什么是特征描述符 特征描述符是图像或图像块的表示，其通过提取有用信息和丢弃无关信息来简化图像。 通常，特征描述符将一个width*height* 3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量或数组。在HOG特征描述符的情况下，输入图像的大小为64×128×3，输出特征向量的长度为3780。 在HOG特征描述符中，梯度方向（定向梯度）的分布（直方图）被用作特征。图像的梯度（x和y导数
图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大，相反，对于图像中较平缓的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息，（在此图像梯度并不是纯数学意义上的梯度（需要求倒数），图像梯度一般通过计算像素值的差值来得到梯度的近似值（近似导数值））一：sobel理论基础sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑和微分
什么是梯度上升？梯度上升是一种用于最大化给定奖励函数的算法。描述梯度上升的常用方法使用以下场景：假设您被蒙住眼睛并被放置在山上的某个地方。然后，你的任务是找到山的最高点。在这种情况下，您尝试最大化的“奖励函数”是您的提升。找到此最大值的一种简单方法是观察您所站立区域的坡度，然后向上移动。一步一步地遵循这些指示最终将您带到顶部！在上山时，重要的是我们知道该地区的坡度或坡度，这样我们才能知道要朝哪个方
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2023-06-12 16:37:05
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# R语言共轭梯度方向实现流程
## 1. 简介
共轭梯度（Conjugate Gradient，CG）是一种用于求解大型线性方程组的迭代方法，通常用于解决优化问题。在R语言中，我们可以使用"conjugate_gradient"函数来实现共轭梯度方向。
## 2. 安装所需的包
在开始之前，我们需要安装并加载以下两个R包：
- **matrixcalc**：用于计算矩阵的运算。
- **pr
原创
2023-09-11 06:37:29
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我也忘记这是什么代码了，几年前的，今天翻到发布出来import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
img = cv.imread(r'C:\Users\51102\Desktop\tradition\1.jpg',0)
img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_B
原创
2023-06-15 11:10:46
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Welcome To My Blog 梯度下降中,梯度反方向是函数值下降最快的方向,说明梯度
原创
2023-01-18 10:24:03
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方向导数与梯度1 方向导数定义 1：设函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)在点P(x,y)P(x,y)P(x,y)的某一领域U(P)U(P)U(P)内有定义，lll为自点PPP出发的射线，P′(x+Δx,y+Δy)P^{\prime}(x+\Delta x, y+\Delta y)P′(x+Δx,y+Δy)为射线lll上且包含于U(P)U(P)U(P)内的任一点，用ρ=(Δx)2+(Δy)2\rho=\sqrt{(\Delta x)^{2}+(\Delta y)^{2}}ρ=(
原创
2021-06-22 11:13:14
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welcome to my blog有些结论用起来习以为常,却不知道背后的原理,比如为什么梯度方向与等高线垂直,弄明白后心里才舒畅要解决这个问题首先得有等
原创
2023-01-18 17:22:57
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梯度直方图特征(HOG)是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合
原创
2022-01-13 09:55:48
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1. 一节泰勒展开
负梯度方向即为（以矢量形式为例）：dk=−g(xk)dk=−g(xk)
f(xk+λdk)≈f(xk)+λgT(xk)dkf(xk+λdk)≈f(xk)+λgT(xk)dk
由矢量相乘的 a⋅b=aTb=∥a∥∥b∥cosθa⋅b=aTb=‖a‖‖b‖cosθ，可知 gT(xk)dk≥−gT(xk)dkgT(xk)dk≥−gT(xk)dk（dkdk与g(xk)g(
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2018-07-26 12:38:00
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[机器学习]——梯度下降梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数从而使成本函数最小化。基本思想：确定步长：梯度下降的一个重要参数就是每一步的步长，这取决于超参数的学习率。学习率太低，算法需要经过大量迭代才能收敛；学习率太高，可能无法收敛到最优。局部最优与全局最优特征值缩放：应用梯度下降时，需要保证所有特征值的大小比例都差不多，否则收敛时间会
Navneet Dalal在CVPR2005上的HOG原论文翻译 : HOG：用于人体检测的梯度方向直方图 Histograms of Oriented Gradients for Human Detection HOG+SVM行人检测的两种方法 Opencv HOG行人检测 源码分析(一) ope
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2017-05-07 13:05:00
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OpenCV入门（十三）快速学会OpenCV 12 图像梯度1.Sobel算子1.1 计算x1.2 计算y1.3 计算x+y2.Scharr算子2.1 计算x2.2 计算y2.3 计算x+y3.Laplacian算子4.总结 图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度
文章目录一、Sobel算子（1）程序演示（2）相加融合二、Scharr算子（1）程序演示（相加融合和上边一样）三、Laplacian 算子（1）程序演示四、三种方法的结果比较（1）原图（2）三种方法对比 一、Sobel算子dst = cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize)
- ddepth:图像的深度
- dx和dy 分别表示水平和竖直方向
- ksize是Sobel
1.sobel算子 概述：x方向和y方向的算子如下图所示。将x方向的算子放入图像进行开窗计算，容易想象，在图像的边界区域，计算出的值绝对值较大，这样可以计算出垂直的边界；同样用Gy进行开窗计算，可以计算出水平边界。通过融合，我们可以获得图像的边界信息。函数：cv::Sobel(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, int ddepth, int
图像梯度前言Sobel算子算子的定义Sobelx效果演示Sobely效果演示完整轮廓直接计算复杂图片的轮廓Scharr算子与laplacian算子scharr算子的定义laplacian算子定义三种算子的效果对比结尾 前言前面的文章中我们介绍了用膨胀和腐蚀得到了图像轮廓，图像梯度也是一种可以得到图像轮廓的方式，同时他也是边缘检测的其中一个步骤，下面我们来介绍各种可以求得图像梯度的算子。假设我们有
本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。
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2022-01-13 10:42:40
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def createTrainingInstances(self, images): start = time.time() hog = cv2.HOGDescriptor() insta
原创
2022-07-21 09:30:25
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首先，引出一个术语：gate。它指一个函数，也可以理解为上一个例子中的circuit diagram的每个节点。比如q=x+y是一个gate，f=qz也是一个gate。任何一类可微函数都可以作为一个gate，我们可以把多个gate组合成一个gate，或者在方便的时候把一个gate分解成多个gate。下面看例子： 这个表达式描述了一个使用sigmoid激活函数的二维神经元（输入x和权重w）。
梯度下降算法的Python实现
http://yphuang.github.io/blog/2016/03/17/Gradient-Descent-Algorithm-Implementation-in-Python/
1.梯度下降算法的理解 我们在求解最优化问题的时候，需要最小化或最大化某一个目标函数。如线性回归中，就需要最小化残差平方和。 某一向量的平方和函数可定义如下：
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2023-08-20 21:10:29
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