极坐标方程给出的阵列掩模边界 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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matlab符号计算(二)

若A与B为同型阵列时，A+B、A-B分别对对应分量进行加减；若A与B中至少有一个为标量，则把标量扩大为与另外一个同型的阵列，再按对应的分量进行加减。 A*B：叉乘。A*B为线性代数中定义的矩阵乘法。...X=A\B为符号线性方程组A*X=B 的解。A\B近似地等于inv(A)*B。若X不存在或者不唯一，则产生一警告信息。矩阵A可以是矩形矩阵（即非正阵），但此时要求方程组必须是相容的。 A....该命令通常用于计算多项式函数、三角函数、指数函数与对数函数等表达式的展开式。例2.1 ? (b) 因式分解：factor 格式：factor(X)，参量x可以是正整数、符号表达式阵列或符号整数阵列。...v，与给定的边界条件和初始条件cond1,cond2, …，....极坐标图 ezsurf 曲面图 ezsurfc 同时绘制曲面图与等高线图 ccode 符号表达式的C语言代码 fortran 符号表达式的Fortran语言代码 latex LaTex表示式 maple

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霍夫变换

空间变换将一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一空间的一个点上形成峰值。下述内容转载自《霍夫变换Hough》霍夫变换(Hough)是一个非常重要的检测间断点边界形状的方法。...1.2 极坐标参数空间极坐标中用如下参数方程表示一条直线。　　　　　　 ...在极坐标表示下，图像坐标空间中共线的点变换到参数空间中后，在参数空间都相交于同一点，此时所得到的 ρ 、θ即为所求的直线的极坐标参数。...3.任意形状的检测这里所说的任意形状的检测，是指应用广义Hough变换去检测某一任意形状边界的图形。...以[m,n]的形式给出，其中m、n均为正的奇数。默认为大于等于size(H)/50的最小奇数。

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教程 | OpenCV4中的极坐标变换

图3-26 极坐标变换示意图 OpenCV 4中提供了warpPolar()函数用于实现图像的极坐标变换，该函数的函数原型在代码清单3-38中给出。...maxRadius：变换时边界圆的半径，它也决定了逆变换时的比例参数。...第四个参数是极坐标变换时极坐标原点在原图像中的位置，该参数同样适用于逆变换中。第五个参数是变换时边界圆的半径，它也决定了逆变换时的比例参数。...最后一个参数是变换方法的选择标志，插值方法在表3-3中给出，极坐标映射方法在表3-7给出，两个方法之间通过“+”或者“|”号进行连接。...为了了解图像极坐标变换的功能以及相关函数的使用，在代码清单3-39给出了对表盘图像进行极坐标正变换和逆变换的示例程序。程序中选取表盘的中心作为极坐标的原点，变换的结果在图3-27给出。

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【从零学习OpenCV 4】极坐标变换

图3-26 极坐标变换示意图 OpenCV 4中提供了warpPolar()函数用于实现图像的极坐标变换，该函数的函数原型在代码清单3-38中给出。...maxRadius：变换时边界圆的半径，它也决定了逆变换时的比例参数。...第四个参数是极坐标变换时极坐标原点在原图像中的位置，该参数同样适用于逆变换中。第五个参数是变换时边界圆的半径，它也决定了逆变换时的比例参数。...最后一个参数是变换方法的选择标志，插值方法在表3-3中给出，极坐标映射方法在表3-7给出，两个方法之间通过“+”或者“|”号进行连接。...为了了解图像极坐标变换的功能以及相关函数的使用，在代码清单3-39给出了对表盘图像进行极坐标正变换和逆变换的示例程序。程序中选取表盘的中心作为极坐标的原点，变换的结果在图3-27给出。

