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python小波核函数 scipy小波变换( 二 )

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【python小波核函数 scipy小波变换】实际上应用最多的是高斯核函数(Gaussian Kernel)，也就是标准正态分布 。所谓核密度估计就是把所有离散点的核函数加起来，得到整体的概率密度分布 。核密度估计在很多机器学习算法中都有应用，比如K近邻、K平均等 。
在支持向量机里，也有“核”的概念，同样也是给数据升维，最常用的还是高斯核函数，也叫径向基函数(Radial Basis Funtion) 。
seaborn.kdeplot内置了多种kerne，总有一款适合你 。
Python中怎样编写混合核函数?这个和用不用python没啥关系，是数据来源的问题 。调用淘宝API，使用 api相关接口获得你想要的内容，我 记得api中有相关的接口，你可以看一下接口的说明 。用python做爬虫来进行页面数据的获龋 。
2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函数borderType= None)函数
此函数利用高斯滤波器平滑一张图像 。该函数将源图像与指定python小波核函数的高斯核进行卷积 。
src:输入图像
ksize:(核的宽度,核的高度)python小波核函数，输入高斯核的尺寸，核的宽高都必须是正奇数 。否则 ， 将会从参数sigma中计算得到 。
dst:输出图像，尺寸与输入图像一致 。
sigmaX:高斯核在X方向上的标准差 。
sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差 。默认为None，如果sigmaY=0，则它将被设置为与sigmaX相等的值 。如果这两者都为0,则它们的值会从ksize中计算得到 。计算公式为：
borderType:像素外推法，默认为None（参考官方文档 BorderTypes
)
在图像处理中，高斯滤波主要有两种方式：
1.窗口滑动卷积
2.傅里叶变换
在此主要利用窗口滑动卷积 。其中二维高斯函数公式为：
根据上述公式，生成一个3x3的高斯核，其中最重要的参数就是标准差，标准差越大，核中心的值与周围的值差距越?。咴狡交?。标准差越小 ， 核中心的值与周围的值差距越大，曲线越陡峭 。
从图像的角度来说，高斯核的标准差越大，平滑效果越不明显 。高斯核的标准差越小，平滑效果越明显 。
可见，标准差越大，图像平滑程度越大
参考博客1:关于GaussianBlur函数
参考博客2:关于高斯核运算
关于python小波核函数和scipy小波变换的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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