이 그림은 행렬로 나타낼 수 있습니다. 행렬의 높이는 그림의 높이와 같으며 행렬의 너비 = 그림의 너비 x3입니다(빨간색 파란색 녹색 3개의 색상 채널이 있기 때문에). 그런 다음 일반적인 R 도구를 사용하여 주요 구성 요소를 찾고 가장 중요한 구성 요소만 남겨두고 원본 이미지를 복원할 수 있습니다. 이론적으로 노이즈에 대한 정보는 덜 중요한 구성 요소에 저장되며, 이를 버리면 노이즈도 함께 버립니다.
다음은 일어난 일입니다 -
이미지 품질이 저하되었지만 더 이상 곡물이 없습니다. 그리고 물체 인식을 위한 일부 알고리즘의 경우 두 번째 그림이 더 적합할 수 있습니다.
박사 Trader : PCA(주성분 분석)를 사용하여 데이터의 노이즈를 줄일 수 있습니다. 노이즈가 있는 이미지를 정리하는 데 PCA가 어떻게 작동하는지 알고 싶었습니다....
이러한 문제를 해결하기 위한 수많은 필터의 존재는 제쳐두고, 같은 포토샵 등에서 다른 차원 축소 알고리즘을 사용해 보십시오. ICA, NMF, SVD 등 그러나 DM 요소를 사용한 자동 접근이 흥미롭기 때문에 예를 들어 클러스터링을 사용할 수 있습니다. K-Means, EM-K, DBSCAN, t-SNE 등 1. 소음을 잡아 봅니다. 2. 조금이라도 성공하면 삭제합니다. 3. 보이드를 가장 가까운 이웃 등으로 교체합니다. 그런 다음 우리는 다른 소음으로 사진을 슬립하고 컷을 봅니다. 문제가 해결되지 않으면 크레용으로 소녀를 심고 수정하게하십시오)))
Reshetov는 자신을 신에게 소개했습니까?
그 자신이 장례식에 참석하지 않았다는 소문이 있습니다.
이것은 거래에는 적용되지 않으며 흥미로운 실험일 뿐입니다.
PCA(주성분 분석)를 사용하여 데이터의 노이즈를 줄일 수 있습니다. 노이즈가 있는 이미지를 정리하는 데 PCA가 어떻게 작동하는지 알고 싶었습니다.
http://sites.psu.edu/siowfa15/wp-content/uploads/sites/29639/2015/10/Fall-beautiful-nature-22666764-900-562.jpg 이미지를 가져와 노이즈를 추가했습니다.
이 그림은 행렬로 나타낼 수 있습니다. 행렬의 높이는 그림의 높이와 같으며 행렬의 너비 = 그림의 너비 x3입니다(빨간색 파란색 녹색 3개의 색상 채널이 있기 때문에).
그런 다음 일반적인 R 도구를 사용하여 주요 구성 요소를 찾고 가장 중요한 구성 요소만 남겨두고 원본 이미지를 복원할 수 있습니다. 이론적으로 노이즈에 대한 정보는 덜 중요한 구성 요소에 저장되며, 이를 버리면 노이즈도 함께 버립니다.
다음은 일어난 일입니다 -
이미지 품질이 저하되었지만 더 이상 곡물이 없습니다. 그리고 물체 인식을 위한 일부 알고리즘의 경우 두 번째 그림이 더 적합할 수 있습니다.
덜 거친 필터. 필터 값은 스크립트( SIZE_REDUCTION )에서 변경할 수 있습니다.
덜 거친 필터. 필터 값은 스크립트( SIZE_REDUCTION )에서 변경할 수 있습니다.
