摘要：
一、问题原因 pip版本问题导致 二、问题解决 更新pip（windows） python3 -m pip install -U pip 运行结果： 再次尝试： pip install theano 成功！ 备注： Theano是一个Python库和优化的编译器，用于处理和评估数学表达式，尤其是矩阵 阅读全文
摘要：
一、LBP算子 局部二值模式是一种灰度范围内的非参数描述子，具有对灰度变化不敏感且计算速度快等优点[1].LBP算子利用中心像素的领域像素与中心像素的比较结果进行编码。常见的LBPP,R模式有： P,R分别代表领域像素点的个数和领域半径，上图所示分别为8点半径为1；16点半径为2；8点半径为2的模式 阅读全文
摘要：
一、概述与原理 局部图结构（Local Graph Structure）是由Abusham E A提出的，该算子能将图像的局部特征信息很好的表示，其对于纹理的分辨能力很强，对灰度的单调变化不敏感。 关注一个3*4的区域，LGS与6个领域像素有关。如下图[1]所示： 算子的基本原理：从灰色点出发，沿着 阅读全文
摘要：
本周的作业是自己通过公式编写图像旋转与缩放的代码。今天先通过调用函数的方法来实现。 图像的旋转： 运行结果： 图像缩放： 运行结果： 2019-03-09 21:53:03 阅读全文
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更新： 这次决定用matlab手把手一步一步实现一遍。 令是一个的观测矩阵，观测向量的样本均值M，由下式给出： Matlab中我们给出矩阵. 用a，b度量矩阵X的行列数并分别计算每一列计算M的值 样本均值是散列图的中心，对，令 矩阵的列 具有零样本均值，这样的B称为平均偏差形式。 主成分分析的目标是 阅读全文
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昨天说了，今天要好好的来解释说明一下直方图均衡化。并且通过不调用histeq函数来实现直方图的均衡化。 一、直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样, 阅读全文
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kNN是一种常见的监督学习方法。工作机制简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k各训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测，通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可以使用“平均法”，即将这k个样本的实值输出标记 阅读全文
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今天的作业是求两幅图像的MSE、SNR、PSNR、SSIM.代码如下： 接下来，让我们看一下代码的输出。 根据观察，两幅图像可能来自于连拍，图片中的内容几乎完全一致。仅仅是对应的像素点产生了偏移。上图图三反应的是两幅图像作差以后的结果。根据均方根误差MSE，我们发现从数据上两幅图存在有巨大差异。这显 阅读全文