我们常见的模糊算法比如均值模糊、高斯模糊等其基本的过程都是计算一个像素周边的的某个领域内，相关像素的某个特征值的累加和及对应的权重，然后得到结果值。...比如均值模糊的各像素的权重是一样的，而高斯模糊的权重和像素距离中心点的距离成高斯分布。...取得越大，则最终的效果就越接近标准的模糊算法（上述代码是接近均值模糊），而在实际有意义的算法应用中而只有Threshold往往要取得较小才有保边的意义，因此，计算量可以得到适度的控制。 ...如果要实现选择性的高斯模糊，则要在for循环中的权重项目中再乘以一个系数，当然这会增加一定的计算量。 ...附上工程函数的主要代码： /// /// 实现图像选择性图像模糊效果，O(1)复杂度,最新整理时间 2015.8.1。
来自：阮一峰的网络日志 链接：www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html 通常，图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜，使图片产生模糊的效果..."模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。 ? 本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。...在图形上，就相当于产生"模糊"效果，"中间点"失去细节。 ? 显然，计算平均值时，取值范围越大，"模糊效果"越强烈。 ? 上面分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果。...模糊半径越大，图像就越模糊。从数值角度看，就是数值越平滑。 接下来的问题就是，既然每个点都要取周边像素的平均值，那么应该如何分配权重呢？...五、计算高斯模糊 有了权重矩阵，就可以计算高斯模糊的值了。 假设现有9个像素点，灰度值（0-255）如下： ? 每个点乘以自己的权重值： ? 得到 ? 将这9个值加起来，就是中心点的高斯模糊的值。
前段时间在网上看到一个快速均值模糊算法，性能很不错。...在博主机子上使用该算法对一张5000x3000的图片进行模糊处理，仅需500-600毫秒，速度非常快。 ?...; yi += w; } } free(r); free(g); free(b); free(vMIN); free(vMAX); free(dv); } 该算法进行简单的修改可作图像增强之用...该算法还可以进一步优化，这个任务就交给各位看官咯。
刚才发现一份快速高斯模糊的实现。...在博主机子上测试一张5000x3000的图像，模糊半径为10的情况下，耗时4s.
上一篇快速高斯模糊的原作者也有另一个比较快速的模糊算法Stack Blur,字面意思为堆栈模糊。...源地址为：http://incubator.quasimondo.com/processing/fast_blur_deluxe.php 这个算法在多个平台上都有实现，安卓以及IOS，JS等。...; yi += w; } } free(rgb); free(vmin); free(dv); free(stack); } 在博主机子上测试一张5000x3000的图像，模糊半径为
通常，图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜，使图片产生模糊的效果。 "模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。...本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。...在图形上，就相当于产生"模糊"效果，"中间点"失去细节。 显然，计算平均值时，取值范围越大，"模糊效果"越强烈。 上面分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果。...模糊半径越大，图像就越模糊。从数值角度看，就是数值越平滑。 接下来的问题就是，既然每个点都要取周边像素的平均值，那么应该如何分配权重呢？...五、计算高斯模糊 有了权重矩阵，就可以计算高斯模糊的值了。 假设现有9个像素点，灰度值（0-255）如下： 每个点乘以自己的权重值： 得到 将这9个值加起来，就是中心点的高斯模糊的值。
上一篇写了模糊自整定PID的理论，这篇来做MATLAB仿真。...（2）命令行输入fuzzy，打开模糊规则编辑器。...这样设置的好处是后面添加模糊规则的时候很方便。...（7）设计模糊规则，这里的设计规则选取的是一篇文献中的规则表，我主要是考虑方便，实际上，这种模糊规则表是决定模糊PID效果的关键之一（还有就是隶属度函数的确定）。...相关的还需要step（阶跃信号），sum（输入输出反馈），PID（一个完整的控制算法块，也可以自己写），mux（用于整合图形），scope（显示结果）。
