關(guān)于python高斯函數(shù)代碼的信息

python將高斯坐標(biāo)轉(zhuǎn)換經(jīng)緯度 經(jīng)緯度坐標(biāo)與高斯坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換代碼

#網(wǎng)上搜來(lái)的

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# 高斯坐標(biāo)轉(zhuǎn)經(jīng)緯度算法 # B=大地坐標(biāo)X # C=大地坐標(biāo)Y ?# IsSix=6度帶或3度帶

import math

def GetLatLon2(B, C,IsSix):

#帶號(hào)

D = math.trunc( C/ 1000000)

#中央經(jīng)線(單位：弧度)

K = 0

if IsSix:

K = D * 6 - 3 #6度帶計(jì)算

else:

K = D * 3 #3度帶計(jì)算

L = B/(6378245*(1-0.006693421623)*1.0050517739)

M = L +(0.00506237764 * math.sin(2*L)/2-0.00001062451*math.sin(4*L)/4+0.0000002081*math.sin(6*L)/6)/1.0050517739

N = L +(0.00506237764 * math.sin(2*M)/2-0.00001062451*math.sin(4*M)/4+0.0000002081*math.sin(6*M)/6)/1.0050517739

O = L +(0.00506237764 * math.sin(2*N)/2-0.00001062451*math.sin(4*N)/4+0.0000002081*math.sin(6*N)/6)/1.0050517739

P = L +(0.00506237764 * math.sin(2*O)/2-0.00001062451*math.sin(4*O)/4+0.0000002081*math.sin(6*O)/6)/1.0050517739

Q = L +(0.00506237764 * math.sin(2*P)/2-0.00001062451*math.sin(4*P)/4+0.0000002081*math.sin(6*P)/6)/1.0050517739

R = L +(0.00506237764 * math.sin(2*Q)/2-0.00001062451*math.sin(4*Q)/4+0.0000002081*math.sin(6*Q)/6)/1.0050517739

S = math.tan(R)

T = 0.006738525415*(math.cos(R))**2

U = 6378245/math.sqrt(1-0.006693421623*(math.sin(R))**2)

V = 6378245*(1-0.006693421623)/(math.sqrt((1-0.006693421623*(math.sin(R))**2)))**3

W = 5+3*S**2+T-9*T*S**2

X = 61+90*S**2+45*S**4

Y = 1+2*S**2+T**2

Z = 5+28*S**2+24*S**4+6*T+8*T*S**2

Lat= (180/math.pi)*(R-(C-D*1000000-500000)**2*S/(2*V*U)+(C-D*1000000-500000)**4*W/(24*U**3*V)-(C-D*1000000-500000)**6*X/(7200*U**5*V))

Lon= (180/math.pi)*(C-D*1000000-500000)*(1-(C-D*1000000-500000)**2*Y/(6*U**2)+(C-D*1000000-500000)**4*Z/(120*U**4))/(U*math.cos(P))

Lat = Lat

Lon = K + Lon

return (Lon, Lat)

2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函數(shù)

borderType= None)函數(shù)

此函數(shù)利用高斯濾波器平滑一張圖像。該函數(shù)將源圖像與指定的高斯核進(jìn)行卷積。

src:輸入圖像

ksize:(核的寬度,核的高度)，輸入高斯核的尺寸，核的寬高都必須是正奇數(shù)。否則，將會(huì)從參數(shù)sigma中計(jì)算得到。

dst:輸出圖像，尺寸與輸入圖像一致。

sigmaX:高斯核在X方向上的標(biāo)準(zhǔn)差。

sigmaY:高斯核在Y方向上的標(biāo)準(zhǔn)差。默認(rèn)為None，如果sigmaY=0，則它將被設(shè)置為與sigmaX相等的值。如果這兩者都為0,則它們的值會(huì)從ksize中計(jì)算得到。計(jì)算公式為：

borderType:像素外推法，默認(rèn)為None（參考官方文檔 BorderTypes

)

