系统介绍：方向导向的图像处理与计算机视觉

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需积分: 0 1 下载量 85 浏览量 更新于2024-07-29 收藏 7.52MB PDF 举报
"《Vision with Direction: A Systematic Introduction to Image Processing and Computer Vision》是一本由Josef Bigun编著的专业书籍，旨在提供一个系统性的教程，深入探讨图像处理和计算机视觉领域。这本书共有146幅图表，其中130幅是彩色的，旨在通过丰富的视觉辅助工具帮助读者理解和掌握复杂的概念。 作者Josef Bigun是来自瑞典哈尔姆斯塔德IDE部门的研究者，他的电子邮件地址为josef.bigun@ide.hh.se，读者可以通过该邮箱或访问网站www.hh.se/staff/josef获取更多学术交流和更新信息。本书获得了Library of Congress Control Number 2005934891的分类，并遵循1998年ACM Computing Classification体系，涉及的类别包括I.4（数字信号处理）、I.5（图像处理理论）、I.3（计算机视觉基础）以及I.2.10（模式识别与机器学习）。 本书的版权受法律保护，所有内容未经许可不得复制、翻译、再版或以任何形式进行传播，除非符合德国1965年版权法的最新规定。任何未经授权的复制行为都将被视为违法行为，可能受到法律追究。 Springer是本书的出版商，表明其在科学和商业领域的专业出版实力，确保了读者获得的是高质量的技术资料。 《Vision with Direction》是一本全面且深入的教材，适合对图像处理和计算机视觉感兴趣的科研人员、工程师以及学生，它不仅提供了扎实的理论基础，还通过大量的实际例子和彩色图表，帮助读者将理论知识应用到实际问题中，提升他们在相关领域的实践能力。"

1．在素材数据文件 car _ profiles . csv 中，共有40个关于汽车配置的样本，包括类型、气缸、 涡轮式、燃料、排气量、压缩率、功率、换档、车重、里程几项特征。试编写程序，完成以下几项数据抽样： (1）随机抽样。无放回，抽取出30％的样本量，并将抽样结果保存到新建的 Excel 文件中，文件名为 samples . xlsx ，数据表标签为"随机抽样"。(2）系统抽样。抽取8个样本，并将结果保存到结果文件中标签为"系统抽样"的表中。 (3）分层抽样。以车重属性分层，抽取属性值为"中"的样本9个，为"轻"的样本3个，为"重"的样本2个，共14个样本，并将结果保存到结果文件中标签为"分层抽样"的表中。 (4）整群抽样。随机抽取里程属性取值为"高""中""低"中的2组样本，并将结果保存到结果文件中标签为"整群抽样"的表中。

2023-06-13 上传
systematic_sample.to_excel('samples.xlsx', sheet_name='系统抽样') # 分层抽样 strata = data.groupby('车重') strata_sample = pd.DataFrame() for group_name, group_data in strata: if group_name == '中':...

using dataset:grazing og R 1.Plot the counts of birds against When and Grazed, respectively, and comment. 2. Fit the Poisson GLM with a log link function, using the systematic component Birds ~ When * Grazed. Use influence.measures() to identify the influential points. 3. Fit the Poisson GLM again without the identified influential points. Compare the estimated coefficients of the two models. (

2023-06-11 上传
1. To plot the counts of birds against When and Grazed, you can use a scatter plot where When is on the x-axis and Grazed is represented by different colors or symbols. You can also create a grouped ...

1.在素材数据文件 car_profiles. csv 中，共有 40 个关于汽车配置的样本，包括类型、气缸涡轮式、燃料、排气量、压缩率、功率、换档、车重、里程几项特征。试编写程序，完成以下几 项数据抽样:(1) 随机抽样。无放回，抽取出 30% 的样本量，并将抽样结果保存到新建的 Excel 文件中文件名为 samples.xlsx，数据表标签为“随机抽样”。 (2) 系统抽样。抽取 8 个本，并将结果保存到结果文件中标签为“系统抽样”的表中。 (3) 分层抽样。以车重属性分层，抽取属性值为“中”的样本9个，为“轻”的样本3个为“重”的样本 2个，共 14 个样本，并将结果保存到结果文件中标签为“分层抽样”的表中。(4) 整群抽样。随机抽取里程属性取值为“高”“中”“低”中的2 组样本，并将结果保存到结果文件中标签为“整群抽样”的表中。

2023-06-13 上传
systematic_sample.to_excel('samples.xlsx', sheet_name='系统抽样', index=False) # 分层抽样 stratified_sample = pd.concat([df[df['车重'] == '中'].sample(9), df[df['车重'] == '轻'].sample(3), df[df['...

"Predicting heart disease using machine learning algorithms: A systematic review and meta-analysis." (Chen et al., 2021)文献综述

2023-04-02 上传
Chen等人（2021）的文献综述旨在评估机器学习算法在预测心脏疾病方面的应用。他们在PubMed，Web of Science和IEEE Xplore等数据库中检索了相关文献，并筛选了符合特定标准的49篇研究。这些研究使用了不同的机器学习...

using dataset:grazing of R,1.Fit the Poisson GLM with a log link function, using the systematic component Birds ~ When * Grazed. Use influence.measures() to identify the influential points. Fit the Poisson GLM again without identified influential points.

2023-06-11 上传
Now, you have fitted the Poisson GLM with a log link function using the systematic component Birds ~ When * Grazed, identified the influential points and removed them, and then fitted the Poisson GLM ...

"Risk Factors for Heart Disease and Heart Attack: A Systematic Review and Meta-Analysis" by Chen et al. (2019)的summary

2023-04-02 上传
(2019) conducted a systematic review and meta-analysis to identify the risk factors for heart disease and heart attack. They analyzed 53 studies involving over 1.7 million participants to determine ...

R语言 fit th Poisson GLM with a logarithmic link function ，using the systematic component Count~Species+factor(Quadrat），when the pearson and deviance residuals are expected to be adequate,datasets:seabirds

2023-06-01 上传
This code will fit a Poisson GLM with the systematic component `Count~Species+factor(Quadrat)` and a logarithmic link function. The `family = poisson(link = "log")` argument specifies the Poisson ...

基于区块链的电子病历存储国外研究现状 文献

2023-04-06 上传
The authors present a prototype system that uses a private blockchain to store electronic health records (EHRs) and allow patients to grant access to their data to healthcare providers. The proposed ...

systematic reuse with ace and frameworks 下载

2023-08-03 上传
总结而言，systematic reuse with ACE和框架的下载意味着我们可以使用已有的解决方案和设计模式来提高代码的重用性，并通过使用ACE和框架的组合来实现更高级别的系统化重用。这种方法可以减少开发时间、提高代码质量...

用R语言先载入GLMsData包，再载入数据集belection，用数据集belection完成 1.Fit the Binomial glm with a logit link function, using the systematic component cbind(Females, Males) ~ Party * Region. Use the analysis of deviance table to select a suitable model. 2.Fit the Binomial glm with a logit link function, using the selected model in the above question. Conduct a diagnostic analysis, i.e. plot: (1) deviance residuals against transformed fitted value; (2) Cook’s distance; (3) Q-Q plot, and then comment. 3. Is overdispersion evident? 4.Find out the estimate coefficient for the PartyLabour and interpret it. 5. Determine if the saddlepoint approximation is likely to be suitable for these data. 步骤要详细

2023-06-12 上传
好的，我会尽力解答您的问题，以下是详细步骤： 1.首先要安装 GLMsData 包，可以使用以下命令完成安装： ```R install.packages("GLMsData") ``` 2.安装完成后，载入 GLMsData 包和 belection 数据集： ...
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