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读书笔记:neuralnetworksanddeeplearning chapter1

数学数学笔记16——定积分的行使1(对数与面积)

双指数边缘平滑滤波器用于磨皮算法的尝试。

  • 一月 18, 2019
  • 数学
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  说起为啥会看到这么些东西,这还当真绕一圈。首先在写《Single
Image Haze Removal Using Dark Channel
Prior》一文中图像去雾算法的规律、实现、效果及其他。
 一文时里面涉及了导向滤波,然后看何凯明的《Guided
Image
Filtering
》一文时又一再关乎双方滤波,结果我就又把原先探究的双面滤波的稿子翻出来看看,就再度翻到了Fast
O(1) bilateral filtering
using
 trigonometric
range
kernels
 一文,在舆论的第10页有如下这段文字:

图片 1

      The Java source code can be
downloaded from the web at
http://bigwww.epfl.ch/algorithms/bilateral-filter

1. 维持您的独特性

和平盛世不拿刀不拿枪,但竞争特别激烈,包括基本的力量、学识,以及优良的眼界、超强的应变力、坚韧的耐挫力等,都会决定个人的高下。假若你不可能更大胆、更奇特,就不可能让更五个人认识您。你的独特性,就是你可以立足的市值,也是您可以被我们指认并回忆的个人重大词。

天赋的协同特征:强烈的好奇心、疯狂的狠心,很笃定自己的想做哪些,相当专心努力地在祥和的志向上付出心血,并且有能力得到各种各个的功力。天才最要紧的是生机勃勃,而不是能力。我也直接相信每个人都有异军突起的天赋。只要不被外在的价值牵着走,不顾及太多,而且异常精晓自己有咋样、能做哪些,够大胆,不怕跌伤,每个人就都能有温馨专门的一片天。

有道是把温馨视作一项事业,当成私家品牌在经营,创造自己名字的市值,帮自己建一个人家拿不走的身价,而不是社会价值下的职务。

每个人都应当发掘自己的独特性,相信自己有所独特性,相信自己有旁人没有的,要把自己看做自己的成品经营,打造自己的私房品牌。不盲目跟风,不盲目崇拜,只是小心地做自己,做协调正值做的事,具备“工匠精神”,打造极致版的自己。

俗话说:“
靠山,山会倒;靠人,人会跑;靠自己最好。”不要借助于某个团体,沉迷于协会给予我们的“头衔”。这一个头衔、荣誉、地位,都是随时能够被取代的,也是虚无飘渺的。

咱俩应有尊重个人品牌。个人品牌的一直标准是特种,让您从同类“产品”中脱颖而出,并且选拔行动把团结推销出去。个人品牌不仅会给您带来事业上的中标,也会助你自我实现,成为你应有成为的分旁人。

     
我试着打开这么些网页,结果遇上了CSDN常见的404谬误,然后想既然来了,就在这多少个网站多看看,哇,原来这一个真是个好网站,有雅量的图像算法可以学习。一眼我就见到了最左侧有一个Download
Algorithms项目,于是进去瞧瞧,并在浏览器里搜索bilateral,结果真的搜到了于有关bilateral的一个代码,如下所示:

2. 任意就是成为你协调

胆大成为亲善想要成为的不胜人,不要成为旁人要你成为的丰硕人。自由的概念应该是变成您协调。

本人做每一件事情,都是我爱不释手的事。去做和好喜欢的事,生活就会变得很棒。做喜欢的作业和获益,根本没有争论。假如你把喜欢的事务做得好,资源就会理所当然地走近你,就会带动收入。做和好喜好的事体,就能找到人生的目标。如何找到自己喜欢的事?可以持续地去尝尝。

把时光花在表述自己随身的价值。你必须花更多的光阴跟自己在一块儿,然后明白自己的长处,在大团结喜欢的作业上,发挥出自己真正能公布的最大价值。

当您发现自己对某件事物有专门的期盼,能便捷学习,完成后我满足度很高时,那就是您先天之所在。

自身早就也不明过,不知道自己前途能做怎么样,不晓得人生的意义。整晚整晚的恐怖症,脑海中有成千上万声响,内心里充塞痛苦。可是,生活的无暇与压力让自己渐渐不再有时间去想这一个题目。白天教学,清晨做作业或做全职,周末兼顾,学业和生存的压力让我从抽象中解脱出来。劳累起来了,反而郁闷少了。因为在做的长河中,我进一步精通自己,知道自己擅长什么,并且会利用祥和的优势去赚生活费。这是一个体面主动的轮回。当你越迷茫,越糟心,越封闭,就会越憋气。而当你走出来,去品尝,去做事,走上发现自家的旅程时,很多问题就化解。

