基于jupyter notebook的python编程-----支持向量机学习二一、SVM处理线性数据集(鸢尾花数据集)1、导入需要的python库2、选取鸢尾花的数据集的两个特征，用于分类构建SVM算法3、标准化、构建SVM分类(实例化SVC)及训练SVM4、定义绘制决策边界函数5、绘制决策边界6、实例化SVC,并传入参数C值二、SVM处理非线性数据集(月亮数据集)1、导入需要的python库
1.相关API通过下面的API就可以进行一般的平移，旋转，缩放，仿射等操作；图像变形扭曲:2.平移变换2.1原理下面是二维图像一般情况下的变换矩阵（旋转+平移），当我们只需要平移的时候，取Theta的值为0，a和b的值就代表了图像沿x轴和y轴移动的距离；进一步简化：将上式展开：2.2实验代码Mat src = imread("E:/image/girl2.jpg");
Mat mov_ma
转载
2023-10-04 20:32:51
1565阅读
【1】仿射变换原理拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。仿射变换通常用单应性（homography）建模，利用cvWarpAffine解决稠密仿射变换，用cvTransform解决稀疏仿射变换。仿射变换可以将矩形转换成平行四边形，它可以将矩形的边压扁但必须保持边是平行的，也可以将矩形旋转或者按比例变化。透视变换提供了更大的灵活性，一个
转载
2023-12-06 14:50:15
30阅读
本文所用文件的百度云链接：链接：https://pan.baidu.com/s/15-qbrbtRs4frup24Y1i5og
提取码：pm2c 之前有说过线性拟合了，显而易见，线性拟合在实际应用中局限性很大，多数时候并不能很好的描述数据的变换形势，这个时候就要考虑到使用非线性的方式，多项式拟合就是非线性拟合的其中一种方式，是相对简单的一种非线性的方式。多项式拟合多项式的一般形式: 多项式拟合
转载
2023-11-04 22:46:30
29阅读
# Python图像局部扭曲的探讨与实现
图像处理是计算机视觉领域中的一项重要技术，在这一领域，局部扭曲技术可以用于特效制作、图像增强以及数据增强等。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现图像的局部扭曲效果，并通过示例代码进行演示。
## 什么是图像局部扭曲？
图像局部扭曲是一种技术，通过对图像的特定区域进行变形来创建艺术效果或突出显示某些内容。局部扭曲可以用于艺术创作、特定图像效果或
# Python图像扭曲矫正指南
随着计算机视觉和图像处理技术的迅速发展，图像中的扭曲问题变得愈发常见。尤其在拍摄透视图或使用广角镜头时，图像可能会出现变形。本文旨在帮助初学者了解如何使用Python库进行图像扭曲矫正。我们将涵盖必要的步骤及代码实现，让你能够顺利完成图像矫正。
## 流程概述
首先，我们要明确整个图像扭曲矫正的流程。下面是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述
电气博文传送门学好电气全靠它，个人电气博文目录（持续更新中…） 题： 例题：python代码求解 ：思路上面就有，照着敲吧。主要是为了学习下python 求解优化问题和学习下电网调度。在这之前很少涉足这来。工具包介绍 非线性规划（scipy.optimize.minimize） 一.背景： 现在项目上有一个用python 实现非线性规划的需求。非线性规划可以简单分两种，目标函数为凸函数 or 非凸
转载
2023-12-27 09:48:58
63阅读
这是一种输出灰度级与输入灰度级呈非线性关系的点运算。前面讲过的“非0即1法”，固定阈值法，双固定阈值法等都属于非线性变换。这里再补充几种常用的非线性变换。一、灰度对数变换 对数变换实现了图像的灰度扩展和压缩的功能。它扩展低灰度值而压缩高灰度值，让图像的分布更加符合人的视觉特征。
转载
2024-05-08 17:09:39
78阅读
目录1 基本语法 2 算例及Matlab代码实现2.1 算例2.2 数据2.3 Matlab代码实现1 基本语法 2 算例及Matlab代码实现2.1 算例熔喷非织造材料是口罩生产的重要原材料，具有很好的过滤性能，其生产工艺简单、成本低、质量轻等特点，受到国内外企业的广泛关注。但是，由于熔喷非织造材料纤维非常细，在使用过程中经常因为压缩回弹性差而导致其性能得不到保障。因此，科学
转载
2024-01-12 22:39:08
43阅读
任务描述博主之前没做过此类工作，于是打算记录下这次从0开始进行模型优化的经历。 初步的输入数据为2dim 输出为1dim, 映射关系为非线性的(实际任务需求是3维的输入1维度的输出(这里在8.会进行修改, 变为3维数据的输入即本来的任务)，这里仅考虑二维是由于其中1维为天然离散，且降低维度后或许更加便于处理(?))此外在后续的观察中发现数据集具有较高的不均匀性, 绘制散点图入如下：初始模型结构''
转载
2024-03-14 07:17:59
117阅读
