파이썬이나 C에서 복잡한 표준 가우스 노이즈를 구현하고 싶습니다.이 그림은 구현하고자하는 것을 보여줍니다. 그리고 첫 번째 I는 다음과 같이, 파이썬에서 그것을 구현합니다. import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import py
두 개의 다른 표준 편차로 2 차원 가우시안을 만들고 그려 봅니다. 그들은 mathworld에 방정식을 제공합니다 : http://mathworld.wolfram.com/GaussianFunction.html하지만 제로 주위에 중심을 두는 적절한 2D 배열을 얻지 못하는 것 같습니다. 나는 이것을 얻었지만 꽤 잘 작동하지 않는다. x = np.array([
두 개의 별도의 알려지지 않은 가우스 분포로부터 도출 된 x 및 y 좌표의 벡터가 있습니다. 이 점을 3 차원 Gauss 함수에 맞추고이 함수를 x 및 y으로 평가하고 싶습니다. 지금까지 내가 발견 한 유일한 방법은 최대 1 개의 구성 요소 (아래 코드 참조)가있는 가우스 혼합 모델을 사용하고 ezcontour의 핸들로 이동하여 X, Y 및 Z 데이터를 취
matlab에서 3D 이미지의 확장 및 축소를 계산하는 기능이 있습니까? 예를 들어 3D 볼륨을 170 * 240 * 240에서 85 * 120 * 120으로 줄이거 나 85 * 120 * 120에서 170 * 240 * 240으로 확장 할 수 있습니다. matlab의 'impyramid'는 비슷하지만 처음 2 차원에서만 축소 및 확장됩니다. 이 기능은 m
여기 내 문제가 있습니다.이 프로그램에서는 8 비트 BMP 그림을로드하고 가우스 함수로 흐리게 처리하지만 결과에 따라 어딘가에서 실수를 저지른 것으로 판단합니다. unsigned을해야합니다 모든 팁은 구조체 멤버 변수의 #include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define MAX 25
누구나 가우스 혼합 모델 (GMM)의 현실적인 예를 제공 할 수 있습니까? GMM과 은 어떻게 작동합니까? 동일한 내용에 대한 몇 가지 내용을 읽었지만 수학적으로 설명했습니다. 그들은 그것이 이질적인 인구에 사용된다고 말한다. 그러나 나는 현실적인 예와 관련 지을 수 없다. 도움 주셔서 감사합니다.
Gaussian Blur 이미지를 생성하는 더 빠른 방법을 찾고 있는데,이 blog은 대부분의 이미지에서 잘 작동합니다. 그러나 이미지가 투명 backgroudcolor이있는 경우는 Blured 등 이미지 아래의 블로그에서 복사 된 코드에 좋지 : 나는 다른 방법을 시도 -(UIImage *)vImageBlurWithNumber:(CGFloat)blur
큰 이미지의 2 차원 그레이 스케일 이미지를 처리하는 프로그램이 있으며 각 이미지 (Matlab 2015b)의 처리에서 imgaussfilt()를 여러 번 사용합니다. 이것은 실행 시간만큼 비용이 많이 드는 것으로 입증되었습니다. imgaussfilt (imgaussfilt (image, [1,40]) ... imgaussfilt (image, [10,15
PyPy에서 많은 가우시안의 CDF를 평가하려고 시도하고 있으며 math.erf으로 느린 편입니다. PyPy에 SciPy가 없으므로 사용할 수 없습니다. 그러나 NumPy 있습니다. 내가 PyPy 에서 이것을 수행하는 가장 빠른 방법은 내 C 확장자 인을 작성하는 것 외에 무엇입니까?