數據變換-歸一化與標准化
公號：碼農充電站pro 主頁：https://codeshellme.github.io 一般在機器學習的模型訓練之前，有一個比較重要的步驟是數據變換。 因為，一般情況下，原始數據的各個特征的值並不在一個統一的范圍內，這樣數據之間就沒有可比性。 數據變換的目的是將不 ...
原文：歸一化變換 Normalizing transformations
歸一化變換包含兩個部分，圖像坐標的平移和尺度的縮放。進行歸一化的變換不但能夠提高處理結果的精確度，而且通過選擇一個標准的坐標系預先的消除了圖像尺度和坐標原點的選擇對算法最終結果的影響。 歸一化變換的步驟： 對點進行平移，讓這些點的圖心 Centroid 移到原點 進行尺度縮放，讓這些點的到原點的平均距離為 數據的歸一化在一些算法中是必須得，特別是對一些不太良定的問題，例如：基本矩陣的計算以及三焦張 ...
2015-04-10 15:58 2 1939 推薦指數：
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【圖像配准】變換 (Transformations)
目錄 簡單變換 (Simple) 變換的組合 剛體/歐式變換 (Rigid-Body/Euclidean) 相似變換 (Similitudes/Similarity) 線性變換 (Linear) 仿射變換 (Affine ...
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OpenCV 透視變換【撲克牌矯正】 參考文獻： http://www.cnblogs.com/self-control ...
OpenCV筆記（二十）——Affine Transformations仿射變換
仿射變換的作用是將圖像做旋轉、拉伸。 仿射變換是通過一個中間矩陣來使源圖像像素的位置變換到指定的目標圖像的像素的位置，原理類似於上文的remapping。 所以仿射變換也是矩陣的一種運用。 於是仿射變換一般分成兩步：第一、尋找變換的中間矩陣；第二、進行變換。 要找到變換的中間 ...
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之前已經看到了用直方圖來顯示數據集的重要性，以便分析圖表形狀，我們想要分析該形狀，這樣就可以嚴謹地思考平均值、中位數和眾數並描述數據集，在偏態分布中平均值、中位數和眾數各不相同，在很多情況下，中位數可 ...
歸一化
函數(續) Normalize 根據某種范數或者數值范圍歸一化數組. void cvNorm ...
特征歸一化的方法 線性歸一化 零均值歸一化
常用歸一化方法 1）. 線性歸一化，線性歸一化會把輸入數據都轉換到[0 1]的范圍，公式如下 該方法實現對原始數據的等比例縮放，其中Xnorm為歸一化后的數據，X為原始數據，Xmax、Xmin分別為原始數據集的最大值和最小值。 優點：通過利用變量取值的最大值和最小值將原始數據轉換為界於 ...