散乱数据图我需要将(x，y)-数据拟合到具有两个变量(x和y)的方程式中，并检索5个未知参数。我正在编写一个脚本，以处理来自简单.txt文件的IV数据(电流电压)，并将其拟合为称为非理想二极管方程的方程；这是一个隐式非线性函数。到目前为止，我已经使用python打开了文件，将数据分类为numpy数组，绘制了原始数据的散点图，并且我知道要适合的函数的外观。我尝试定义方程式，并尝试了SciPy函数fs
转载
2023-11-14 10:48:25
82阅读
下个星期课变得好少，我最爱的咸鱼生活开始喽~~~接上上次的牛顿法，这次开始的两篇文章写写拟牛顿法。目录：拟牛顿法拟牛顿法框架拟牛顿法是在
下的最速下降法
几种经典的拟牛顿算法
SR1DFPBFGSSR1,DFP,BFGS之间的关系Broyden族代码实现三种拟牛顿算法拟牛顿法回顾一下牛顿法的表达式：
上一节说过了牛顿法的缺陷主要在于
一、怎样区分线性和非线性1、线性linear指量与量之间按比例、成直线的关系，在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数； 非线性non-linear则指不按比例、不成直线的关系，一阶导数不为常数。2、线性的可以认为是1次曲线，比如y=ax+b ，即成一条直线； 非线性的可以认为是2次以上的曲线，比如y=ax^2+bx+c，（x^2是x的2次方），即不为直线的即可。3、两个
转载
2024-04-08 22:23:35
225阅读
一、非线性问题是什么？在日常生活中，经常会遇到结构非线性问题。例如，用钉书针钉纸张时，金属钉书钉将永久地弯曲成一个不同的形状（图1a）；在一个木架上放置重物，随着时间的推移木架将越来越下垂（图1b）；汽车或卡车上装载货物时，轮胎和下面路面间接触面将随货物重量变化（图1c）。如果将上述例子的载荷变形曲线画出来，我们将发现它们都显示了结构非线性的基本特征—结构刚度改变。(a)订书针变形；(b)书架变形
（作者：张华，撰写时间：20119年4月26日）一． 分析过程 今天我在Ps里面在看工具作用的时候想起以前老师教的旋转扭曲，现在想一下还很好玩，不同的摆放就有不同的图形产生，有的好看，有的难看，不过呢用看你细不细心。所以今天我用旋转扭曲做了一个图形出来，希望大家能发现各种工具的作用。 现在也该说说怎么做出来，首先我们选择矩形工具，弄一个矩形出来，当然RGB色值你可以自己选择，我这里调的RGB色值#
转载
2023-10-13 15:36:26
136阅读
图像扭曲对图像块应用仿射变换，我们将其称为图像扭曲(或者仿射扭曲)。该操作不仅经常应用在计算机图形学中，而且经常出现在计算机视觉算法中。扭曲操作可以使用 SciPy 工具包中的 ndimage 包来简单完成1 图像中的图像仿射扭曲的一个简单例子是，将图像或者图像的一部分放置在另一幅图像中，使得 它们能够和指定的区域或者标记物对齐。将扭曲的图像和第二幅图像融合， 我们就创建了 alpha 图像。该图
转载
2023-11-27 15:30:23
73阅读
最近学习了OpenCV，于是想用它实现Photoshop的主要功能，用于照片处理。对于一张照片，PS的一般处理步骤包括：1， 旋转图片，校正位置。2，剪切，调整大小，重新构图。3，调整色阶、曲线，使图片曝光正确、对比适中。4，调整对比度、饱和度5，印章去掉不想要的东西，液化调整形体线条6，对于人像图片，美肤、美白7， 用色彩平衡、可选颜色等调整色调，形成照片调性8，加一些光效9，锐化以后
转载
2024-05-13 12:59:53
253阅读
1、minimize() 函数介绍在 python 里用非线性规划求极值，最常用的就是 scipy.optimize.minimize()。 [官方介绍点这里](Constrained minimization of multivariate scalar functions)使用格式是：scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method=None,
转载
2023-11-07 01:22:13
374阅读
实验目录一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍二、手工数学推导三、拉格朗日乘子法的有约束情况四、手工数学推导,考虑有约束情况的比较 一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍拉格朗日乘子法拉格朗日乘子λ代表当约束条件变动时，目标函数极值的变化。是一种经典的求解条件极值的解析方法，求函数f(x1,x2,…)在约束条件g(x1,x2,…)=0下的极值的方法。这种引进待定乘子，将有等式约束的寻优问题转化为无约束的寻优
转载
2024-06-05 06:09:42
75阅读
我注意到已接受的解决方案中的代码不再工作。。。我想也许scipy.optimize已经改变了它的接口，因为答案已经发布了。我可能错了。无论如何，我支持在scipy.optimize中使用算法的建议，并且接受的答案确实演示了如何使用(或者，如果接口发生更改，则一次使用)。我在这里添加了一个额外的答案，纯粹是为了建议一个替代包，它使用scipy.optimize算法作为核心，但是对于约束优化来说更加健
转载
2023-09-28 13:50:30
129阅读