因而,大胆做和好,不要简单地迫于“压力”而去做些让您未来后悔的业务。把日子更多地花在和友爱的相处上,掌握自己,让投机变得更好。

     
BEEPS. This ImageJ plugin
smoothes an image without altering its edges. The smoothing is applied
by the way of a bi-exponential filter, itself realized by a pair of
one-tap recursions. It is therefore very fast; moreover, its
computational cost is truly independent of the amount of smoothing.
Meanwhile, the preservation of edges is obtained by a range filter akin
to the range filter found in a bilateral filter。

3. 人生总是能够改变的

《神秘的和谐》中涉及一个观念:“生命中有一些片刻是改变会发出的随时。身心每隔七年会改变一次,而且以此改变会每隔七年地持续下去。每隔七年,身心会来到一个旧换新的过渡时期,在这段连缀的时日,一切都远在流动的情状中,固然您希望某些新的局面可以进入生命中,这正是最佳的每一日。”

记念自己过去的性命,才发现我的21岁、28岁也正是生命重大转折的时刻:21岁开始读书阿尔巴尼亚语,出国的种子起先萌芽;28岁结婚,并同年怀孕。

到高卢雄鸡留学,是自身人生里分外首要的一步。假设问我留学给自家带来了怎么?我想说带来了崭新的本身。生活上自家独立了,因为从没人方可依靠,语言不通也要租房、学习、找全职、交朋友。学习上要求更高,不但要上学文化,还要急忙地增进语言水平。大量的小杂谈训练了自家的写作能力;大量的课堂分享锻炼了自身的幻灯片制作水平和表明能力;大量的兼顾锻练了自我的时日管理能力与多任务协调能力。

28岁结婚生子,更是超过了人生的新阶段。成立新的家中,孕育新的人命,让我更是驾驭责任的首要。对于新的角色妻子和小姑,我都是那么生疏。我在不断学习如何和最贴心的心上人交换沟通,如何和我的新爸妈相处,怎样当好一个好二姨。那一个改变是伟人的,但也是幸福的。

十一月妊娠,婴儿顺利出生。经历过自然分娩的皇皇痛苦让我仿佛新生。从今未来生活中的任何困难和挑衅都不那么可怕了。我感到自我重生了。我要和自家的宝贝儿一起,重新看待这么些世界,看待自己。一切都是新的,一切都是未知的。我要去尝试自己没试过的,我要去活得自然,活得淋漓。梦想清单越来越长,我吓坏自己有生之年什么都没做。

      开头一看,我觉得是作者对论文又有了新了改善,于是下载代码,并试着将以此插件安装到ImageJ中,运行后,效果和运转速度果然没错,然则,仔细看小说,确发现和上述的神速双边滤波不是几次事。

4. 巾帼,你的名字不是娇嫩

妇人不要被自己的性别缠住了铤而走险向前的脚步。

在眼前这些史上女性最自由的一时,女生得先把团结的缠脚布和束缚松手,把自己的模式放大,不要理睬别人怎么看您,放下女生对外貌、脸蛋、身材的超负荷执着。

痴情不是人生的全套,无论你现在是单身仍然有配偶,一定要以自己为重点,千万不要为了爱情,让自己的眼中唯有对方而忘了协调,只有游戏而从未精进,不要因爱情而虚度人生。

任凭单身依然在婚姻里,你要先让自己变成最自信、最快乐、最有魅力的人,这才是至关重要。

研讨讲明女性对此自己的评头品足普遍低于实际境况,而男人对于自己的评介普遍超越实际意况。女孩子常见贫乏自信,而这会变成一种自我实现的预言。我们不应有过度谦虚,把温馨拼命得到的大成全体名下运气、别人或者环境。谦虚是好质地,不过自卑就是荒唐。女生应该吸引转弹指即逝的火候,积极主动地去做新的工作,全情投入,该争取的争取,在相应提拔的时候主动争取更高的职务,争取更好的事情发展。社会予以了俺们自由采取的权利,大家不要给协调又再一次戴上枷锁。