在圖像處理中，高斯濾波主要有兩種方式：

1.窗口滑動(dòng)卷積

2.傅里葉變換

在此主要利用窗口滑動(dòng)卷積。其中二維高斯函數(shù)公式為：

根據(jù)上述公式，生成一個(gè)3x3的高斯核，其中最重要的參數(shù)就是標(biāo)準(zhǔn)差 ，標(biāo)準(zhǔn)差 越大，核中心的值與周圍的值差距越小，曲線越平滑。標(biāo)準(zhǔn)差 越小，核中心的值與周圍的值差距越大，曲線越陡峭。

從圖像的角度來(lái)說(shuō)，高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差 越大，平滑效果越不明顯。高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差 越小，平滑效果越明顯。

可見，標(biāo)準(zhǔn)差 越大，圖像平滑程度越大

參考博客1:關(guān)于GaussianBlur函數(shù)

參考博客2:關(guān)于高斯核運(yùn)算

怎么用python表示出二維高斯分布函數(shù)，mu表示均值，sigma表示協(xié)方差矩陣，x表示數(shù)據(jù)點(diǎn)

clear?

close?all

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

rand('state',0)

sigma_matrix1=eye(2);

sigma_matrix2=50*eye(2);

u1=[0,0];

u2=[30,30];

m1=100;

m2=300;%樣本數(shù)

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm1數(shù)據(jù)集

Y1=multivrandn(u1,m1,sigma_matrix1);

Y2=multivrandn(u2,m2,sigma_matrix2);

scatter(Y1(:,1),Y1(:,2),'bo')

hold?on

scatter(Y2(:,1),Y2(:,2),'r*')

title('SM1數(shù)據(jù)集')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm2數(shù)據(jù)集

u11=[0,0];

u22=[5,5];

u33=[10,10];

u44=[15,15];

m=600;

sigma_matrix3=2*eye(2);

Y11=multivrandn(u11,m,sigma_matrix3);

Y22=multivrandn(u22,m,sigma_matrix3);

Y33=multivrandn(u33,m,sigma_matrix3);

Y44=multivrandn(u44,m,sigma_matrix3);

figure(2)

scatter(Y11(:,1),Y11(:,2),'bo')

hold?on

scatter(Y22(:,1),Y22(:,2),'r*')

scatter(Y33(:,1),Y33(:,2),'go')

scatter(Y44(:,1),Y44(:,2),'c*')

title('SM2數(shù)據(jù)集')

end

function?Y?=?multivrandn(u,m,sigma_matrix)

%%生成指定均值和協(xié)方差矩陣的高斯數(shù)據(jù)

n=length(u);

c?=?chol(sigma_matrix);

X=randn(m,n);

Y=X*c+ones(m,1)*u;

end

python怎樣做高斯擬合

需要載入numpy和scipy庫(kù)，若需要做可視化還需要matplotlib（附加dateutil,?pytz,?pyparsing,?cycler,?setuptools庫(kù)）。不畫圖就只要前兩個(gè)。

如果沒有這些庫(kù)的話去 下載對(duì)應(yīng)版本，之后解壓到 C:\Python27\Lib\site-packages。

import?numpy?as?np??

import?pylab?as?plt??

#import?matplotlib.pyplot?as?plt??

from?scipy.optimize?import?curve_fit??

from?scipy?import?asarray?as?ar,exp??

x?=?ar(range(10))??

y?=?ar([0,1,2,3,4,5,4,3,2,1])??

def?gaussian(x,*param):??

return?param[0]*np.exp(-np.power(x?-?param[2],?2.)?/?(2?*?np.power(param[4],?2.)))+param[1]*np.exp(-np.power(x?-?param[3],?2.)?/?(2?*?np.power(param[5],?2.)))??

popt,pcov?=?curve_fit(gaussian,x,y,p0=[3,4,3,6,1,1])??

print?popt??

print?pcov??

plt.plot(x,y,'b+:',label='data')??

plt.plot(x,gaussian(x,*popt),'ro:',label='fit')??

plt.legend()??

plt.show()

當(dāng)前文章：關(guān)于python高斯函數(shù)代碼的信息
瀏覽地址：http://muchs.cn/article6/hgsdog.html

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