C++ ITK读取序列DICOM，重采样修改Origin, Spacing, Size，零均值单位方差归一化，保存为nii文件，ITK转VTK，VTK可视化

主要介绍了python实现几种归一化方法（Normalization Method），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

有些MATLAB7.0中没有mapminmax函数，可以通过添加此函数，实现归一化功能。

本文实例讲述了Python数据预处理之数据规范化。分享给大家供大家参考，具体如下： 数据规范化 为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化（归一化）处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。 数据规范化方法主要有： – 最小-最大规范化 – 零-均值规范化 数据示例 代码实现 #-*- coding: utf-8 -*- #数据规范化 import pandas as pd import numpy as np datafile = 'normalization_data.xls' #参数初始化 data = pd.read_excel(dat

主要介绍了TensorFlow实现批量归一化操作的示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

人脸识别正负样本集，负样本2500多，且为处理后灰度图；正样本1000多张，且为归一化后的图片；同时负样本也是适应于车辆识别，车牌识别，行人检测等

图像超分辨率重建研究存在结果客观衡量指标不断变优，但是视觉感知质量依旧平滑的问题。同时，应用生成对抗网络的超分辨率模型中的鉴别器（discriminator）设计存在一个普遍的问题，即训练不稳定问题。针对以上问题作出两点改进：提出多损失融合的方法，寻求一种在PSNR指标与感知质量之间的平衡，通过将均方误差损失、感知损失、风格损失与对抗损失进行融合的方法，在提高PSNR值的同时，改善图像视觉质量；在基于生成对抗网络的超分辨率模型的鉴别器设计中引入谱归一化（spectral normalization），以实现更稳定有效的训练。结果显示，改进后的方法得到了更高的PSNR指标与更逼真的视觉感知质量，并进一步表明感知质量对于超分辨率重建的重要性。

matlab实现归一化8点法

立体声匹配 *作者： （2020年1月） 总览 这个小工具是简单的立体声匹配的手动实现。 从不同的角度拍摄的两个经过校正的图像： 左图 正确的图像 通过两个匹配算法来组合以深度图像，简单胜者为王它，所有（WTA）或更复杂的半全局匹配（SGM）与绝对差的几个匹配成本（和（SAD），总和平方差（SAD）或归一化互相关（NCC） ）。 使用accX精度度量将结果与真实情况进行比较，不包括使用遮罩遮挡的像素。 公式 有关所涉及公式的精确细节（匹配成本，匹配算法和精度度量），请参阅Theory.pdf 。 文件 输入图像的data/目录（左眼和右眼） output/生成深度图像输出的目录 Ma

基于人眼定位后人脸表情归一化Jaffe库，分辨率为64*64