摘要：均值与方差 首先回忆下均值和方差的定义，若存在$n$个数为$x_1, x_2, \dots, x_n$，则均值$\mu$为： $$\mu = \frac{x_1+x_2+\dots+x_n}{n}$$ 均值衡量的是数值集中在哪个数值附近 。令标准差为$\sigma$，则方差$\sigma^2$为： 阅读全文

摘要：高斯函数与高斯滤波 一维高斯函数我们都熟悉，形式如下： $$G(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} \exp( \frac{x^2}{2\sigma^2})$$ 计算机视觉中，高斯滤波使用的高斯核为$x$和$y$两个一维高斯的乘积，两个维度上的标准差$\sigma$通常 阅读全文