各样人的人生里有两个基本点的操纵:一个是事业,一个是婚姻。因为女性普遍是感觉大于理性,所以把心思看得特别重,受到情绪的影响也更大。许多女性会因为迎合另一半的喜好,或是为了家庭而殉职了投机的事业,迷失了团结。我一贯都相信,心情的巩固不是白手起家在您的投其所好上,而是因为你们共同提高,共同成长,既是恩爱爱人,又是好伙伴。当你成为更自信、更快乐、更有魅力的人,你的情侣会愈加爱你,也会越来越珍重你。

      好了,言归正文。BEEPS,是Bi-Exponential
Edge-Preserving
Smoother
 一文各字母的缩写,这篇著作里提到到了很多数学理论,比如Z变换等等,这一个我都差不多已经丢给先生了,然则没什么,那个验证工作是写杂文的那多少个牛人们需要去做的做事。大家最关怀的是算法的流水线。
幸好在这篇杂谈中,算法的流程在算法的第二页就曾经完全的来得了,
并且过程特别简单,为制止翻译错误,先直接贴原文:

5. 有非议表达您在进化

本人盼望您们能变成:会见惯不惊的谋生技能,能力很强,但态度上像《易经》里的“谦”卦——外水内山,外柔内刚,本性好,又有耐心,别人对您放心,没有防备,把您当盟友而非仇人,只有这样,外人才会把资源共享给您,不会再你一转身就扯你后腿或放暗箭。

就从现在始发,善待身边的人,化敌为友,尽可能地结善缘。

慈眉善目是不曾仇敌的,无欲则刚。等您早就不在乎输赢,心胸坦荡,走路也轻松,因为你曾经目中无仇人,眼前只有协调待完成的品格、标准、任务、使命。如果能让对方觉拿到您的善意,让他起来相信你,你们就会变成莫逆之交,把负能量变成很大的正能量。久了,就会有诸多敌人在身边,像风火轮,数倍扩张你能力的周转范围。

一个人的功成名就,不在于她制伏了不怎么人,而是要看他制服了稍稍风雨挫折。

在法兰西读书时,还清楚记得自己的第一次心境崩溃大哭。不是因为想家,不是因为作业压力大,而是受排挤。同去的炎黄伙伴,日常在联名玩,而我把关键的遐思都位于了学习上。第一年去法兰西共和国,德语水平并不高,上课平常听不懂。唯有厚着脸皮去向法兰西的同室请教。渐渐发现,自己对此和数学有关的几门学科明白得比他们好。这样法兰西共和国同学也初叶向自己讨教了。人和人之间的情谊就是从简单的裨益交流,互帮互助起头的。就这么,我越来越少和自我的中华伙伴在一块玩耍了。

一个偶发的火候下,我听到了她们对本人的造谣,觉得自己退出协会,觉得自己崇洋媚外等等。不争气的泪水流下来了,我心目相当委屈和不解。可目前回过头来看,我从没从众,没有混迹于中华人的园地是何其明智的一件事。因为努力学习,我的学习战表优秀,老师也给了本人很高的评头品足,为本人写了推荐信,我顺手申请到了大学生。

现今自家已知道,当有人在悄悄非议你,中伤你时,你应有感到到洋洋得意。因为这表明您在发展了,他们留意到了你。就像在爬楼梯,你比人家爬得快了,后边的人就会有二种反应:要么是奋力努力追上你,要么是把您拉下来。当然,拉下来总是更易于的。所以,人们才会去非议你,给您打造障碍,让你心里不痛快,前进的慢一点。由此,再当有人非议我的时候,我只会进一步努力往前进,因为自身要远远的把她们甩在背后,直到看不见他们。

道不同不相为谋。大家要咬牙做对的业务,心胸坦荡,乐于分享。大家绝不去设立假想敌,大家真的要挑战的万古是和谐。

    The first recursion is progressive.
Letting x[k] be the current sample of an input sequence x at location
k ∈ Z,were cursively compute the elements of an auxiliary sequence ϕ
as:

