模糊算法

　　　　　　　　　　　　　　　　　　模糊聚类 模糊聚类与K-means算法有异曲同工之妙，两者各有优劣势，K-means算法的介绍连接：https://www.cnblogs.com/bokeyuancj/p/11460883.html 基本概念： 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质，而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法，使用微积分计算技术求最优代价函数，在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数，为此要假定合适的模型，模糊聚类算法的向量可以同时属于多个聚类，从而摆脱上述问题。 模糊聚类分析算法大致可分为三类 （1）分类数不定，根据不同要求对事物进行动态聚类，此类方法是基于模糊等价矩阵聚类的，称为模糊等价矩阵动态聚类分析法。 （2）分类数给定，寻找出对事物的最佳分析方案，此类方法是基于目标函数聚类的，称为模糊C均值聚类。 （3）在摄动有意义的情况下，根据模糊相似矩阵聚类，此类方法称为基于摄动的模糊聚类分析法

七段 :复利 对于个人来说 需要满足的代价是 经得起时间的考验,持续学习 ,坚持锻炼 做到延迟满足 复利 = 本金*利率 耐心 ,智慧 和时间 都是复利的 朋友 这个操作最大的 难点在于 停止 对抗手段是: "不可或缺", “唯一的” "垄断" 自己的问题: 为了眼前的利益,放弃长期的利益 不可靠的未来: 未来谁也说不好, 八段 愿景 :设计人生的导航系统 组成 核心理念: 你努力要变成什么样的人 未来蓝图: 你努力要做成什么样的事 特点: 不解决具体的问题 ,很鸡汤 ,很抽象 ,很远 但你时不时就要看看它, 确定你还在这个方向努力 ,没有跑偏. 这种模糊的精确,好过精确的模糊. 这种模糊 ,就是对抗 一些风险 而设立的, 比如 当你陷入细节,失去大方向的时候. 愿景效能: 九段涌现:自己身上发挥群体智慧 理念: 奇思妙想 来源于 群体 ,一个平台 ,一个组织 涌现的结果 是有很多要素组成的, 这些要素 并非奇珍异草 而是 我们平时所见所闻. 但 你通过创造力 ,将他们协调 串在一起 你会发现 : 妙啊! 比如在 哔哩哔哩 上 看的鬼畜视频 不得不说 精彩! 同样几个要素 ,换个 组织方式(换个歌,换个视频) 我又能哈哈大笑起来. 神了 核心: 他们怎么做到的 “时间 " + “积累” +” 组织能力"+ “技巧” 来源： https://blog.csdn.net/qq

目录 1 前言. 1 1.1 植物的发展史. 1 1.1.1 植物界的类群及多样性. 1 1.1.2 植物的分类等级. 2 1.2植物的识别方法. 3 1.2.1 花与种子的特性. 3 1.2.2 叶子的特征. 3 1.3 什么是数字图像处理. 5 1.3.1 数字图像处理概念及其意义. 5 1.3.2 数字图像处理中的基本图像类型. 6 1.3.3 图像格式分析. 7 1.4 什么是模式识别. 8 1.4.1 模式识别的概念. 8 1.4.2 模式识别研究方向. 9 1.4.3 模式识别在实际中的应用. 10 2 预处理与算法研究. 10 2.1 图像的预处理. 10 2.2 数字图像处理方法. 11 2.2.1 二值处理. 11 2.2.2 模糊模式识别算法. 12 2.2.3 边缘检测与轮廓提取. 12 3.2.4 信息存储. 14 3 算法实现. 14 3.1 分析实际工作过程. 14 3.2 算法实现过程. 15 3.2.1 掏空内部点算法的基本思想. 15 3.2.2 边界跟踪算法的基本思想. 15 3.2.3 部分实现代码. 18 4 小结分析. 25 5 参考文献. 26 6 致谢. 27 1 前言 1.1 植物的发展史 1.1.1 植物界的类群及多样性 植物界的发生和发展经历了漫长的历史，随着地球历史的发展，由原始生物不断演化，其间大约经历了30亿年

摘要 视频恢复任务，包括超分辨率，去模糊等，正在计算机视觉社区中引起越来越多的关注。在NTIRE19挑战赛中发布了名为REDS的具有挑战性的基准。这个新的基准测试从两个方面挑战现有方法：(1)如何在给定大运动的情况下对齐多个帧，(2)如何有效地融合具有不同运动和模糊的不同帧。在这项工作中，我们提出了一种新的视频恢复框架，其具有增强的可变形卷积，称为EDVR，以应对这些挑战。首先，为了处理大运动，我们设计了金字塔，级联和可变形(PCD)对准模块，其中使用可变形卷积以粗到细的方式在特征级别完成帧对齐。 其次，我们提出了时间和空间注意(TSA)融合模块，其中在时间和空间上都应用注意力，以便强调后续恢复的重要特征。 得益于这些模块，我们的EDVR赢得了冠军，并且在NTIRE19视频恢复和增强挑战的所有四个轨道中都大幅超越了第二名。 EDVR还展示了最先进的视频超分辨率和去模糊方法的卓越性能。代码可在https://github.com/xinntao/EDVR找到。 1.介绍 在本文中，我们描述了我们在NTIRE 2019视频恢复和增强挑战中的成功解决方案。 该挑战为上述任务发布了一个有价值的基准，称为REalistic和Diverse Scenes数据集(REDS)。相比下，对于现有数据集，REDS中的视频包含更大且更复杂的内容动作，使其更具现实性和挑战性

在几年前写的一篇关于BEEP的文章时，我曾经说过Beep的去噪作用可以用于磨皮，并且给出了结论BEEP比可牛和美图等的效果要更为好，现在看来，那个结论确实是太为夸张和固定了。不同的人的审美观不同，同一个人在不同时段审美观也会有所差异，现在看来，我到时觉得可牛影像的带有肤质保留效果的磨皮更加自然，也更加符合实际的情况。 在前段日子里，又随意的百度了下PS的磨皮教程，看到了很多的曾经看过的例子，也看到了一些当时不以为然的文章。其中就包括 http://www.missyuan.com/thread-468975-1-1.html 这里讲的流程，因为看到其第二步为： 2、用插件磨皮 这一步很重要，直接影响最终效果，磨光一些，不要担心纹理。 平湖老师可能用的NeatImage，我这里使用的是Portraiture， 把红框内的滑块都拉到最大。 当时自己没有NeatImage，也未安装Portraiture，所以对这个教程就不以为然了。 当我再次浏览此教程时，终于耐下心自己试验了下， 虽然我还是没有安装NeatImage和Portraiture，但是可以直接用PS自带的表面模糊来替代，虽然效果会有所不同，但是却不影响算法的核心效果。事实再次证明一个真理：别人讲一千遍好，不如自己都一次感受深。 那么这个教程的一个最关键的效果就是磨皮的同时保留了肤质，很类似于可牛影像的效果，而多次的实践证明