Tensor Voting Framework: 2D Medioni张量方法的Matlab实现-ITADN社区

Tensor Voting Framework: 2D Medioni张量方法的Matlab实现

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本项目提供Medioni张量方法在二维图像处理中的MATLAB实现，基于Tensor Voting框架，用于边缘检测和特征提取。在 MATLAB v7.4.0.287 中实现由 Gerard Medioni 的《计算机视觉》一书中的新兴主题。请参阅 demo.m 文件以开始使用框架。如果遇到错误，请联系 tlinton@cs.utah.edu。注意事项： - create_stick_tensorfield 函数的第 70 行并非 Gerard Medioni 对张量棒字段描述的一部分，而是为了使生成的张量字段与书中图表一致而添加。 - 若要获取与 Medioni 文本中所述相同的原始张量场，请删除该行。 - 当前框架仅包含一项用于特征提取的操作（calc_ortho_extreme）。如果您希望在框架内加入其他特征提取方法，请联系 tlinton@cs.utah.edu。

Tensor Voting理论解析及代码实现

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本文将详细介绍Tensor Voting理论，并提供该理论的具体代码实现方法，帮助读者深入理解并应用于实际问题中。 tensor voting理论详解是一份很棒的资源，希望大家多多支持。

Tensor Voting二维代码

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Tensor Voting是一种计算机视觉中的信息传播算法，用于形状恢复和特征检测。本项目实现其二维编码版本，应用于图像处理与模式识别领域。 **Tensor Voting 二维实例代码详解** Tensor Voting 是一种在图像分析与计算机视觉领域广泛应用的理论框架，通过投票机制来捕获并传播局部结构信息。该理论的核心是利用张量数据结构表示像素点周围的环境信息，并通过投票过程推断全局几何特性。压缩包内含一系列C++源文件，实现二维Tensor Voting算法。 1. **gen_pb_vote.cpp**：此文件可能包含生成问题边界（如边缘、角点）的投票函数代码。 2. **extrema.cpp**：极值点检测是Tensor Voting的重要环节，该文件实现了局部最大值和最小值的检测功能。 3. **data.cpp**：数据处理文件，涉及读取、存储及操作输入图像或张量数据的功能实现。 4. **mutil.cpp**：包含通用数学运算、矩阵操作等辅助函数集合，用于支持Tensor Voting算法实现。 5. **TV.cpp**：核心算法的实现部分，包括创建和投票过程中的关键步骤。 6. **main.cpp**：主程序文件，负责调用上述模块执行完整的Tensor Voting流程，并提供用户接口以输入参数或处理特定数据。此外还包括Visual Studio项目文件（如 TVlib.dsp 和 TVlib.dsw）用于管理和编译整个库。头文件 data.h 和 TV.h 包含了算法相关的数据结构定义和函数声明，支持不同源文件之间的正确编译与链接。压缩包提供的代码实现了一个完整的二维Tensor Voting流程，包括从输入处理、张量构建到极值点检测等步骤。这些资源对于理解和应用该理论非常有价值。通过学习分析这些代码，开发者可以深入了解其工作原理，并可能扩展至更高维度或其他应用场景中使用。

Tensor Voting理论解析及伪代码实现

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本文深入探讨了Tensor Voting理论的核心概念及其在计算机视觉和图像处理中的应用，并提供了详细的伪代码示例以指导实践操作。 “Tensor Voting理论详解（包含伪代码实现）是我看过的所有关于Tensor Voting的外文资料中最通俗易懂的文章。其中算法理论和实现的伪代码可以在附录2找到。”

张 tensor 分解的 MATLAB 算法研究与实现

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本论文深入探讨了张量分解的理论基础及其应用价值，并详细介绍了在MATLAB环境下进行张量分解算法的研究与实现过程。在稀疏张量的处理过程中，使用parafac_als算法进行PARAFAC分解是关键步骤之一，并且通常需要配合主函数和其他子函数一起工作。然而，在MATLAB的标准工具包中并没有提供这个功能，因此需要自行编写相关的代码。

MATLAB Tensor Toolbox 3.0及张量分解

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MATLAB Tensor Toolbox 3.0提供高效的数据结构和运算工具用于处理多维数组（张量）。本课程深入讲解其最新功能，并介绍张量在数据分析中的高级应用，特别是张量分解技术。 Tensor Decompositions, the MATLAB Tensor Toolbox, and Applications to Data Analysis 张量工具箱的最新版本专注于提供先进的数学函数库，用于处理高阶数据结构，并支持在数据分析领域中的广泛应用。该工具箱为研究人员和工程师提供了强大的资源来探索、理解和利用复杂的多维数据集。

PyTorch中Tensor张量的数据类型转换方法

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本篇文章主要介绍在深度学习框架PyTorch中如何进行Tensor（张量）数据类型的转换，帮助读者掌握不同场景下的使用技巧。 1. tensor张量与numpy相互转换 tensor 转 numpy： ```python import torch a = torch.ones([2,5]) # 输出为: tensor([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) b = a.numpy() array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]], dtype=float32) ``` numpy 转 tensor： ```python import numpy as np a = np.ones([2,5]) # 输出为: array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) b = torch.from_numpy(a) ``` 注意：上述代码片段展示了如何在PyTorch的tensor和numpy数组之间进行转换。

张量（Tensor）是什么？

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张量是一种数学对象，它是标量、向量和矩阵概念的推广，在物理学、工程学及机器学习等领域中被广泛应用。对于大多数已经熟练掌握数学和物理的工作者来说, 这个问题非常基础。然而，在我刚开始接触张量的时候，这个问题困扰了我很长时间。关于张量的各种定义，哪些是正确的呢？（显然所有这些定义都是正确的）。它们之间有何关联？我会尽量用简单的语言来阐述我对这个概念的一些基本理解。从物理学的角度来看, 张量的概念早在19世纪末就被数学家提出了, 但真正得到广泛应用还是在相对论出现之后。原因在于，在相对论中，不同的参考系下观察同一个物理系统时，它的表现形式会有所不同：例如粒子的动量和能量会在不同参考系之间通过洛伦兹变换相联系。

Matlab张 tensor 积代码 - tSPN: 张量和积网络

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tSPN是一款基于MATLAB开发的工具包，专注于实现张量和积网络（Tensor Skew Product Networks）的相关算法。它为研究人员提供了一个高效的平台来探索和应用张量和积在网络结构中的潜力，特别适用于复杂数据模式的学习与表示。该软件包包含用于将经过训练的SPN转换为紧凑tSPN的Matlab/Octave代码。函数`demonstration`展示了使用`tspn_iden`算法在将已训练的SPN转化为tSPN时的应用。核心功能如下： - `[core，nz，data，testdata]=tspn_iden（张量，权重，sample_train，sample_test，opts）` 将SPN转换为紧凑形式的tSPN。此过程中未重复查找非重复样本。 - `findnonsample.m` 查找非样本数据（负样本）。 - `推论=cpSPNinf（张量，权重，样本）` 计算规范多义词的推理结果。这些功能基于论文《深度模型压缩和推理加速中的总和积网络在张量列车上的应用》。作者包括高静云、陈聪、张宇科、金·巴瑟里尔以及黄毅。

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