07 2019 档案
摘要：m表示样本个数，n表示特征个数，Θ表示参数，x的上标表示样本个数，下标表示是第几个特征。 一个训练样本的多个特征与参数进行运算可以写成矩阵形式 将一个样本中每个Θ和一个样本x中的每个特征xj都看作列向量中的元素，那么上式就可以写成 Θ和x都是列向量，损失函数J(Θ)表示如下 梯度下降求偏导时候不一样
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摘要：先使用matlab自带的函数imresize pic=imread('data/2.jpg'); J=imresize(pic,2,'nearest'); K=imresize(pic,2,'bilinear'); L=imresize(pic,2,'bicubic'); figure(1); im
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摘要：octave无法完成，这个只能用matlab做 分别绘制灰度直方图和归一化直方图 pic=imread('data/1.jpg'); gray_pic=rgb2gray(pic); figure(1); imshow(gray_pic); figure(2); imhist(gray_pic); [
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摘要：对原灰度图像每个像素点进行线性操作，aX+b=X_new a=1，b=0时不变 b!=0时所有灰度值上/下移 a>1时对比度上升 0<a<1时对比度减小 a<0时暗区变亮，亮区变暗，图像求补 pic=imread('pic/coltogray/1.jpg'); gray_pic=rgb2gray(p
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摘要：灰度级数k，k=2^b，称该图像为b比特图像。 降低灰度级数是靠2的幂次方 网上代码：https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/68927360 function changereduce_factor(imgpath,reduce_fact
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