研一学习数字图像处理，导师让我用Python编写基于拉普拉斯算子的图像锐化，并且是在不直接调用OpenCV的情况下，由于现在还没有学习锐化彩色图像，所以本博客先联系锐化灰度图。print # 检查图像大小。img=cv.resize # 将图像缩小为原来的
贝叶斯推断之拉普拉斯近似本文介绍使用拉普拉斯近似方法来求解贝叶斯后验概率分布。\等式右边的分母，可视为常量。\就是上文使用牛顿法求得的最优参数。因此，对它进行二阶泰勒展开如下：。有了这个高斯分布之后，对于每一个新样本，计算该高斯分布的期望值，就是模型对这个
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