weixin_42150026的博客

本文主要解释： (1)传统离散信号处理中的卷积维度 L = M+N -1；(2)matlab卷积函数中的shape=full, same, valid所导致的不同卷积输出维度，和tensorflow的tf.nn.conv2d中的padding=same,valid导致的不同输出维度；(3) pytorch中的卷积函数中设置的padding以及torch官方给的卷积的shape计算公式本...

看了这个博主是用梯形积分做的：https://blog.youkuaiyun.com/turn88/article/details/8823204我觉得不太对按照下面的代码测试，对于随机散点图的凸包，两种面积算出来一样而对于一个简单的矩形，area3==36和area4==28，值并不一样clc;clear;close all;xx = rand(1,50);yy = rand(si...

Gonzalez的Digital Image Processing中介绍了HSI颜色空间，以其中的圆锥模型为例HSI(也称为HSL(Lightness))和HSV的区别可以这样理解最本质的区别是V和I不同，V指的是value，V=max(R,G,B)，就是说HSV只有下半个圆锥，中轴线是灰度（最下面是纯黑，最上面是纯白），然后HSI是如图所示的两个圆锥组合，中轴线是灰度（同样最下面是纯...