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，图像梯度计算的是图像的边缘信息。 图像梯度1.Sobel算子1.1Sobel理论基础1.1.1计算水平方向偏导数的近似值1.1.2计算垂直方向偏导数的近似值1.1.3水平方向偏导数和垂直方向偏导数叠加1.2自定义函数实现1.3Open
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2024-09-09 09:48:07
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梯度是机器学习领域中一个非常常用且重要的一个数学概念，但是一直不是特别理解深层含义，于是查阅资料，对梯度进行一个总结说明。我们在高数中都学过梯度的定义：设函数在平面区域D内具有一阶连续偏导数，则对每一点都可以定出一个向量称为在P点处的梯度，记作。从定义中我们可以得到以下信息：1、梯度是矢量 2、梯度的模与函数在点处的偏导数有关。不难想象，函数在几何空间中实际上
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2023-12-13 18:43:29
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今天一位考研的同学问及我梯度的概念，以及为什么在二元函数z=f(x,y),明明表示一个三维空间曲面，为何其梯度是二维的。说实在话，至于为什么是二维的，当时我真的不清楚一、梯度的概念梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。也就是说我们按照某一点的梯度走，那么我们可以最快的速度得到其最值。二、形式化定义 一个标量函数的梯度记为：  
# Python梯度下降算法在三维空间中的应用
## 引言
梯度下降是一种常用的优化算法，用于在函数空间中寻找局部最优解。在机器学习和深度学习领域，梯度下降被广泛应用于优化模型参数。本文将介绍如何使用Python实现梯度下降算法在三维空间中的应用，并通过代码示例演示其具体实现过程。
## 梯度下降算法原理
梯度下降算法的基本思想是通过迭代更新参数的方式，沿着损失函数的负梯度方向逐步逼近最优
原创
2024-03-28 04:52:34
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刚开始学习机器学习，了解了代价函数，梯度下降算法，用一组最简单的数据进行拟合对于该算法的自己的一些理解我们在拟合的过程中，需要一个判断拟合准确程度的函数，这个函数就叫损失函数（也叫做代价函数）例： 比如我们对自变量x1，因变量y1进行拟合，图中蓝色的线是我们拟合出来的函数，图中的圆圈是本来的数据，每个数据和拟合出来的函数都有一个高度差，把这些高度差的平方加起来得到一个值，我们令这个值为h，显然h越
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2023-08-22 09:19:52
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文章目录梯度（gradient）什么是梯度差分形式散度（divergence）拉普拉斯算子（Laplace Operator）差分形式 梯度（gradient）什么是梯度开始这个话题之前，我想先引入梯度算子，写作 函数式写作 ，对于二维或者三维来说，就写作。你在教科书上能见到它的解析式表达形式，如果对于三维空间来说，就写作其中 表示在x, y, z轴上的向量分量，如果不太清楚这个表达形式的同
Python3.x部分迁移指南 Python3x部分迁移指南使用pathlib更好地处理路径类型提示Type hinting成为语言的一部分通过 实现矩阵乘法使用 作为通配符Print 在 Python3 中是函数f-strings 可作为简单和可靠的格式化自然语言处理的 Unicode数据科学特有的迁移问题 2019 年底，Numpy 等很多科学计算工具都将停止支持 Python 2，而 201
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2023-12-06 23:40:49
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绘制三维图：mplot3d工具包提供了点、线、等值线、曲面和所有其他基本组件以及三维旋转缩放的三维绘图。1.散点的三维数据图from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d #需要从mplot3d模块中导入axes 3D类型impo
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2023-07-05 23:02:22
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Gempy 是一个开源 Python 库，用于生成完整的 3D 结构地质模型。该库是从界面、断层和层方向创建地质模型的完整开发，它还关联地质层序列以表示岩石侵入和断层顺序。地质建模算法基于通用协同克里金插值法，并支持 Numpy、PyMC3 和 Theano 等高端 Python 数学库。Gempy 创建了一个网格模型，可以使用 Matplotlib 将其可视化为 2D 截面，也可以将 3D 几何
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2023-06-27 22:23:02
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#---第1步---导出模块---
importnumpy as npimportmatplotlib as mplfrom matplotlib importpyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d importAxes3Dimportmatplotlib.animation as animmation#导出通用字体设置
from matplotlib imp
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2023-07-06 22:17:39
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python matplotlib模块，是扩展的MATLAB的一个绘图工具库。他可以绘制各种图形，可是最近最的一个小程序，得到一些三维的数据点图，就学习了下python中的matplotlib模块，如何绘制三维图形。初学者，可能对这些第三方库安装有一定的小问题，对于一些安装第三方库经验较少的朋友，建议使用 Anaconda ，集成了很多第三库，基本满足大家的需求，下载地址，对应
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2023-07-03 23:47:08
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PCQM：彩色3D点云的全参考质量评估方法1. 简要介绍在压缩大数据量的点云数据时会产生失真，由于一些条件限制，需要客观质量评价的方法来评估点云失真的程度。本篇论文提出了一种针对含有色彩和位置信息的点云的全参考客观质量评估方法。问题的核心是如何将彩色信息和位置失真程度的评估结合起来。此篇论文的解决方案是选择和计算和位置和色彩相关的一些特征，再取这些特征最优的子集，作一个线性组合。2. 评估方法2.
