编者按：原文作者Ben Shaver专注于数据科学，他在本文中没有用复杂的数学公式，为读者讲解了什么是马尔可夫链蒙特卡罗法，可以说是数学小白的福利啦。以下是论智对原文的编译，如有不妥之处，还请批评指正。注：授权编译，转载请询作者本人。对很多人来说，贝叶斯统计说好听点是一种有毒的魔法，说的不好听简直就是胡言乱语。在这之中，马尔可夫链蒙特卡罗法则更为神秘。它不仅需要大量数学知识，计算过程也十分复杂。但是，正如其他数据科学方法一样，它背后的基本原理也是通俗易懂的。本文的目的就是化繁为简，向读者解释什么
最早发于回答：能不能通俗的讲解下傅立叶分析和小波分析之间的关系？ - 咚懂咚懂咚的回答现收入专栏。从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。（反正题主要求的是通俗形象，没说简短，希望不会太长不看。。）一、傅里叶变换关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了，
D.Gabor 1946年提出窗口Fourier变换，为了由信号的Fourier变换提取局部信息，引入了时间局部化的窗函数。由于窗口Fourier变换只依赖于部分时间的信号，所以，现在窗口Fourier变换又称为短时Fourier变换，这个变换又称为Gabor变换。1) Gabor优点Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。它在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良好的特性。虽然Gabor小波本身并不能构成正交基，但在特定参数下可构成紧框架。Gabor小波对于图像的边缘敏
Gabor的优点Gabor定义Gabor的不足之处1.具体窗函数：Gaussian的Gabor变换定义式2.窗口的宽高关系傅立叶变换的不足傅立叶变换Gabor变换小波（wavelet）变换总结分析傅立叶变换数字图像处理的方法主要分成两种：空域分析法和频域分析法。空域分析法就是对图像矩阵进行处理；频域分析法是通过图像变换将图像从空域变换到频域，从另外一个角度来分析图像的特征并进行处理。频域分析法在图像增强、图像复原、图像编码压缩及特征编码压缩方面有着广泛应用。如果一个信号 f(t)f(t
1.预备知识1.1可分离变换二维傅立叶变换可用通用的关系式来表示：式中：x, u=0, 1, 2, …, M－1；y, v=0, 1, 2, …, N－1；g(x,y,u,v)和h(x,y,u,v)分别称为正向变换核和反向变换核。 如果满足 :则称正、反变换核是可分离的。进一步，如果g1和g2，h1和h2在函数形式上一样，则称该变换核是对称的。2.图像变换的矩阵表示数字图像都是实数矩阵， 设f(x, &
勇哥今天看到这个，感觉好牛Ｂ。如果用3dsmax来实现，不知道要做到猴年马月哦……再附上UE4还原的效果:虚幻版本4.24简单的展示视频：花园简单展示视频蒸汽猫marterio的视频 · 3324 播放不过这次分享的重点不是这个作品的制作，而是作品里草地是如何实现的。那么话不多说，直奔主题：风格化草地（吉卜力风格）制作思路分享看过吉卜力系列电影的朋友都知道，电影中的草地总是那么细腻而柔和。那如此美丽的草地在虚幻4中如何实现呢？美丽的草地首先通过观察可以发现，风格化草
如题所示标题，想同时表达两个意思：1：缩放平移绘制区域，2：创建模板匹配区域并保存。被一个技术问题卡住折腾了近大半天时间+熬夜2个小时，经过不懈努力，反复验证各参数意义，找到了问题的原因，终于攻克难题。分享给需要的朋友。效果如下：思路如下：首先鼠标滚轮缩放，按压鼠标左键平移的鼠标事件组合：MouseDown,MouseUp,MouseMove,MouseWheelEvent,具体为：void AddEvent()
如下图所示为偏转摆正后的图像，截取“PROD”固定字符创建NCC模板 ；NCC 算法= normalized cross correlation，归一化互相关匹配法创建模板* 图像增强
scale_image (ImageReduced, ImageScaled, 2.74194, -129)
threshold (ImageScaled, Regions, 179, 25
矫正图像对于Blob分析或者OCR的应用，具有不变形的图像是很有必要的。假设一个OCR已经基于不变形图像数据被训练，然后，它将不能识别变形很严重的字符。在这样的情况下，图像数据必须被矫正，如在OCR应用之前，镜头和透视畸变必须被消除。转换图像到WCS算子image_to_world_plane通过将其转化到测量平面来矫正一张图像，例如WCS中z=0的平面。被矫正的图像没有镜头和透视畸变。其对应一张被没有镜头畸变的相机拍摄的图像，看起来是垂直于测量平面的。如果超过一张图像必须被矫正，一张映射图可以
高斯混合模型(GMM)分类的理论有点复杂。当处理分类时候，基本理论之一就是贝叶斯决策规则。一般，贝叶斯决策规则告诉我们，通过最大化特征向量x属于某类的可能性，来最小化错分特征向量的可能性。这个所谓的“后验概率”应该在所有的类别中被最大化。然后，贝叶斯决策规则将特征空间划分为相互不连接的区域。这些区域被超平面所分割，例如对于1D数据被点分割，或者2D数据被曲线分割。尤其是，超平面是由点定义的，相邻的两个类是等可能的。贝叶斯决策规则可以被表示如下：其中:：后验概率：先验概率，假设特征向量的类是，则特