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matlab误差条形图_excel柱状图添加标准误差线

武汉430079)摘要研究数字信号最有效的方法…… ③误差方程的求解 ④精度计算实习原理 2、掌握间接平差原理和计算①间接平差方程的建立 ②误差方程的建立 ③误差方程的求解 ④精度计算 3、掌握 MatLab...,给出相应地数学模型及算法原理,利用MATLAB软件编制了通用计算程序,实现了直线度误差的自动计算,最后以实例验证了方法的可行性。...… 分析了常用的近似评定法 (三点法、对角线法、最小二乘法等) 存在的局限性, 根据最小区域法的定义, 给出了基准平面方程及平面度误差评定目标函数数学模型…… 基于 MATLAB 探讨舍入误差对数值计算的影响...stairs fplot fill feather compass quiver [1] 直方图极坐标图频数累计柱状图极…… 基于MATLAB的圆度误差精确评定_工学_高等教育_教育专区。...rose 极坐标累计图 stairs 阶梯图 fplot 较精确的函数图形 fill 实心图 …… 第3章误差和MATLAB的计算精度_数学_自然科学_专业资料。

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从不定积分到斯托克斯公式

这个图，Y划分就一次算完，X划分就要两块积分四次还有一种是极坐标方式，看角和极径漂亮极坐标也有类似的定理两个坐标系的对比然后还有什么？三重积分！...两个的联系这里不写太详细，直接给出定义和计算：对面积的曲面积分对坐标的曲面积分也可以这样定义，他们都叫第二类对坐标的曲面积分俩类的关系计算方法，耳朵好疼，快速结束这里高斯公式定理说，...如果一个区域，也就是曲面积分是由这个所谓的闭曲面就是外面的一个盖子围成：示意图上的三重积分可通过其外侧表面上的曲面积分来计算斯托克斯公式讲的是将作用在曲面边界的力F沿X轴Y轴Z轴三个方向分解，其中...X轴水平方向的分力沿曲面边界逆时针运动所做的功等于该水平方向的力作用在曲面投射到ZX平面的投影让该曲面投影逆时针旋转的势能减去该水平方向的力作用在曲面投射到XY面的投影让该曲面投影顺时针旋转的势能。...其它两个方向的分力沿曲面边界做功也是同理。写不完了，下次补全吧，主打一个虎头蛇尾。

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基于麦克风阵列的现有声源定位技术有_阵列原理

；对联立方程组中的任意两个方程进行联立求解，得到声源与正三角形重心的距离R以及声源相对于正三角形重心的方位角通过结合附图，从下面的实施例的描述中，本发明这些和/或其它方面及优点将会变得清楚，并且更易于理解...正三角形的边长为L，声源 P到各个麦克风a、b、c的距离差为 Dl = R2-R1 (1) D2 = R3-R1 (2) D3 = R3-R2 (3) 声源ρ的极坐标为(R，Φ)，R是声源ρ与正三角形的重心的距离...三个麦克风a、b、c的顶点极坐标分别为麦克风a: (r，π/2)，麦克风b (r， 7 π/6)，麦克风 c :(r，-Ji/6)。...、第二麦克风、第三麦克风的时间差；将计算的时间差乘以音速，得到声源分别到达第一麦克风、第二麦克风、第三麦克风的距离差；根据三角形边角关系建立关于声源到各个麦克风的距离差的联立方程组；对联立方程组中的任意两个方程进行联立求解...7.根据权利要求6所述的方法，还包括对联立方程组中的三组两个不同的方程进行联立求解，分别求出方位角Φ和距离R的三组解，再取三组解的平均值作为方位角Φ和距离R的估计值。

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基于全景图像与激光点云配准的彩色点云生成算法（2014年文章）

本文介绍了一种利用全景图像和激光点云生成彩色点云的方法，根据三点（全向多相机系统的中心、球面上的像点、目标点）的共线原理，推导出全景图中点与激光点云的对应方程。...激光点云与数字图像融合的研究，根据摄像机的类型可分为三类。类型有平面阵列相机、线阵相机和全景相机。其中平面阵列相机与点云的融合是目前研究最多的问题。...针对数据的不同特性，基于POS数据或两个数据源之间的特征匹配，实现激光点云数据与平面阵列相机图像的配准，与平面阵列相机相比，基于共线原理生成彩色点云，线阵相机具有宽视角和高采集频率，克服了在某些情况下不能及时存储图像和丢失图像的问题...全景三维笛卡尔坐标系S2（Xs，Ys，Zs）：系统原点也在当前全景相机的中心。Y轴指向前进方向，X轴指向车身右侧，Z轴垂直向上。全景秋极坐标系P（B,L,R）：原点在全景球中心的极坐标系。...用极坐标（B L）计算对应像点的像面坐标（x y ）；第五步。根据对应图像点的图像平面坐标（x y）计算像素的坐标（m,n）。

