y_est = bm3d.bm3d(z, psd, lambda_thr3D=0.5)怎么调用bm3d
时间: 2024-05-04 09:20:52 浏览: 25
这段代码调用了一个名为 "bm3d" 的函数,该函数需要传入 3 个参数:z、psd 和 lambda_thr3D。其中,z 是输入的待去噪图像,psd 是 z 的功率谱密度,lambda_thr3D 是一个控制阈值的参数。你需要保证你的 Python 环境中已经安装了 bm3d 相应的库(比如 PyBM3D),并且将其导入到你的代码中。可以使用以下代码导入 bm3d 库:
```python
import bm3d
```
然后,你就可以使用上述代码进行 bm3d 去噪了。需要注意的是,你需要根据自己的需求调整 lambda_thr3D 这个参数的值,以达到最佳的去噪效果。
相关问题
硬阈值参数3D 变换系数 lambda_thr3D在y_est = bm3d(z, psd)中怎么调用
在函数`bm3d(z, psd, lambda_thr3D)`中,`lambda_thr3D`代表了硬阈值参数3D 的变换系数。具体来说,`lambda_thr3D`是一个控制阈值的参数,它可以影响到BM3D算法的去噪效果,一般来说,`lambda_thr3D`越小,去噪效果越好,但是也会导致图像细节的丢失,因此需要在实际应用中进行调整。
在函数中,`lambda_thr3D`是作为一个参数传入的,因此调用时可以根据具体的应用场景和需求来调整`lambda_thr3D`的值。一般来说,可以使用默认值进行测试,然后根据实际情况进行调整。例如,可以尝试在一系列不同的`lambda_thr3D`值下运行`bm3d`函数,然后根据预期的去噪效果和运行效率来选择最佳的`lambda_thr3D`值。
import numpy import scipy.special class NeuralNetwork(): def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes=inputnodes self.hnodes=hiddennodes self.onodes=outputnodes self.lr=learningrate self.wih=numpy.random.normal(0.0,pow(self.hnodes,-0.5),(self.hnodes,self.inodes)) self.who=numpy.random.normal(0.0,pow(self.onodes,-0.5),(self.onodes,self.hnodes)) self.activation_function=lambda x:scipy.special.expit(x) pass def train(self,input_list,target_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T targets=numpy.array(target_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) output_errors=targets-final_outputs hidden_errors=numpy.dot(self.who.T,output_errors) self.who+=self.lr*numpy.dot((output_errors*final_outputs*(1.0-final_outputs)),numpy.transpose(hidden_outputs)) self.wih+=self.lr*numpy.dot((hidden_errors*hidden_outputs*(1.0-hidden_outputs)),numpy.transpose(inputs)) pass def query(self,input_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) return final_outputs print('n')写一下注释
以下是对代码的注释:
```python
import numpy
import scipy.special
class NeuralNetwork():
def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):
# 初始化神经网络的输入层、隐藏层、输出层的节点数以及学习率
self.inodes = inputnodes
self.hnodes = hiddennodes
self.onodes = outputnodes
self.lr = learningrate
# 初始化输入层到隐藏层和隐藏层到输出层的权重
# 对权重进行随机初始化,取值范围为均值为0,标准差为节点数的负平方根
self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))
self.who = numpy.random.normal(0.0, pow(self.onodes, -0.5), (self.onodes, self.hnodes))
# 定义激活函数为 sigmoid 函数
self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)
def train(self,input_list,target_list):
# 将输入列表和目标列表转换为二维数组
inputs = numpy.array(input_list, ndmin=2).T
targets = numpy.array(target_list, ndmin=2).T
# 计算隐藏层的输入和输出
hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
# 计算输出层的输入和输出
final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
# 计算输出层误差和隐藏层误差
output_errors = targets - final_outputs
hidden_errors = numpy.dot(self.who.T, output_errors)
# 更新隐藏层到输出层和输入层到隐藏层的权重
self.who += self.lr * numpy.dot((output_errors * final_outputs * (1.0 - final_outputs)), numpy.transpose(hidden_outputs))
self.wih += self.lr * numpy.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1.0 - hidden_outputs)), numpy.transpose(inputs))
def query(self,input_list):
# 将输入列表转换为二维数组
inputs = numpy.array(input_list, ndmin=2).T
# 计算隐藏层的输入和输出
hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
# 计算输出层的输入和输出
final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
# 返回最终输出
return final_outputs
# 创建神经网络实例
input_nodes = 3
hidden_nodes = 3
output_nodes = 3
learning_rate = 0.3
n = NeuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes,learning_rate)
# 使用训练数据进行训练
training_data = [[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6], [0.7, 0.8, 0.9]]
for data in training_data:
n.train(data, data)
# 使用测试数据进行测试
test_data = [0.2, 0.5, 0.8]
print(n.query(test_data))
```
这个神经网络实现了一个简单的自编码器,训练数据和测试数据都是由一些简单的数字组成。