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2024-01-11 10:39:42
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python-vtk做医学nii格式的三维重建课题的开始关于多层面三维重建（医学影像+工业CT）使用vtk-Python完成腹部nii数据的三维重建与人机交互 课题的开始导师定了课题《医学影像CT的三维重建》,因为实验室的主流技术还是深度学习做医学影像和自然图像的处理（2D），从来没有做过三维的东西。抱着试一试的心态，开始查阅相关文献。首先说明，主流的三维重建问题分享中，多视角三维重建和多层面三
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2023-10-26 10:41:59
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# 学习三维Python编程的完整指南
作为一名刚入行的小白，进入三维编程的世界可能会让你感到无从下手。在这篇文章中，我将引导你了解如何使用Python进行三维编程。我们将通过一个清晰的步骤流程、具体的代码实例和必要的解释，帮助你实现这一目标。
## 整体流程
以下是实现三维Python的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装所需的软件和库 |
网上下载mayavi的官方帮助文档，里面有很多例子，下面的记录都是查看手册后得到的。http://code.enthought.com/projects/mayavi/docs/development/latex/mayavi/mayavi_user_guide.pdfpython的mayavi.mlab库中的绘图函数有很多候选参数，但下文记录并没有过多讨论，本人也是需要用到才查看手册的。安装好m
CODE:import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig=plt.figure()
ax=Axes3D(fig) # 建立三维立体坐标系
# X,Y value
X=np.arange(-4,4,0.25)
Y=np.arange(-4,4,0.2
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2023-06-29 12:13:00
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1. array如果维度多了，就变成ndarray。2. list切片类似C数组，多维度分别用”[]“索引，单维度切片用”:“，如：>>> a
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> a[1][1:3]
[5, 6]但是这样做第二个维度索引不起作用：>>> a[1:3][0:2]
[[4, 5, 6], [7
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2023-05-17 21:21:33
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前言在遇到三维数据时，三维图像能给我们对数据带来更加深入地理解。python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。1.创建三维坐标轴对象Axes3D创建Axes3D主要有两种方式，一种是利用关键字projection='3d'l来实现，另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现，目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D.#方法一，利用关键字
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2023-08-30 12:23:19
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1. 三维空间中的点在三维空间P3中的一点(X, Y, Z)T，它的齐次坐标为4元向量(X1,X2,X3,X4)T，可归一化表示为((X, Y, Z, 1)T，若X4 = 0，则表示该点位于无限远处。对三维空间P3上的点的投影变换，通过对齐次向量X左乘一个4x4非奇异矩阵H得到，即X' = HX. 其中变换矩阵H有15个自由度，外加一个任意比例因子。2. 三维空间中的平面与二维空间中直线
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2024-01-25 21:13:55
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Pandas 的数据结构：Pandas 主要有 Series（一维数组），DataFrame（二维数组），Panel（三维数组），Panel4D（四维数组），PanelND（更多维数组）等数据结构。Series 是一维带标签的数组，它可以包含任何数据类型。包括整数，字符串，浮点数，Python 对象等。Series 可以通过标签来定位。DataFrame 是二维的带标签的数据结构。我们可以通过标签
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2023-10-17 10:17:12
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