每个应用对应的论文和Pytorch代码可以参考下面的链接，其中也有GAN的代码，大家可以根据代码进一步理解GAN：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN 2.图像去模糊算法...：DeblurGANv2 数据集 图像去模糊的数据集通常由许多组图像组成，每组图像就是一张清晰图像和与之对应的模糊图像。...然而，其数据集的制作并不容易，目前常用的方法有两种，第一种是用高帧数的摄像机拍摄视频，从视频中找到连续帧中的模糊图片和清晰图片作为一组数据；第二种方法是用已知或随机生成的运动模糊核对清晰图片进行模糊操作...是卷积核大小的范围，这里卷积核大小在150到180之间，卷积核越大，模糊效果越明显；p是进行运动模糊操作概率。...以Mobilenetv2为backbone的DeblurGANv2能达到图片实时去模糊的要求，进而可以使用到视频质量增强等方向。
目录 1、PID控制基础 2、模糊控制 3、模糊PID简介 4、模糊自整定PID的理论内容（重点内容） 4.1 基本原理 4.2 模糊子集及其论域的确定 4.3 模糊规则的建立 4.4 模糊推理 4.5...另外，在模糊论域的选取过程中，我们常看到的是（-6，6）这样的区间，其实这并不重要，你如果想把自己的数据套用到这个算法里面，就可以做一下线性变换，把你的论域映射到这个区间。...，当使用PID控制器较好时则使用PID算法。...（2）模糊自整定PID算法（名字多：模糊自组织PID，模糊自调节PID、模糊自适应PID…） 这种方法比较常用，也就是使用模糊规则的方式进行PID三个参数的整定，至于它是否优于PID算法，个人持怀疑态度...模糊运算的规则实际上是有数学理论支撑的。最常见的运算方法有以下几种： （1）最小运算法 最小运算法也称 Mamdani 方法，即取隶属度函数极小值。
一、算法描述 模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法，使用微积分计算技术求最优代价函数．在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数，为此要假定合适的模型．模糊聚类算法中向量可以同时属于多个聚类，...从而摆脱上述问题．在模糊聚类算法中，定义了向量与聚类之间的近邻函数，并且聚类中向量的隶属度由隶属函数集合提供．对模糊方法而言，在不同聚类中的向量隶属函数值是相互关联的．硬聚类可以看成是模糊聚类方法的一个特例...image.png 模糊c均值算法如下： Repeat for 1=1，2⋯⋯ Step 1：compute the cluster prototypes(means) Step 2：compute...the distance： Step 3：Update the partition matrix： 二、算法代码 function [center, U, obj_fcn] = FCMClust(...data, cluster_n,options) % FCMClust.m 采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类 % 用法： % 1.
简介 高斯模糊（Gaussian Blur）是美国Adobe图像软件公司开发的一个图像处理软件:Adobe Photoshop(系列)中的一个滤镜，具体的位置在：滤镜—模糊——高斯模糊！...高斯模糊的原理中，它是根据高斯曲线调节像素色值，它是有选择地模糊图像。...在PS中间，你应该知道所有的颜色不过都是数字，各种模糊不过都是算法。把要模糊的像素色值统计，用数学上加权平均的计算方法（高斯函数）得到色值，对范围、半径等进行模糊，大致就是高斯模糊。...在图形上，就相当于产生"模糊"效果，"中间点"失去细节。 显然，计算平均值时，取值范围越大，"模糊效果"越强烈。 下图分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果。模糊半径越大，图像就越模糊。...java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * 简单高斯模糊算法
很久没有更新博客了，今天就来讲讲模糊PID的C++实现方法。...所使用的模糊控制器的设计方法与普通的模糊控制器设计是一样的，具体为：首先，确定模糊控制器的输入为二维输入，即把误差和误差的变化率作为模糊控制器的输入，实际设计时也可以设计成三维或者是其他的输入形式；模糊控制器的输出为...隶属度函数下图所示： 接下来是设计模糊控制器的关键，确定模糊规则，根据前人的大量研究，模糊PID的模糊控制规则一般采用如下的形式，这也是我看过的论文中普遍选择的方式。...模糊规则如下： 有了这些规则就完成了模糊控制器的核心设计，然后就需要确定去模糊的方法，还是使用老的办法，加权平均法计算输出值，公式如下： 该公式的解释任意一篇关于模糊控制的论文都可以找到...由以上的描述可以，模糊PID只是使用模糊控制方法来调整PID的参数，从而实现简单的自适应控制，与普通的模糊控制原理并无不同。
