向量求导 很多论文里的数学推导都离不开对向量求导。对向量求导的本质也是对一个个分量求导，用向量写起来就非常紧凑美观。向量分为行向量和列向量，习惯上我们都是把变量写成列向量，所以大多数情况都是对列向量求导。有些书里提出了“分子布局”、“分母布局”的概念，帮助阐述如何对向量求导，但我怕比较繁琐就不在这里介绍了。标量对向量求导，，和都是n维的列向量。把和的内积写成多项式的形式： 然后分别对的每个分
## 使用Python实现MTF计算
## 一、MTF计算的步骤
在进行MTF（Modulation Transfer Function）计算之前，首先要明确整个流程。这是一个图像处理的步骤，我们需要从图像中获取数据，并使用这些数据来计算MTF值。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 加载图像 |
OpenCV学习笔记（二十六）——小试SVM算法ml 总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。 这次就先介绍
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2024-05-24 22:03:57
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method resolution order，主要用于在多继承时判断调的属性的路径(来自于哪个类)。之前查看了很多资料，说mro是基于深度优先搜索算法的。但不完全正确在Python2.3之前是基于此算法，但从Python2.3起应用了新算法:C3算法。
为什么采用C3算法
C3算法最早被提出是用于Lisp的，应用在Python中是为了解决
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2023-12-18 12:32:44
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（Modulation Transfer Function）是目前分析镜头的解像比较科学的方法，近来有越来越多人发现他虽然是一种标准，但有些影像非标准化能够衡量出来的， 所以他只是个参考值而非全部。目录1调制传递2曲线图 镜头质量 各厂商的图例3看懂曲线1调制传递 索尼某变焦镜头的MTF曲线这种测定光学频率的方式是以一个mm的范围内能呈现出多少条线来度量，其单位以line/mm来表示。所以当一支
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精选
2014-08-21 11:09:25
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【EMC测试】 EMC测试又叫做电磁兼容（EMC）指的是对电子产品在电磁场方面干扰大小（EMI）和抗干扰能力（EMS）的综合评定，是产品质量最重要的指标之一，电磁兼容的测量由测试场地和测试仪器组成。目的是检测电器产品所产生的电磁辐射对人体、公共场所电网以及其他正常工作之电器产品的影响。 &nb
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2024-05-21 21:29:07
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光学系统性能的衡量方法有很多，常见的有点扩散函数法、瑞利判断法、点 列图法、光学传递函数(MTF)法等，其中 MTF 法在光学系统和镜头加工制造中 使用 最为广泛。MTF 曲线真实的反映了成像系统将物方信息传递到像方的能力。 MTF 曲线的横坐标一般是 cycle/mm 或者 linepair/mm，纵坐标是反映对比 度传递特性的像/物方调制度的比值。 MTF 的计算方法有很多，比如使用条形目
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2020-02-25 11:03:00
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# Python实现MTF
## 1. 概述
MTF（Move-To-Front）是一种简单的数据压缩算法，主要用于数据压缩中的前缀编码。在这里，我们将学习如何使用Python实现MTF算法。
## 2. 流程
下面是实现MTF算法的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 初始化字符集 |
| 2 | 将输入数据进行编码 |
| 3 | 根据编码结果重构字
原创
2024-06-19 03:41:47
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KNN算法 博文类型： 学习向 背景： 本科阶段参加数学建模比赛对于数据归类方面的赛题，需要用该技术得到的结果与其他技术得到的结果进行比较 目标： 了解什么是knn算法并能进行初步的运用 目录KNN算法一、前期准备二、正文1.KNN的定义2.KNN的流程3.示例4.KNN代码展示和分析1.KNN过程代码2.k值的确定 一、前期准备二、正文1.KNN的定义邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-Nea
图像矩是标量，类似于大家熟悉的统计方法，如均值、方差、偏移和峰值。矩非常适合描述具有多边形形状的特征和一般的特征度量信息，比如梯度分布。图像矩可以基于标量的点值，也可以基于Fourier或Zernike方法的基函数。矩可以描述成一个函数在基空间的投影，例如，Fourier变换将函数投影到谐波函数基上。注意：在形状描述的上下文中，一维矩和二维矩在概念上有联系。一维均质对应于二维的质心，一维的极小和极
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2024-07-26 10:35:47
