笑死，宇宙的尽头是matlab和Microsoft Office 本文程序来自这篇博客，以防万一……把我的程序贴上来吧clear all;
clc;
close all;
%%% 含误差空间圆拟合点 %%%
M=importdata('E:\sjj\0601o\o.txt'); %这是我的离散点数据，n行3列
[num dim]=size(M);
L1=ones(num,1);
A=
转载
2024-04-18 12:56:41
87阅读
已知三维空间离散点坐标(xi, yi, zi)，构建一个空间圆使得空间点尽可能靠近拟合的空间圆。效果如下图首先，所有离散点尽可能在一个平面上，平面方程可表示为 &n
转载
2024-03-26 10:07:40
454阅读
文章目录轮廓发现介绍轮廓的定义轮廓发现定义相关APIfindContours发现轮廓drawContours绘制轮廓代码示例 轮廓发现介绍轮廓的定义一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。轮廓发现定义轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。 所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果相关APIfindContours发
转载
2024-05-15 11:07:53
344阅读
第十一章中级绘图本章内容：二元变量和多元变量关系的可视化绘制散点图和折线图理解相关图学习马赛克图和关联图本章用到的函数有：plothexbinablinesiplotscatterplotscatterplot3dpairsplot3dscatterplotMatrixscatter3dcpairssymbolssmoothScatter 11.1散点图添加了最佳拟合曲线的散
来看源码：Row := [0, 100, 200, 100, 0]
Col := [100, 0, 100, 200, 100]
Row := [61.098, 62.402, 61.525]//y
Col := [154.747, 138.099, 130.394]//x
*具体多少个点，圆弧旋转16-20个点完全够了。
Row := [24.052,26.729,28.815,30.285
转载
2024-04-06 21:08:45
175阅读
通路通路 —— 点边点边……点（点边可以重复）注意 长度 的概念——边数回路 —— 最后又回到自己，如其字面意思简单 —— 边互异（边不可重复）初级 —— 点互异（点不可重复，除了起点终点）注意路径 和圈 所指代的复杂通路 应该不是很重要，先不看注意是在无向图 的条件下周长、围长最长圈的长度是周长，最短圈的长度是围长通路、回路的定理 通路最大为n-1，而回路最大为n（因为比通路多了一条从次终点回到
转载
2024-04-01 11:29:24
152阅读
# 用 Python 和 OpenCV 去除离散噪点
在图像处理领域，去除噪点是一个常见的需求。特别是在图像采集过程中，离散噪点会影响图像质量，导致后续分析的困扰。在本文中，我将引导你通过 Python 和 OpenCV 实现去除离散噪点的过程。下面是实现步骤及对应的代码片段。
## 流程概述
以下是去除离散噪点的基本步骤：
| 步骤 | 描述
引言本篇是在复习到中途参加的一个关于gitmodel的学习活动，本系列分为三个部分，分别为高等数学、线性代数以及概率论与数理统计。本篇为第一篇——利用sympy分析高等数学，看完活动文档，查找了相关资料后，汇成笔记在这里记录一下。sympy包介绍sympy包相当于让python具备了MATLAB与mathematica相同的解部分数学问题的能力，但是也只是能初步解决一些并不复杂的例子，而且因为还是
转载
2024-09-10 10:42:42
42阅读
离散化算法主要内容一、基本思路1、应用条件2、举例3、算法原理（1）a[ ] 可能存在重复元素去重（2）如何计算原序列 index 离散化之后的值1. 对原数组插入索引（包括需要查询的索引）进行排序2. 进行索引判重 unique，返回非重复元素的离散数组的索引3. 根据返回索引，删除重复元素4. 根据二分法求解原序列索引 index 对应的离散化值（找到从左向右第一个大于等于index的离散化
转载
2024-03-22 16:33:02
115阅读
# 离散点拟合曲线算法（Python OpenCV）
在计算机视觉和数据分析中，离散点拟合曲线是一项重要的任务，尤其在处理测量数据或图像分析时，它可以帮助我们提取有用的信息。本文将逐步教会你如何使用Python和OpenCV实现离散点拟合曲线算法。
