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初学java————（类间关系、面向对象程序设计）
一、前言 二、所学内容 三、pta1-3题目集的分析 四、心得 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言 关于这个学OTSU算法（大津法—最大类间方差法）原理及实现
OTSU算法（大津法—最大类间方差法）原理及实现 背景 大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。 方差： 它是按图UML 有关类图知识及类间关系
原文链接：https://blog.csdn.net/mj_ww/article/details/53020346 1. 类的含义 类图（Class diagram）显示了系统的静态结构，而系统的静态结构构成了系统的概念基础。 类图，就是用于对系统中的各种概念进行建模，并描绘出它们之间关系的图。 在大多数的 UML 模型中，我们可以将这些第十一周讨论
文档规范： 页面大小：A4 字体：微软雅黑、15px、加粗（线上的不加粗） 下载：PNG格式，把多余的空白截去 图片标题：18px、微软雅黑、放置于图片左上角，与图片边缘对齐 功能实现的完整性： 完成度表格 软件设计： 精化后的类图：3人 王廷彪、刘厶源、竺子立 结合原型设计（按键），界面显示内容 1人 王【Java自用】基本类型、包装类与String类间的转换
包装类的使用之基本类型、包装类与String类间的转换 JDK 5.0之前 1.基本数据类型----->包装类:调用包装类的构造器 举例： @Test public void test1(){ int num1 = 10; Integer2021-05-05
MATLAB图像处理之人脸识别五官定位 目录 MATLAB图像处理之人脸识别五官定位 最大类间方差法人脸定位 最大类间方差法 最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分【智能车】摄像头算法理论（2）——OTSU大津法
简述 在进行图像的二值化时需要选取一个阈值T(Threshold)，通常情况下现场调节选取与大津法选取，显然人工选取并不牢靠，一般选用大津法分析现场图像，根据环境自适应选取出最为合适阈值，在发车前使用一次大津法，此后均按照此阈值进行二值化 大津法的基本原机器学习day12线性判别分析
线性判别分析 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种监督学习算法，常常用于数据降维。LDA是为分类问题服务的，因此需要先找到一个投影方向图片，使得投影后的样本尽可能按照原始类别分开。简单的二分类问题，存在两个类别的样本，图片。两个类别的均值分别为图片我们则希望投《模式识别》学习笔记（五）类间距离和准则函数
1.类间距离面向对象的三大特性、七大原则、类与类间的关系
1.面向对象的三大特性 1）封装（Encapsulation） 隐藏对象的具体实现细节，通过共有方法暴露对象的功能。 内部结构可以自由修改，同时可对成员进行更加精确的控制 (比如在setter方法中加值合法判断) 2）继承（Inheritance） 使用已经存在的类作为基础类（父类），在此基础上建立新类（聚类评价指标学习
1.外部评价标准 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53840697 一般分为：外部、内部、相对，这三种评价指标。 ①Purity：这个计算过程没有太看懂，但是我也没有见过使用它来评价聚类效果的，并不常用。 ②NMI (Normalized Mutual Information) 即归一化互信息，计算公式如下： 看OpenCV学习 day8 图像基本阈值操作
五种阈值处理方法： 阈值二值化 大于某阈值的像素值变为指定最大值，小于某阈值的像素值变为零 小于某阈值的像素值变为指定最大值，大于某阈值的像素值变为零 阈值截断 阈值取零 小于某阈值的像素值变为零 大于某阈值的像素值变为零 两种阈值寻找方法：Center Loss - A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition
URL:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf这篇论文主要的贡献就是提出了Center Loss的损失函数，利用Softmax Loss和Center Loss联合来监督训练，在扩大类间差异的同时缩写类内差异，提升模型的鲁棒性。 为了直观的说明softmax loss的影响，作者在对LeNet做了简单修改，把最后一个隐设计模式之UML类图以及类间关系
类图是描述系统中的类，以及各个类之间的关系的静态视图。能够让我们在正确编写代码以前对系统有一个全面的认识。类图是一种模型类型，确切的说，是一种静态模型类型。类图表示类、接口和它们之间的协作关系。 以下类图都是用 Visio 画的，因为这学期体系结构老师的实验报告强制使用这个阈值分割--大津阈值法（OSTU）
文章目录大津阈值法(OSTU)阈值分割中，阈值自动选择的思路是什么？ 大津阈值法(OSTU)阈值分割中，阈值自动选择的思路是什么？ 最大化类间方差法选择阈值。 大津法是一种确定图像分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出，从原理上来讲该方法又称为最大类间方差法。 按照大津法求OpenCV2:进阶篇 第三章 阈值化处理
一.简介 在处理图像中,二值化图像(只含灰度值0或1)比灰度图像和彩色图像的计算速度最快 一副图像包括目标背景噪声等想要提取目标物体,通常是采用灰度变换阈(yu)值化操作 图像的阈值化操作就是将图像像素点分布规律,设定阈值进行像素点分割,进而得到图像的二值图像 图像阈值『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解
『深度概念』度量学习中损失函数的学习与深入理解 0. 概念简介 度量学习（Metric Learning），也称距离度量学习(Distance Metric Learning，DML) 属于机器学习的一种。其本质就是相似度的学习，也可以认为距离学习。因为在一定条件下，相似度和距离可以相互转换。比如在空间坐标的两条向CUDA精进之路（五）：图像处理——OTSU二值算法（最大类间方差法、大津法）
引言 最近在做医疗设备相关的项目，故在项目中大量用到了各类图像分割的算法，为了在图像中分割出特定目标，用到的算法可以有很多，比如阈值分割，多通道分割，边缘分割以及一些前沿的组合分割。而对大多数图像来说，分割的一大难点是将待识别的目标与背景分离，其中一种有效简单的方法就是