二进制图像中的任何点都可能属于某些可能的线。 前提条件：边缘检测已经完成; 平面空间到极坐标空间转换(ρ,θ),从[0~360]空间，可以得到r的大小; 属于同一条直线上点在极坐标空(r, theta)必然在一个点上有最强的信号出现，根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标,从而得到直线。标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间，最终输出是(ρ,θ)表示极坐
转载
2024-09-28 07:02:00
60阅读
滤波处理分为两大类：线性滤波和非线性滤波。OpenCV里有这些滤波的函数，使用起来非常方便，现在简单介绍其使用方法。线性滤波:1.方框滤波：模糊图像2.均值滤波：模糊图像3.高斯滤波：信号的平滑处理，去除符合正太分布的噪声非线性滤波1.中值滤波：去除椒盐噪声2.双边滤波：保边去噪下面对滤波方法进行一一介绍：方框滤波（box Filter） 方框滤波（box
转载
2024-04-25 10:07:19
42阅读
深夜里，你不断徘徊在我的心田， 你的每一句誓言都在耳边回荡， 你闪动的双眼隐藏着你的羞涩。 天天想你， 天天守住一颗心， 我会把最好的爱留给你。 ——畅宝宝的傻逼哥哥 函数的极值是它的极大值与极小值，函数取极小值(极大值)的点称为极小值(极大值)点，有几种不同类型的极小值点(极大值点)，即局部或全局，弱或强。定义1：对点x∗∈R，其中R是可行域，如果存在ϵ>0使得如果
转载
2024-05-10 16:08:46
30阅读
1. 先说说二者的定义 极值点： 若存在x0的某个邻域内（邻域是开区间），使得邻域内的任何一点x，均有，f(x) <=f(x0)或者f(x)>=f(x0)，那么可称为是极大值点，或者是极小值点。（这个是宽泛定义）  
转载
2024-04-06 20:41:59
0阅读
OpenCV中的函数minMaxLoc()用于找出矩阵中的最大值和最小值，并且给出它们中的坐标。 函数原型如下：C++原型有两个，分别如下：C++原型一：void cv::minMaxLoc ( InputArray src,
double * minVal,
double * maxVal = 0,
Point * minLoc = 0,
Point * maxLoc = 0,
Inp
转载
2024-06-07 11:58:10
125阅读
OpenCV学习——角点检测、SIFT算法的学习图像的特征提取和描述角点特征Harris角点检测Shi-Tomasi角点检测SIFT/SURF算法SIFT算法（尺度不变特征转换）实现 图像的特征提取和描述图像特征：图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。角点特征角点：两条边的交点，严格的讲，角点是两个不同区域的不同方向的边界Harris角点检测原理：通过图像的局部小窗口观
转载
2024-04-05 08:13:56
42阅读
描述我有一个点集，里面都是[x,y]这样的二维点，这个点集能形成一个曲线。 在并不想去求这个曲线的表达式时，怎么得到某一点的曲率呢相关知识曲率的定义是：针对曲线上某个点的切线方向角对弧长的转动率，而曲率的倒数就是曲率半径式子中代表的就是曲率，代表的就是切线方向角的变化，代表弧长，代表的就是曲率半径式子也挺好看懂的。我们都知道圆的周长是，任意一段弧长 的计算方式是式子中的代表的就是弧长对应的角度解决
Python max()和min()函数寻找极值，max()函数和min()函数具有双面性，它们可以像普通函数那样应用于集合，也可以用作高阶函数。其默认行为模式如下：这两个函数都可以接收无限多个输入参数，也可以将一个序列或者可迭代对象作为单一输入，找到其中的最大(或最小)值。还可以用它们做一些更复杂的事，以前面的旅行数据为例，使用函数可以生成如下所示的一系列元组数据：该集合中的每个元组包含3个值：
转载
2023-11-18 09:52:19
144阅读
xyzVxyz.a2xyz2xyyzxza22xyyzxza2zz2xya2−2xyVxyzV2xy2xya2−2xy)zfxy)(1)ϕxy0(2)P0x0y0)ϕx0y00(3)P0fxy)ϕxy)ϕyx0y00yψx)(3-1)zfxψx))(4)P0xx0zx。
原创
2024-01-02 11:57:20
174阅读
**Python 极值**
Python 是一种功能强大的编程语言，被广泛应用于数据处理、人工智能、机器学习等领域。Python 提供了丰富的库和工具，使得开发者可以轻松地处理各种任务。在 Python 中，处理极值是一个常见的需求，本文将介绍如何使用 Python 找到列表中的最大值和最小值。
首先，我们需要了解列表是 Python 中一种常用的数据结构，它可以存储一系列的元素。在 Pyth
原创
2024-02-08 03:59:21
60阅读