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MTF 调制传递函数
评价一个成像系统目前主流的办法主要有三种TV line检测，MTF检测，和SFR检测。
MTF是Modulation Transfer Function的英文简称，中文为调制传递函数。
是指调制度随空间频率变化的函数称为调制度传递函数。最开始是为了说明镜头的能力。
在各个摄像头镜头中经常采用MTF描述镜头的MTF曲线，表明镜头的能力。这些曲线是通过理想的测试环境下尽量减少
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2020-02-25 10:23:00
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## Python MTF评价
### 什么是MTF评价？
MTF（Modulation Transfer Function）是光学领域中一种用于评估镜头、图像传感器、显示器等光学系统性能的指标。MTF评价可以帮助我们了解光学系统对不同频率的细节的传输能力，从而评估图像的清晰度、对比度和细节损失情况。在数字图像处理中，MTF评价也常用于评估图像的锐度和细节保留情况。
### MTF评价的原理
原创
2023-10-12 13:14:17
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# Python MTF 程序实现指南
在这篇文章中，我将带你一步一步地学习如何实现一个简单的 Python MTF（Multi-Threading File）程序。MTF程序主要用于文件处理和并发操作。本指南将帮助你理解整个过程，并提供所需的代码示例。
## 流程概述
为了实现这个功能，整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
本文主要简介python中的numpy、scipy、matplotlib库(包)，并给出一些应用场景，可有效解决不想安装matlab等较大软件的烦恼(x)。安装在不同的IDE中，库的安装方法也不尽相同，网络上也有许多库的安装教程，如pip和Pycharm安装方法建议大家根据自己遇到的问题进行检索解决~简介numpy和scipy库是python中科学计算的基础包，其中numpy提供多维数组对象，各种
MTF（Modulation Transfer Function）是衡量镜头性能的一个重要指标。将镜头把被摄体所具有的对比度再现到像面上的忠诚度以空间频率特性进行表示，便绘成了MTF曲线图。 曲线图的横轴表示像高（与成像中心的距离mm），纵轴表示对比度值（最大值为1）。 MTF曲线图实际上有两种，一种是将光的波动性(衍射效应)考虑在内的“波动光学MTF”，还有一种则是不考虑光的衍射效应的“
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2020-02-27 13:18:00
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# MTF（移动到前）算法的Python实现指南
## 介绍
MTF（移动到前）是一种简单的字符串处理算法，常用于数据压缩。该算法的基本思想是在某个字符串中的字符被访问时，将其移动到字符串的前面。本文将引导你实现一个简单的 MTF 算法，并通过代码和步骤进行详细说明。
## 整体流程
首先，我们将通过以下步骤来实现 MTF 算法。下面是整个流程的表格：
| 步骤 | 描述
矩是描述图像特征的算子，如今矩技术已广泛应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等领域。常见的矩描述子可以分为以下几种：几何矩、正交矩、复数矩和旋转矩。从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。图像矩这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的
这篇文章由已有的三篇文章加自己的理解构成。理论基础分水岭算法主要用于图像分段，通常是把一副彩色图像灰度化，然后再求梯度图，最后在梯度图的基础上进行分水岭算法，求得分段图像的边缘线。对灰度图的地形学解释，我们我们考虑三类点：1. 局部最小值点，该点对应一个盆地的最低点，当我们在盆地里滴一滴水的时候，由于重力作用，水最终会汇聚到该点。注意：可能存在一个最小值面，该平面内的都是最小值点。2. 盆地的其它
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2024-08-21 11:29:52
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前言1. 项目环境编码环境：Visual Studio Code程序框架：.NET 6.0 目前在Mac OS上使用C#语言官方提供了编译Visual Studio for Mac，但是根据官方发布的通知后续将不再支持该软件更新，后续将全部转移到Visual Studio Code平台，所以在此处我们演示使用Visual Studio Code进行演示。而代码的运行与配置使用dotnet指令实现
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2024-08-29 16:33:53
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MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索引类型FULLTEXT的索引。 FULLTEXT 索引仅可用于 MyISAM 表;他们可以从CHAR、VARCHAR或TEXT列中作为CREATE TABLE语句的一部分被创建，或是随后使用ALTER TABLE 或 CREATE INDEX被添加。一些词在全文搜索中会被忽略：◆ 任何过于短的词都会被忽略。 全文搜索所能找到的词的默认最小长度