6. 生命的意思是让旁人活得更好

谢谢我们能变成人,因为唯有浓眉大眼能以自由的心志与行动,去想去的地点,做想做的事,说想说的话,写想写的字。

请从前日起来,认清你在此生的职责怎么。生命的可贵,在于你与任何的性命息息相关,你可以匡助众两人,让他俩享受你的资源经验,分享你的性命力量。我们能给多少,就与旁人分享多少,帮团结及别人解答生命问题,从匡助旁人之中得到最大的学习。

假诺精晓自己的人命主体不是名利,而是要去做有影响力、对社会人群福利的人啊,你就会抓对生命走向,不因善小而不为,不因恶小而为之。方向对了,小善连着大机遇,天地间的能量、资源、回馈就会顺向而来,刺激你长出新的东西,匡助你做到更大的重任,这就是越转越大的善能量;但假如方向错了,把才能资源用在满足一己之私,那么小恶就会连着大麻烦,你神速就会发觉众多阻力在前,怎么努力都不可以遂你的愿。

俺们生而为人是大家的大幸,而哪些走过一个有意义的人生确实是麻烦我们的题目。想不清楚人生的意思与对象,会让我们连年有种在海域中飘浮的感觉到,没有动向。看了诸多书,听了诸多道理,经历众多政工,我渐渐摸索出了我的人生意义,这就是要体验最大化与让世界更美好。

自身是一个充斥好奇心,喜欢新鲜事物的人。还记得其他同学出国后哭哭啼啼地打电话回家说想家,而自我愣是一个礼拜忘了给家里打电话,害得家里人担心。出国后的我,发现世界真大,有成百上千好吃好玩幽默的作业等着自身去发现。我看成宇宙中的小小一个个体,渺小的这个。“世界那么大,我想出来看看。”
受到潇洒姐的震慑,我起来列我的期望清单。梦想清单里承载了自己的指望,我想去体验的全部。人生不白活,只要活得痛快。

慎选老师那多少个生意,相当契合自身的两大特质:一个是爱享受,一个是爱帮忙人。喜欢站在讲台上,滔滔不绝地享用,讲着知识,传播着思想。喜欢扶助学生,一个知识点学生从未弄懂,讲个三三遍依旧乐此不疲;为学员辅导考研,到处搜集素材也不嫌累。我始终相信,一个人的能力是软弱的,可是能让外人从您的享受中获益,变得更好,是一件特别甜蜜的事,分外有意义的事。生命中名利都是架空的,没有钱真的来之不易,但钱不是终极目的。做对社会有利的人,做让世界变得更好的人,才是人活的意思所在。

图片 2

           图片 3

“听过众多道理,仍然过糟糕这一辈子。”

    where:

不是这么的,你缺的只是反省,以及反思后的迈入。与你们共勉,我相亲的伴儿们。

作者:何舒卉

85后,武汉人,射手座,AB型血

大学老师,工商管理专业,法国首都九大大学生

酷爱阅读、喜欢享受、乐于沟通

微博:@舒卉_何

微信:heshuhui021427

                           
图片 4

The second recursion is regressive and very similar to thefirst one,
except for a reversal of the order in which the indices are traversed.
We recursively compute a second auxiliary sequence φ as:

             图片 5

    where:

                            图片 6

    We complete our algorithm by merging the resulting progressive
sequence ϕ and regressive sequence φ to produce the samples of the
output sequence y as:

                   图片 7

     We propose the trivial
choice:

                           图片 8

    
小注:知乎集体提出我用他们松手的公式编辑器输入公式,我看仍旧算了吧,这一个东西还亟需回想一堆东西,不如直接贴图来的快又准确。

  对上述过程稍作解释:x[k]可以当作是现已离散后的输入数据,λ
∈[0,1)是一个用户输入的用来决定空域滤波的水准,r是一个双变量的函数,用于控制值域滤波全面,对于双方滤波,该函数可取经典的高斯分布函数,也得以取其他的函数。

    
上述过程就是一个简易的前向迭代和反向迭代,然后再按自然的平整去平均值的过程。因而总结非常简单。

     
不过上述是个一维的经过,对于二维的图像数据,随想中也交由了化解方法,首先:对图像数据开展一遍水平迭代总结,然后再对该多少开展垂直迭代总括,该过程称之为BEEPSHorizontalVertical。然后再对原有图像数据先举行垂直方向的迭代总计,在对该结果举行垂直方向的迭代总结,该过程称之为BEEPSVerticalHorizontal。最终的图像结果为(BEEPSHorizontalVertical+BEEPSVerticalHorizontal)/2;