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一个浪漫又悲情的爱情故事——笛卡尔心形线

说明写这篇文章是因为某天看到这样一个公式 r=a(1-cosθ) ，我上网搜了下，原来是笛卡尔心形线的极坐标方程，这个方程里面的确有一个浪漫又悲情的爱情故事，感兴趣的朋友可以点这里看看，而至于这个故事是真是假...因为心形线的水平方向和垂直方向对应的方程表达式不同，而用相同的方程表达式画的心形线，把每个点的 x 坐标和 y 坐标交换下，又会改变方向，所以会有两个方程表达式。 ?...极坐标系画法极坐标系是这样的 ? 极坐标系中确定一个点的位置，靠的是极点（图中点O），和角度来确定的。...更多关于极坐标系的知识，可以看看这里看看这位朋友的做法思路根据极坐标方程 r=a(1+sinθ) ，得到 r ，以 r 作为半径，根据 r 连续的去画圆弧，画完一圈后，心形就出来了。...心形线极坐标方程 r=a(1+sinθ) 代码 <!

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笛卡尔与心形线故事_笛卡尔的故事

说明写这篇文章是因为某天看到这样一个公式 r=a(1-cosθ) ，我上网搜了下，原来是笛卡尔心形线的极坐标方程，这个方程里面的确有一个浪漫又悲情的爱情故事，感兴趣的朋友可以点这里看看，...因为心形线的水平方向和垂直方向对应的方程表达式不同，而用相同的方程表达式画的心形线，把每个点的 x 坐标和 y 坐标交换下，又会改变方向，所以会有两个方程表达式。...极坐标系是这样的极坐标系中确定一个点的位置，靠的是极点（图中点O），和角度来确定的。...更多关于极坐标系的知识，可以看看这里看看这位朋友的做法思路根据极坐标方程 r=a(1+sinθ) ，得到 r ，以 r 作为半径，根据 r 连续的去画圆弧，画完一圈后，心形就出来了。...心形线极坐标方程 r=a(1+sinθ) 代码 <!

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基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法

动态边缘演化技术是将某个存在边界轮廓曲线的自变量即能量泛函通过图像中目标与背景的灰度分布信息体现,并通过Euler-Lagrange方程的动态格式获取能量泛函对应的曲线演化方程,从而获取最佳边缘轮廓曲线...利用水平集函数φ(x,y,t)的零水平集呈现曲线C(t),再利用Heaviside的H (φ)函数将水平集函数代入(2)式,利用边界的单一积分体现区域与边界的混合积分,通过Euler-Lagrange方程求解函数的最小值...为避免提取颜色特征过程中对冗余信息的提取,仅分析与提取视频图像液晶显示器行同步信号(HS)通道的信息,利用色调(H)通道以及饱和度(S)通道的像素值建立颜色空间极坐标系,利用极坐标内角度和梯度体现视频图像的色度...式中,H 、θ、G、B 分别为H 通道的像素值、极坐标外角度、内角度聚类系数、外角度聚类系数,极坐标的内角度可表示为： ? 式中,R 为特征点聚类系数。饱和度可表示为： ?...1.3.2 岭回归模型学习分类器岭回归是有偏数据估计回归方法,可用封闭方程表示为： ?

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极坐标系下的曲线

在两点间的关系用夹角和距离很容易表示时，极坐标系便显得尤为有用；而在平面直角坐标系中，这样的关系就只能使用三角函数来表示。...对于很多类型的曲线，极坐标方程是最简单的表达形式，甚至对于某些曲线来说，只有极坐标方程能够表示。...h830.png 这样，许多用极坐标函数表示的曲线，都可以在js里面转成直角坐标系并画出来了。...1490597049_24_w554_h616.png js动画：在js中实现时，只需将极坐标角度从0到360代入方程，求出(x,y)坐标 1490591128_32_w600_h600 (1).gif...1490597700_79_w750_h746.png js动画：在js中实现时，只需将角度从0到360代入方程，求解过程中不需要转换极坐标，直接代入x,y，求出(x,y)坐标 1490591182_

