我已经搜索了一个体面的数量，但还没有找到明确的解决方案来解决我的问题。我目前可以将高斯函数拟合到x轴上的任何数据，这是您查看高斯拟合教程时看到的典型数据集。现在我的数据在x轴上方提高了一定数量，所以我不能让我的高斯拟合击中x轴。我的解决方案是用一个额外的+ y0常量定义一个高斯函数。我只是不知道如何编码！目前我有以下。 n = len(xcut)
mean = center
我有一个具有未知位置的嘈杂的非正常二维高斯数组，以及未知的均值和方差。我怎样才能计算高斯的中心位置和它的宽度和高度在一定的置信水平？ 对于样品的情况下像一个完美的普通2D高斯： def gauss2d(shape=(200,200),sigma=20):
m,n = [(ss-1.)/2. for ss in shape]
y,x = np.ogrid[-m:m+1,-n:n+
我有这个代码将执行图像上的高斯滤波器（低通滤波器）。但是，此滤镜仅适用于灰度图像。我该如何改进它，以便它可以在彩色图像上工作？我知道有很多内置函数，但我是图像处理的新手，我正在尝试学习基础知识。 %Read an Image
Img = imread('peppers.png');
Im = rgb2gray(Img);
I = double(Im);
%Design the Gauss
我试图在数据集data = [[x，y]，...上实现期望最大化算法（高斯混合模型）... ]。我正在使用mv_norm.pdf(data, mean,cov)函数来计算群集责任。但COV的后6-7次迭代计算协方差（COV矩阵）的新值之后，COV矩阵是变奇异即行列式为0（非常小的值），并且因此它给错误 ValueError: the input matrix must be positive se