  比如上述公式1中最后反映在代码中或者如下(progressive):

   for (int k = startIndex + 1, K = startIndex + length;(k < K); k++) 
  {
      mu = data[k] - rho * data[k - 1];
      mu = spatialContraDecay * exp(c * mu * mu);
      data[k] = data[k - 1] * mu + data[k] * (1.0 - mu) / rho;
  }

  
 式3的代码可能为(regressive):

for (int k = startIndex + length - 2; (startIndex <= k); k--) 
{
       mu = data[k] - rho * data[k + 1];
       mu = spatialContraDecay * exp(c * mu * mu);
       data[k] = data[k + 1] * mu + data[k] * (1.0 - mu) / rho;         
}

   
具体的代码可以从上述提供的连带网页里搜寻,或者直接从这里下载。

   
话说JAVA的源码要修改成C#的,这简直就是很爽啊,有些复制过来基本都不用转移的。

     这一个算法特别吻合于并行总结。

    
使用这多少个滤镜的进程就会发觉,他对边缘的珍贵很好,而对一部分变迁平坦的区域连续会其更为平缓,总体感觉和外部模糊很像(表面模糊其实也是一种双边滤波器),从前曾考虑过用表面模糊来贯彻磨皮,但是由于近日所理解的表面模糊的另外优化算法都依然相比较慢(但效益和PS是完全一致的),因而一贯尚未当真实施,本次看来这篇杂文,经过自己的推行,假若参数取的适当,如在和肤色检测或其他形式出色,完全可以兑现较好的活动磨皮效果。

  比如,针对一些图像,我做了如下测试和相比:

 图片 9 
图片 10

                原  图
                        本文
λ=0.02,photometricStandardDeviation =10

 图片 11  图片 12

   
        美图秀秀智能磨皮,参数为深                           
 可牛映像顶级磨皮

  和美图秀秀的可比,似乎看不出有哪些界别,而可牛的显然的有许多缺陷。

  再做一些相比较:

    图片 13     图片 14

                                原  图
                              本文
λ=0.02,photometricStandardDeviation =10

    图片 15    
图片 16

                     
美图秀秀智能磨皮,参数为深                           
可牛映像一级磨皮

    再来一副:

 图片 17图片 18图片 19图片 20

               
原图                                                 
本文                                           
 美图                                                 可牛

    
无论是那一副图,似乎可牛的效率总会硕一些,有颗粒感。

     在探望一些肌肤严重粗糙的图样的效率:

  
图片 21    
图片 22

                                     
原  图                                  本文
λ=0.02,photometricStandardDeviation =20     

  
图片 23     图片 24

                      
美图秀秀智能磨皮,参数为深                           
可牛影象顶尖磨皮

     
本文通过适当的调动参数,是的肌肤部位的磨皮效果比美图秀秀和可牛要好,但是头发部位的音信享有丢失。

     
从地方这副图中,可以见到,可牛的算法在最下边暴发了一条黑线,这明明是可牛在算法层面上有BUG所致。国内的软件这些细节方面注意的不完了啊。

     
http://www.cnblogs.com/celerychen/archive/2013/03/09/2951581.html的博客中,他的算法对上边这幅得到更好的职能,但她对运用的算法没有涉及。

     
上述所有的图像都是平素拿这些双指数边缘保留平滑滤波实现的,未接纳任何另外的赞助的技艺。

      当然,美图这么些软件应该依然更规范些,我这里举得例子可能都是找了一些对自我这些有利的来讲明的,但无论如何,这种边缘保留特性的滤波器作为磨皮的一种襄援手段是肯定有其生存空间的。

     
习惯性动作,提供一个可供大家测试效果的程序:
基于双指数边缘保留平滑器的磨皮测试

     图片 25

 

    
无论著作写得好糟糕,都期待能赢得各位看客的协助,有的时候一个小点击或小回复也是给作者继续写作的重力源泉。

 

 

*********************************笔者:
laviewpbt   时间: 2013.8.31    联系QQ:  33184777
 转载请保留本行信息************************

 

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