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一文速通多元函数.上

对，你想啊就距离等于3的全体不就是一个圆。使用这个就可以还原这是一种基于公式的转换公式或者直接画图来获得图像这个图是著名的极坐标图像心脏线，又称心形线，是有一个尖点的外摆线。...，右-左直线的极坐标方程也很抽象极坐标系里呢，一样的思路，去找ρ和θ的关系就好。...但是使用这个之间的相关关系都可以算出来设直线l过点P(r,α)，与极轴的夹角为β，求直线l的极坐标方程。但是我我最喜欢的是，平面方程的推导。...红色是结果这个结果是不是很漂亮最后还能得出这个对称方程这就是直观推导：高数里面还加了一个方向COS和方向数的概念，完整了。接下来给出一般方程！！！...其实一般式的前身是点法式，使用一个法向量和平面任意一个向量的关系来约束。后来形式上和三元一次方程一样就叫成了更一般的一般方程。我们如何给出一个平面的位置，来进行追踪记录？

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高斯函数、高斯积分和正态分布

本篇文章我们首先将研究高斯函数的一般定义是什么，然后将看一下高斯积分，其结果对于确定正态分布的归一化常数是非常必要的。最后我们将使用收集的信息理解，推导出正态分布方程。...结果是一个高斯函数包含了一大堆的参数来影响这些结果。如果将其认为是均值 = μ 且标准差 = σ 的正态分布方程。...转换为极坐标这里棘手的部分是，我们必须将直角坐标下的二重积分转换成极坐标下的二重积分。...微分的转换简单的表示如下：在任何情况下，我们的二重积分现在看起来像这样: 添加适当的积分边界: 如果我们设u=r^2，那么du=2r，我们可以写成(对于内积分) 然后求出外积分: 所以...轴平移图形：这样就完成了方程推导作者：Manin Bocss

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Mask-RCNN论文解读

方法很简单，避免对ROI的边界或者块（Bins）做任何量化，例如直接使用x/16代替[x/16]。...那么0.8的偏差，在原图上就是接近30个像素点的差别，影响还是很大的。 ? 具体方法要点：遍历每一个候选区域，保持浮点数边界不做量化。将候选区域分割成k x k个单元，每个单元的边界也不做量化。...该框架对每个类别独立地预测一个二值掩模，没有引入类间竞争，每个二值掩模的类别依靠网络ROI分类分支给出的分类预测结果。...掩模分支对于每个ROI会有一个$Km^2$维度的输出，它编码了$K$个分辨率为$m\times m$的二值掩模，分别对应着$K$个类别。...四、掩模表示一个掩模编码了一个输入对象的空间布局。作者使用了一个FCN来对每个ROI预测一个的掩模，这保留了空间结构信息。 end

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Mask-RCNN论文解读

方法很简单，避免对ROI的边界或者块（Bins）做任何量化，例如直接使用x/16代替[x/16]。...那么0.8的偏差，在原图上就是接近30个像素点的差别，影响还是很大的。具体方法要点：遍历每一个候选区域，保持浮点数边界不做量化。将候选区域分割成k x k个单元，每个单元的边界也不做量化。...该框架对每个类别独立地预测一个二值掩模，没有引入类间竞争，每个二值掩模的类别依靠网络ROI分类分支给出的分类预测结果。...掩模分支对于每个ROI会有一个Km^2维度的输出，它编码了K个分辨率为m\times m的二值掩模，分别对应着K个类别。...四、掩模表示一个掩模编码了一个输入对象的空间布局。作者使用了一个FCN来对每个ROI预测一个的掩模，这保留了空间结构信息。

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计算机视觉 OpenCV Android | 基本特征检测之霍夫直线检测详析