最优化算法python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法）摘要算法简介注意事项算法适用性python实现实例运行结果算法过程可视化 摘要本文介绍了多维无约束极值优化算法中的梯度下降法，通过python进行实现，并可视化展示了算法过程。算法简介给定初始点，沿着负梯度方向（函数值下降最快的方向）按一定步长（机器学习中也叫学习率）进行搜索，直到满足算法终止条件，则停止搜索。注意事项学习率不能太
转载
2023-11-23 12:40:09
99阅读
背景 小铭的数学之旅2。 描述 已知m、n为整数，且满足下列两个条件：① m、n∈1，2，…，K② (n^ 2－mn－m^2)^2＝1编一程序，对给定K，求一组满足上述两个条件的m、n，并且使m^2＋n^2的值最大。例如，若K＝1995，则m＝987，n＝1597，则m、n满足条件，且可使m^2＋n
原创
2021-06-04 20:09:03
209阅读
极值 Python：对性能的极致追求
在优化 Python 性能的过程中，我面临着“极值 Python”这一挑战。本文将详细记录我如何从环境配置到进阶指南的每一步，以达到 Python 性能的极致。以下是解决“极值 Python”问题的完整流程。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --> B[编译过程]
B --> C[参数调优]
C --
梯度下降法梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路径就无法确定，必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢，首先以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着下降方向走一步，然后又继续以
转载
2023-10-16 10:13:49
127阅读
对上述方法的更为详细的描述： 解析： 由条件②得出： n^2-mn-m^2+1=0 n^2-mn-m^2-1=0 根据求根公式： n1,2=(m+Δ1,2)/2 n3,4=(m-Δ1,2)/2 其中： Δ1=sqrt(5*m^2+4) Δ2=sqrt(5*m^2-4) （sqrt即为求非负实数平方根
转载
2016-02-17 14:58:00
158阅读
2评论
Hessian矩阵正定和极值点的关系同济版《高等数学》下册对二元函数极值点的判定法则：此处的二元函数可以看做二维向量。而在机器学习中，对于极值点的描述是：hessian矩阵正定（或者非负定矩阵或者半正定）。这两者有何关系？要证明这个结论，首先要明确一点，hessian矩阵是对称矩阵，对称矩阵必然可以对角化为，假若关于样本值的二阶导数矩阵为：，而对称矩阵的特征向量正交，即： 因此，若通俗的理解：因为
转载
2024-10-13 11:22:49
104阅读
关于求函数极值，通常有二分、三分、爬山、模拟退火等。当然，不同的算法适应不同的函数类型，比如上述4种算法的前三种通常用来处理单峰函数，其中爬山算法也可以处理多峰函数，但是容易陷入局部最优解。当然，爬山算法和模拟退火算法都属于随机化算法（骗分用的），所以不要总是使用。1.二分这个算法但凡学过OI的人应该都会的，求最值的操作也很简单。不必多讲，上例题：Codeforces Round #700 Sea
转载
2023-10-27 11:26:17
104阅读
numpy中关于统计的各种函数今天的内容比较简单：以下x均为数组（一维或以上） 整体内容： 1.最大值：np.max(x,axis=None) 2.最小值：np.min(x,axis=None) 3.极差：np.ptp(x,axi=Nones) 4.分位数：np.percentile(x,分位数，axis=None)，分位数可以是一个列表，如[0,25,75] 5.中位数：np.median(x,
转载
2023-11-13 23:31:32
371阅读
本系列文章允许转载，转载请保留全文！1. 用牛顿法解方程牛顿法是一种求解方程的迭代算法，也可以用于方程组的求解。其思想是利用方程（尤其是非线性方程）的线性部分，对原方程进行近似。不失一般性，考虑方程f(x)=0。对f(x)在x=t处进行泰勒展开，可得f(x)=f(t)+f'(t)(x-t)+...取线性部分代替f(x)，带入方程f(x)=0，可得f(t)+f'(t)(x-t)=0 ，进而解出x=t
转载
2024-01-24 22:23:12
22阅读
本文主要参考了高木贞治的《高等微积分》.为了内容的连续性,我们把第四篇小结里推广的隐函数存在定理重叙如下:Theorem1(隐函数存在定理的推广)设$f:\mathbf{R}^{n+m}\rightarrow\mathbf{R}^m$为连续可微函数,$\mathbf{R}^{n+m}$中的元素写成$...
转载
2013-10-20 11:03:00
450阅读
2评论