很久没有写文章了，主要是最近一段时间没有以前那么多空暇空间，内存和CPU占用率一致都很高，应前几日群里网友的要求，今天发个表面模糊的小程序来找回之前写博客的热情吧。 ...国内我认为，破解表面模糊的原理的最早作者是我一直很崇拜的一位女士，她不会编程，英文也不怎么好，仅凭计算器和Excel两个工具破解了PS了很多 算法，真是个巾帼英雄。 .../2012/11/06/2756441.html 用C实现的参考：http://blog.csdn.net/maozefa/article/details/8270990 表面模糊是属于典型的...EPF滤波器中的一种，在PS的框架下好像也只有这一种自带的EPF算法，其核心也是数卷积的范畴，只是卷积的核是随着内容而变的，也属于方形半径内的算法，借助于直方图是可以做到于参数无关的O(1)算法。...首先，表面模糊有两个参数，半径Radius和阈值Threshold。
O(1)算法，详见：任意半径中值滤波（扩展至百分比滤波器）O(1)时间复杂度算法的原理、实现及效果 ，这里的算法的执行时间和参数是无关的。...5x5中值模糊 对于5*5的中值模糊，优化的方式还是一样的，但是5*5共计25个像素，理论上需要131次比较，其他的过程类似，测试基于SSE的方式，5*5的中值1920*1080大小的24位图像，平均用时...蒙尘和划痕 在这里提Photoshop的这个算法也许并不是很合适，但是我也是在研究中值模糊时顺便把这个算法给攻破的，当我们打开蒙尘和划痕界面时，发现其有半径和阈值两个参数，细心比较，如果阈值设置为0，...通过上述分析，我们可以肯定蒙尘和划痕算法是基于中值模糊的，实际上，PS里很多算法都是基于中值模糊的，特别是那些有平滑度参数的算法^_^。...由以上几图，可以明显的看出，带阈值的蒙尘和划痕在抑制了噪音的同时对原图其他细节基本没有破坏，因此，是一种比较合适的初级的预处理算法，既然是预处理，那么其效率就非常重要了，因此本文的快速3*3模糊的作用也就是相当有用
HHY 今天讲决策树算法哦，不同于清晰决策树，利用了模糊逻辑的模糊决策树算法哦！...模糊决策树 模糊决策树就是将特征应用了隶属度函数然后应用到决策树算法中，当然也存在区别： 什么区别呢？...模糊决策树是一种近似推理的技术，其有效地将决策树和模糊表示相结合。在学习模糊决策树算法时需要先对模糊决策树的一些基本定义进行充分地了解学习。...它将模糊理论应用于训练与匹配过程中，结合了决策树的可理解性和模糊集合的表示能力用来处理模糊性和不确定性信息，使决策树拥有更好的健壮性，提高了决策树的可理解性，并使决策树归纳算法的扩展能力增强，具有代表的模糊决策树算法...传统的批处理模糊决策树算法如Fuzzy ID3算法，用户需要自定义每一个属性的隶属度函数和模糊集，通过引入模糊集方法取得了更高的准确率。
Python：PyCharm选择性忽略PEP8警告 PyCharm 是个很强大的 python IDE，PEP 8 的告警提示也很好用，但是函数名不能包含大写字母等少数几个规范真心觉得不好，如何取消呢？
其实，咱们可以通过模糊算法从各个角度着手，让监控系统变得更聪明更高效。模糊逻辑就是那种对付那些有点儿模糊不太确定信息的法宝，它在解决一些莫名其妙的情况时可是大显身手。...模糊规则的优化：随着时间推移，随着获取更多的性能数据，可以根据实际情况优化现有的模糊规则。这将有助于提高模糊算法的准确性和适应性，使其更加符合实际应用需求。...性能监控和反馈：持续监控软件的性能表现，将实际性能数据反馈回模糊算法中。这种反馈机制有助于不断优化和改进模糊算法，以适应不断变化的环境。...当然了，虽然模糊算法有点小厉害，能在一定程度上给监控软件加把劲，但实际上，在应用的大舞台上，我们还是要把各种领域专家的智慧、实际情况的现实情节，还有算法的表现效果这几把剑捏在一起看。...像是要不要用模糊化，要不要脱模糊化，还有那一大串模糊规则是怎么定义的，甚至是性能提升的计策要不要来个大调整，这些都是算法剧本中的重要角色。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv....
本文建议阅读时间 8 min 本文简单对目标检测中的选择性搜索进行说明，并用 OpenCV 对其进行实现，且看： 定义 选择性搜索是在对象检测中使用的区域提议算法。它的设计速度很快，召回率很高。...在 OpenCV 中，提供了一个选择性搜索的接口供我们使用，这个模块是在 OpenCV 扩展模块包 opencv-contrib-python 里面 首先需要进行安装 pip install opencv-contrib-python...newHeight)) # create Selective Search Segmentation Object using default parameters # 使用默认参数创建一个选择性搜索的分割对象...# run selective search segmentation on input image # 运行选择性搜索算法，返回他们的可能边框 rects = ss.process()
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