，就可以通过求取霍夫空间的局部极大值方法（其实就是霍夫空间中的曲线交集点）, 得到极坐标空间对应参数方程中直线的两个参数（r，θ），从而计算得到边缘图像中的所有直线（基于平面坐标）的数目与位置...对于每个平面空间的像素点坐标（x，y），随着角度θ的取值不同，都会得到r值，（%+++%要点.B）而对于任意一条直线来说，在极坐标空间它的（r，θ）都是固定不变的，则对于边缘图像的每个平面空间坐标点可绘制极坐标的曲线如图所示...极坐标参数）曲线；（要点.B）而对于边缘图像中的任意一条直线来说，在极坐标空间它的（r，θ）都是固定不变的，（由上可得要点.C）霍夫空间中的一个交集点（若干曲线的交点...由在平面空间同属于一条直线的像素点绘制出来的曲线必然会相交于一点（上方截图的b)右侧所示的曲线），而这个点正是存在边缘对象中的对应的直线在极坐标空间中的参数方程的参数，这样就在极坐标空间找到了直线的参数方程...lines：表示输出的每个直线的极坐标参数方程的两个参数。 rho：表示极坐标空间r值每次的步长，一般设置为1。 theta：表示角度θ，每次移动1°即可。

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学界 | 李飞飞学生最新论文：利用场景图生成图像

作者开发的模型使用图形卷积来处理输入图，通过预测对象的边界框和分割掩模来计算场景布局，并且将布局转换为具有级联精化网络的图像。论文作者使用对抗训练网络对抗一组鉴别器，以确保实际输出图像足够逼真。...处理完图后，必须填补符号图形结构输入和二维图像输出之间的差距; 为此，通过预测图中所有对象的边界框和分割掩模来构建场景布局。...为此，作者使用对象嵌入向量来计算场景布局，该场景布局给出了生成图像的粗略 2D 结构; 通过使用对象布局网络为每个对象预测分割掩码和边界框来计算场景布局，如图 4 所示。 ?...对于每个示例，都会显示输入场景图和手动将场景图转换为文本; 模型处理场景图并预测由所有对象的边界框和分割掩模组成的布局; 然后这个布局用于生成图像。...实验结果分析图 5 显示了来自 Visual Genome 和 COCO 测试集的示例场景图以及使用论文作者方法生成的图像，以及预测的对象边界框和分割掩模。

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基于牛顿求根法，新算法实现并行训练和评估RNN，带来超10倍增速

在 3 式中，研究者引入了一个新符号，用以表示在给定边界条件下求解 2 式左侧的线性算子的线性算子。 3 式可被看作是一个定点迭代问题，即给定一个初始猜测，可以迭代地计算等式右侧，直到其收敛。...这个位移器函数可能需要一些附加信息，比如起始或边界条件。这个位移器函数的输出将会是非线性函数的输入。下一步（通常也是最难的一步）是根据矩阵列表 G_p 和在某些点离散的向量值 h 实现逆算子。...这个逆算子可能也需要有关边界条件的信息。只要能提供算法 1 中的需求，就可以将 DEER 框架应用于任意微分或差分方程。...实验图 2 给出了新提出的方法在 V100 GPU 上所实现的速度提升。这张图表明，当维度小、序列长度长时，取得的速度提升最大。但是，随着维度增多，速度提升会下降。...给出了使用 DEER 方法和 RK45 方法时训练期间的损失变化情况。

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英伟达教你用深度学习做图像修复，确定不试一下？

为了克服先前方法的局限性，英伟达公司的研究利用部分卷积去解决图像着色问题。部分卷积层由一个掩模更新运算再加一个被掩模和再标准化的卷积运算构成。...最主要的延伸是掩模自更新步骤，它去掉了所有掩模，这样部分卷积就可以再非掩模值上运算。以下是本文的主要创新点： 1. 用带有自动掩模更新的部分卷积运算来进行图像修补，达到目前以来的最好效果。 2....去掩模规则很简单，如果卷积运算可以使输出至少反应一个有效输入值，去掩模就是将那个位置的掩模去掉。这种运算表示为： ? 并且可以很容易地在任何深度学习框架中作为前进的一部分实现。...给出输入图像的孔射程和掩码 M，网络预测的 Iout 以及基于真实图像的 Igt，于是将像素损失定义为： ? 感知损失（感知损失函数测量图像之间的高层次感知和语义差异。...全部损失是上述损失的总合： ? 结果利用部分卷积层与一个自动掩模更新机制，实现了最先进的图像绘制结果。该模型可以很好地处理任何形状、大小位置或距离图像边界的孔。

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