## 流程概述
首先，让我们看一下整个实现的步骤。可以用下面的表格来描述每一步：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
原创
2024-09-10 04:44:12
161阅读
文章目录图树逻辑关系集合排列组合生成函数数列 图欧拉环：每条边只经过一次，且要回到起点。判断方法：首先必须是强连通的，对于有向图，入度等于出度；对于无向图，度数为奇的点是0个欧拉开路：每条边只经过一次，且不用回到起点。判断方法：首先必须是强连通的，对于有相图，两个顶点出入度不相等，起点出度比入度大1，终点入度比出度大1；对于无向图，度数为奇数的点个数为2，是起点和终点哈斯图：表示偏序关
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
一、点云的定义最近在撰(xia)写(gao)一个规范，于是找了找点云的定义，从国家级规范标准中找到了以下几种定义。（1）以离散、不规则方式分布在三维空间中的点的集合[1]。（2）以不规则方式分布在三维空间中的离散点的集合[2]。（3）通过扫描得到的海量的点集合[3]。二、个人感想，随便看着就行个人感觉规范[1][2][3]在加了几个修饰词后，反而将“点云”限制了。[1][2]均强调了离散、不规则和
转载
2024-07-15 14:38:11
35阅读
最近在准备考研复试，查询了很久连续时间信号、离散时间信号、模拟信号和数字信号的区别，发现网上各种说法不一，其中不乏一些混淆了概念的回答，非常容易误导大家，在这里以熊庆旭老师编写的《信号与系统》和樊昌信老师编写的《通信原理》为依据来给大家捋一捋这四种信号的区别。连续时间信号：在时间轴上的取值是连续的信号称为连续时间信号。离散时间信号：在时间轴上的取值是离散的信号成为离散时间信号。 可以看到，两者的区
转载
2024-09-08 09:27:41
35阅读
Discrete Difference Equation Prediction Model (DDEPM)离散差分方程预测模型从灰度预测模型（grey prediction model）衍生出来，可以用于预测序列的发展趋势。DDEPM过程DDEPM的流程如下图所示其中表示原始的序列，表示DDEPM预测值。AGO表示累加生成器（Accumulated Generating Operation）用于预
MATLAB 的离散系统的数学理论很早已经形成，直到 20 世纪 90 年代计算机应用和发展，才使得其得到了广泛的应用[1]。离散系统的研究存在众多科学领域，比如：信号处理与通讯、图像处理、信号检测、地质勘探、道路检测等[2-3]，前期通过对离散信号特性、离散系统的特性进行数学演算分析，可以判断系统是否是物理可实现的系统，并能进一步优化系统特性[4]。本文摒弃了常规使用数学数值计算或者罗斯准则求解
转载
2024-08-21 11:48:31
55阅读
在之前的文章中，分享了Matlab基于KD树的邻域点搜索方法：在此基础上，进一步分享一下基于KD树的离散点密度特征提取方法。先来看一下成品效果：特别提示：《Matlab点云处理及可视化》系列文章整理自作者博士期间的部分成果，旨在为初入点云处理领域的朋友提供一份较为权威、可直接用于论文写作的Matlab点云数据处理教程。如果觉得有用可以分享给更多的人。 1 概述点云密度特征一般用单位面积/
转载
2024-03-13 16:06:44
70阅读
实验题目：平面图对偶图的求解实验目的：1、掌握平面图的定义； 2、掌握平面图对偶图的求解方法； 3、掌握平面图与其对偶图之间顶点数、边数和面数的关系。实验要求：1、给定一平面图的面矩阵R和连通分支数p 2、输出此平面图的顶点数n、边数m和面数r。 3、输出此平面图的对偶图的顶点数n*、边数m和面数r。 4、输出此平面图的对偶图的相邻矩阵（注意：面Ri中放置顶点vi，相邻矩阵第i行对应顶点vi，）。
转载
2024-01-28 00:33:00
81阅读
最近看了很多与混沌相关的知识,并写了若干小软件.混沌现象是个有意思的东西,同时混沌也能够生成许多有意思的图形.混沌学的现代研究使人们渐渐明白，十分简单的数学方程完全可以模拟系统如瀑布一样剧烈的行为。输入端微小的差别能够迅速放大到输出端，变成压倒一切的差别,这种现象被称为“对初始条件的敏感性”。 混沌现象其基本含义可以
转载
2023-08-26 10:07:26
89阅读
文章目录文字代码 文字#图像阈值 #新的学习方法 #图像二值化/反转/几种二值化模式/图像平滑滤波“”" 均值滤波就是构造33数组，求出里面九个像素点数值之和再除以9求均值 55也行，均值滤波就是去除噪声，定义一个卷积核大小，里面全是1，要除以9，归一化操作 “”" “”" 方框滤波，和均值滤波一样，当采取归一化处理，它等于均值滤波，如果不采取则会出现数值越界 图像会出现大面积发白，所有越界的值
