Eric2016_Lv的博客

声明：本文笔记来源《一个贯穿图像处理与数据挖掘的永恒问题》，作者为左飞，原文地址： 更多细节点击这里。 # 1. 算法基础部分：求解一个3*3矩阵的中位数，常常用在图像处理中的patch处理。 # 2. R语言基础部分：读取数据，预处理，Kmeans算法实现。算法基础假如有一个矩阵为 036147258 \begin{matrix} 0 & 1& 2 \\

今天偷偷地背着老板去上本科生的计算机视觉课，然后讲的全部都是照相机的物理知识，作为曾经物理的爱好者，自然非常感兴趣，因此也接触了景深这个概念DOF，英文全称是Depth of Field。本文着重介绍几个概念性质的东西。焦点（focus）弥散圆（confusion cirlce）景深（DOF）景深的计算焦点与光轴平行的光线射入凸透镜时，理想的镜头应该是所有的光线聚集在一点后，再以锥状的扩

上篇博客介绍了最小均方算法(LMS)，其实里面的东西包含的很多，其中有最小二乘法，梯度下降以及随机梯度下降法。这篇博客着重介绍最小二乘法的推导，来源以及做一点儿推广。下面进入正题：最小二乘法的闭形式推导在上篇博客我们引入了J(θ)J(\theta)成本函数的具体形式，这里我们要推导出关于θ\theta的“闭形式”，数学上也称为解析解的形式。下面我们要重新将JJ写成矩阵乘向量的形式。给定一个训练集，定

Reference: https://home.deib.polimi.it/matteucc/Clustering/tutorial_html/cmeans.html

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Aug 14 21:13:18 2017Project: Autoencoder 'Net'@author: DidiLvE-mail: Eric2014_Lv@sjtu.edu.cnReference: 《Tensorflow实战》 P59-P66"""import numpy as npimpor

由于接下来要做医学图像的东西，老板先让我跑着TF来玩玩积累经验。 作为一个非计算机科班出身的人，写代码与理解代码的能力尤为重要。 本文根据链接进行了代码修改和体会，其中学到了很多。强调： 学习本博客一定要参考原博客的详细过程阐释作为基础，同时结合我代码里面的注释，才能达到最佳的学习效果。重点： 对于generator的理解，请参考链接paper，其中值得注意的是在U-...

注意： 我自己是用来训练医学图像生成新的医学图像的，所以我的label都是1（或者其他数值），因为在GAN训练的时候完全用不到，只有分类的问题才能用到。 如果训练分类问题下文中的代码就没用了，不过可以参考这个链接。 我的图片是黑白的，所以channel为1，并且图片保存的格式为png的，所以大家理解的时候请注意image=tf.image.decode_png(image_c...

这篇代码与上两篇博客紧密相连，在上篇博客的注意部分提到，feed_dict需要喂numpy.array这种数据，但是我自己用的方法生成队列batch的数据类型为tensor，那么就没法喂到feed_dict里面了，所以查了各种Stack Overflow后发现，绕开feed_dict的形式，去掉placeholder在图创建的时候，直接输入数据，就可以了。具体细节见下面代码。 为了博文的完整性，...

训练自己的CT数据集