하나의 소음을 다른 소음으로 교체 :D
그런데 이러한 거친 이미지는 NS comp에 의해 매우 쉽게 속습니다. 전망. 어디선가 시끄러운 도로 표지판이 표지판을 인식하는 국회를 혼미하게 만든다는 기사를 본 적이 있습니다. :)
Recurrence Plot을 시도하지 못하게 하는 R에 능숙합니다. https://en.wikipedia.org/wiki/Recurrence_plot
예를 들어 그래프를 반복 플롯으로 변환하고 이 그림으로 컨볼루션 신경망을 훈련시킨 다음 변환된 형태로 그래프 조각을 제출하는 방법을 배운 후 결과 이미지(예측)를 얻은 다음 정상으로 역변환을 수행합니다. 형태
직관적으로 반복 플롯은 의미 있는 기능을 잃지 않고 시계열 보다 컴퓨터 비전으로 훨씬 쉽게 인식할 수 있습니다.
하지만 확인해야 합니다.
이미지 품질이 저하되었지만 더 이상 곡물이 없습니다. 그리고 물체 인식을 위한 일부 알고리즘의 경우 두 번째 그림이 더 적합할 수 있습니다.
Recurrence Plot을 시도하지 못하게 하는 R에 능숙합니다. https://en.wikipedia.org/wiki/Recurrence_plot
예를 들어 그래프를 반복 플롯으로 변환하고 이 그림으로 컨볼루션 신경망을 훈련시킨 다음 변환된 형태로 그래프 조각을 제출하는 방법을 배운 후 결과 이미지(예측)를 얻은 다음 정상으로 역변환을 수행합니다. 형태
직관적으로, 반복 플롯은 중요한 기능을 잃지 않고 시계열보다 훨씬 쉽게 컴퓨터 비전에 의해 인식됩니다.
하지만 확인해야 합니다.
나는 Recurrence plot을 시도하지 않았지만 설명은 Arima와 매우 유사하며 이 모델에서는 반복 종속성도 검색됩니다.
acf() 및 pacf() 함수를 사용하여 자기상관 그래프를 그릴 수도 있습니다. 이는 반복 플롯과 비슷하며 그래프에만 평면이 아닌 벡터가 있습니다.
나는 Recurrence plot을 시도하지 않았지만 설명은 Arima와 매우 유사하며 이 모델에서는 반복 종속성도 검색됩니다.
acf() 및 pacf() 함수를 사용하여 자기상관 그래프를 그릴 수도 있습니다. 이는 반복 플롯과 비슷하며 그래프에만 평면이 아닌 벡터가 있습니다.
글쎄, 여기의 주요 장점은 전체 공간이 항상 패턴으로 채워져 있고 위에서 아래로 또는 아래에서 위로 일반 차트와 같지 않다는 것입니다. 기계 가열의 경우 식별이 더 쉬울 것이며 도면의 기능은 특정 패턴의 특정 패턴에 대해 말할 것입니다.
직관적으로, 반복 플롯은 중요한 기능을 잃지 않고 시계열보다 훨씬 쉽게 컴퓨터 비전에 의해 인식됩니다.
하지만 확인해야 합니다.
써보고 써봤는데 컷은 VR이랑 똑같음
여기서 문제는 시장이 끊임없이 다른 VR을 생성한다는 것입니다. VR을 통해 시장을 보거나 VR의 변형을 통해 시장을 보면 과거에 일어난 일은 결코 다시 일어나지 않을 것입니다. 즉, 그러한 기호로 작업하는 것은 의미가 없습니다. 그런데 MO와 사람에게도 ...
이것은 거래에는 적용되지 않으며 흥미로운 실험일 뿐입니다.
이러한 문제를 해결하기 위한 수많은 필터의 존재는 제쳐두고,
같은 포토샵 등에서 다른 차원 축소 알고리즘을 사용해 보십시오.
ICA, NMF, SVD 등
그러나 DM 요소를 사용한 자동 접근이 흥미롭기 때문에 예를 들어 클러스터링을 사용할 수 있습니다.
K-Means, EM-K, DBSCAN, t-SNE 등
1. 소음을 잡아 봅니다.
2. 조금이라도 성공하면 삭제합니다.
3. 보이드를 가장 가까운 이웃 등으로 교체합니다.
그런 다음 우리는 다른 소음으로 사진을 슬립하고 컷을 봅니다.
문제가 해결되지 않으면 크레용으로 소녀를 심고 수정하게하십시오)))