计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支，它涉及到图像分析、模式识别和机器学习等多个技术的交叉应用。《Computer Vision》一书由Linda Shapiro撰写，这本书是计算机视觉领域的经典之作，对于初学者和深入研究者来说都是一份宝贵的资源。Linda Shapiro作为华盛顿大学的导师，她的专业知识和实践经验为本书提供了坚实的理论基础和实践指导。 本书的核心内容可能涵盖以下几个方面： 1. **图像获取与处理**：计算机视觉系统要能从环境中获取图像，这包括了摄像头的工作原理、图像传感器以及图像数字化的过程。书中可能会讲解如何进行图像预处理，如灰度化、直方图均衡化、噪声过滤等，这些步骤对后续的特征提取至关重要。 2. **特征检测与描述**：计算机视觉中的关键一步是识别出图像中的关键特征，比如边缘、角点、纹理等。SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和HOG（方向梯度直方图）等算法可能会在书中被详细介绍，它们用于在不同尺度和旋转下稳定地检测和描述图像特征。 3. **物体识别与分类**：通过对特征的匹配和比较，计算机可以识别出图像中的物体。这部分可能涉及机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络（包括深度学习方法，如卷积神经网络CNN）以及决策树等，用于构建识别模型。 4. **图像配准与重建**：图像配准是将多张图像对齐，以便于分析或融合，这对于立体视觉和三维重建尤其重要。书中可能会讨论光流法、基于特征的配准和基于区域的配准方法。 5. **场景理解**：这一部分将涉及更高层次的视觉任务，如场景分类、语义分割和实例分割。通过深度学习模型，如FCN（全卷积网络）和Mask R-CNN，计算机可以理解图像中的各个元素及其关系。 6. **视觉追踪与运动分析**：追踪特定对象在连续帧中的位置是计算机视觉中的一个基本问题。卡尔曼滤波器、粒子滤波器以及最近邻搜索等方法可能会被用来解决这个问题。 7. **深度学习在计算机视觉中的应用**：近年来，深度学习极大地推动了计算机视觉的发展。书中会介绍深度学习的基本概念，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及生成对抗网络（GAN），并展示它们在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的应用。 8. **实际应用与案例研究**：作者可能会结合实际应用场景，如自动驾驶、人脸识别、医疗影像分析等，来阐述计算机视觉技术的使用和挑战。 《Computer Vision》一书作为入门读物，将引导读者逐步深入计算机视觉的世界，从基础概念到前沿技术，全面系统地掌握这一领域的核心知识。对于正在华盛顿大学攻读硕士学位的读者来说，这将是一次宝贵的学习体验。

正态分布的shapiro-wilk检验法，适合样本量n满足3=<n<=50的情况。

2015年9月14日，位于汉福德和利文斯顿的两个LIGO探测器从距离约400 Mpc的二元黑洞系统的合并中检测到了瞬态重力波（GW150914）。 我们指出，GW150914经历了Shapiro延迟，这是因为沿视线方向大约1800天的质量分布具有引力。 同样，引力子在0.2 s的窗口内在大约200 Hz的频率范围内几乎同时到达，使我们能够限制引力子在不同频率之间违反Shapiro延迟和爱因斯坦等效原理的情况。 根据计算出的Shapiro延迟和观察到的信号持续时间，对引力子的等效原理的频率相关违反被限制为O（10-9）的精度。

采用夏皮罗一威尔克 (Shapiro-Wilk test）检验法对评分一致性进行检验，并利用此 检验法对每个评委的公平性进行评价。为了验证其可行性，给出了具体的模拟数据进行 分析和运算，达到了较好的效果。 由于每个评委看待问题的角度不同，个人观念也有差异，所以不同评委对同一份答 卷评的分数有高有低，可能出现“不公平”及尺度偏差等问题。在处理这些数据时，充分 考虑了评委的差异，给评委打的分数乘上一个系数，构造出了最终的分数调整计算公式， 根据实际情况，利用回归方程和最小二乘法确定系数的大小。通过构造具体的例子说明 此方法确实可行。

Shapiro-Wilk 复合正态性参数假设检验，样本量 3<= n <= 5000。基于 Royston R94 算法。 此检验还对 platykurtic 样本执行 Shapiro-Francia 正态性​​检验。

计算机视觉 shapiro 中文版，经典的入门教材

夏皮罗维尔克检验(Shapiro-Wilk test)的步骤原理以及python3实现的程序，判断是否是正态分布，

计算机视觉 - 夏皮罗Shapiro, Linda G., 斯托克曼Stockman （美）Linda G.Shapiro，（美）George C.Stockman著； 赵清杰，钱芳，蔡利栋译 页数:429 出版社:北京市：机械工业出版社 出版日期:2005.03

示例：[SW, SF] = swft(x_list, names, 1) 输入参数： 1) x_list - 要测试的数据的数值或单元矩阵。 行是观察。 列被视为自变量。 2) 名称（可选）- 变量名称的单行元胞数组。 （注意：如果 x_list 是元胞数组，则第一行可以包含变量名称。）如果省略名称参数，则 swft 分配通用标签“ var 1” ...“ var n”，用于在输出表中显示。 3) 标志（可选） - 在输出表中用“< 0.0001”代替 p 值小于0.0001： 0（默认） - 显示计算的 p 值1 - 显示“< 0.0001” 输出： 1) SW - 包含 Shapiro-Wilks 检验结果的表格。 2) SF - 包含 Shapiro-Francia 检验结果的表格。 swft 函数计算正态分布的 Shapiro-Wilk 和 Shapiro-Francia 检

Computer Vision by Linda Shapiro