20;[n,fn]=buttord(fp,fs,Rp,Rs,'s'); %计算阶数和截止频率Wn = 2*pi*fn; %转换为角频率[b,a]=butter(n,Wn,'s'); %计算Hsf = 0:100:10000; %计算频率点和频率范围s=j*2*pi*f; Hs=polyval(b,s)./polyval(a,s)
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2024-08-11 11:04:37
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F 规定是推导规则(产生式)的集合，写为：<符号> ::= <使用符号的表达式>这里的 <符号> 是非终结符，而表达式由一个符号序列，或用指示选择的竖杠'|' 分隔的多个符号序列构成，每个符号序列整体都是左端的符号的一种可能的替代。从未在...
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2022-12-22 00:42:54
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巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在阻频带则逐渐下降为零。 在振幅的对数对角频率的波特图上，从某一边界角频率开始，振幅随着角频率的增加而逐步减少，趋向负无穷大。一阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频6分贝，每十倍频20分贝。二阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频12分贝、三阶巴特沃斯滤波器的衰减率为每倍频18分贝、如此类推。巴特沃斯滤波器的振幅对角频率单调下降，并且也是
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2023-12-31 15:04:13
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贝叶斯原理贝叶斯原理其实是用来求“逆向概率”的。所谓“逆向概率”是相对“正向概率”而言。就是从结果推出条件。贝叶斯原理建立在主观判断的基础上：在我们不了解所有客观事实的情况下，同样可以先估计一个值，然后根据实际结果不断进行修正。贝叶斯公式 实际上，贝叶斯公式就是求阶后验概率的。朴素贝叶斯它是一种简单但极为强大的预测建模算法。之所以称为朴素贝叶斯，是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强硬的假设
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2024-01-31 01:56:03
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编辑导语：做过数据分析的人，想必对贝叶斯模型都不会陌生。贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测，不同于一般的统计方法，其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。通过实证分析的方法，将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较，结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。 说到贝叶斯模型，就算是不搞数据分析的都会有所耳闻，因为它的应用范围实在是太广泛了。大数据、机器学习、数据挖
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2023-12-12 19:53:52
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