图像处理中的算子是什么意思啊?跟算法有区别吗?请高手指点! [问题点数:20分,结帖人xiaojiang0805]

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OpenCV-图像处理(17、Sobel算子
卷积应用-图像边缘提取 卷积应用-图像边缘提取 边缘<em>是什么</em> – 是像素值发生跃迁的地方,是图像的显著特征之一,在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。 如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数 delta = f(x) – f(x-1), delta越大,说明像素在X方向变化越大,边缘信号越强, 我已经忘记啦,不要担心,用Sobel<em>算子</em>就好!卷积操作! Sobel<em>算子</em> ...
数字图像处理--图像梯度算子的本质
前面我们介绍过图像的梯度,其定义是根据微积分的定义在二维离散函数中推导出来的。但是,我们需要理解,梯度只是一个工具,方法,核心目的是得到像素点与其相邻像素的灰度值变化情况,并通过这种变化来增强图像。这种原始定义的梯度只是这种灰度值变化情况的度量工具。 我们再回顾一下,假设某像素与其8领域用如下矩阵表示: 那么,根据图像梯度的定义: gx = z8 - z5 gy = z6 - z5...
算法中的算子是什么意思,图像处理一样理解
数学中的映射,当映射的作用是把函数映成函数,或者函数映成数的时候,这个映射常常叫做<em>算子</em>. 比如微分<em>算子</em>D,把就是把函数f作用后,把f映成f的导函数. 拉普拉斯<em>算子</em>是一种二阶微分<em>算子</em>. <em>图像处理</em>里都把图像看成R^2上的函数,每个像素只是这个函数的采样点。 在这个意义下,<em>算子</em>就是把一个R^2上的函数变化到另一个R^2上的函数的一个变换。 (表面上看,原图每个点到另一幅图的
spark中常用算子含义及区别
Transform: 1. map:rdd中的每项数据进行map里的操作后,会形成一个个新的元素的新rdd flatMap:在map的基础上进行扁平化,形成一个新的rdd 2. distinct:转换操作,去重 filter:对rdd中的元素进行过滤 filterByRange:范围过滤,作用于键值对RDD,对RDD中元素进行过滤,返回键在指定范围内的元素 3. union:并集操作,不去重 i...
图像处理特征不变算子系列之FAST算子(四)
本文接着前面图像特征不变检测的基础上,接着介绍一种极为优秀的基于机器学习的特征检测<em>算子</em>--FAST<em>算子</em>。FAST<em>算子</em>通过对固定半径圆上的像素进行分割测试,通过逻辑测试可以去处大量的非特征候选点,并且利用ID3 分类器根据16个特征判决候选点是否为角点特征,最后采用非极大值抑制方法抑制伪角点。在FAST特征提出之后,实时计算机视觉应用中特征提取性能才有显著改善。目前以其高计算效率(computational performance)、高可重复性(high repeatability)成为计算机视觉领域最流行的
Spark中groupByKey与reduceByKey算子之间的区别
Spark程序中的shuffle操作非常耗时,在spark程序优化过程中会专门针对shuffle问题进行优化,从而减少不必要的shuffle操作,提高运行效率;但程序中有些逻辑操作必须有shuffle操作才能完成,常见的如groupByKey、reduceByKey操作等。上述两个<em>算子</em>是Spark处理(key,value)类型数据最常用到的函数,那么这两个<em>算子</em>有什么<em>区别</em>,在使用时该如何选择?下面从p
大数据相关概念-什么是算子
  在流处理、交互式查询中有个常用的概念是“<em>算子</em>”,在英文中被成为“Operation”,在数学上可以解释为一个函数空间到函数空间上的映射O:X-&amp;gt;X,其实就是一个处理单元,往往是指一个函数,在使用<em>算子</em>时往往会有输入和输出,<em>算子</em>则完成相应数据的转化,比如:Group、Sort等都是<em>算子</em>。       关注以下公众号“程序员的足迹”,免费下载高质量相关资料 ...
2.Spark常用算子讲解
Spark的<em>算子</em>的分类    从大方向来说,Spark <em>算子</em>大致可以分为以下两类:      1)Transformation 变换/转换<em>算子</em>:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。      Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。      2)Actio
拉普拉斯算子
背景简述 在<em>图像处理</em>,我们知道经常把Laplace<em>算子</em>作为边缘检测之一,也是工程数学中常用的一种积分变换。本节主要介绍Laplacian <em>算子</em>相关的知识。 基本理论 首先,拉普拉斯<em>算子</em>是最简单的各向同性微分<em>算子</em>,它具有旋转不变性。一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数,定义为: 用更加形象的图像来解释,假设我们有一张一维图形。下图(a)中灰度值的”跃升”表示边缘的存在.如果...
浅谈Nabla算子
文章目录1 Nabla<em>算子</em>的相关理解1.1 Nabla<em>算子</em>概念1.2 并矢1.3 三维正交坐标系与Nabla<em>算子</em>1.4 度量张量1.5 Nabla<em>算子</em>和散度1.5 Nabla<em>算子</em>和旋度2 矢量分析公式2.1 不满足交换律的展开2.2 nabla<em>算子</em>的运算规则Reference 这是一篇用来纪念我始终记不住的矢量分析公式 矢量(向量)运算?不是很简单吗?内积外积三重混合积四重混合积还有吗? 有!!!...
gitlab基本一些基本操作
gitlab基本一些基本操作本文是基于一个版本的gitlab的操作
算子理论基础知识
北邮 <em>算子</em>理论 课程ppt集合 超级有用哦 <em>算子</em>:人们试图用统一的方法去处理经 典分析中各领域分散研究的一些问题, 比如:变分法,积分方程,正交函数 系,逼近论等。 • <em>算子</em>理论用抽象的形式和统一的方
彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例
原文地址:https://www.cnblogs.com/freeblues/p/5738987.html 作者:FreeBlues 修订记录 2016.08.04 初稿完成 概述 卷积在信号处理领域有极其广泛的应用, 也有严格的物理和数学定义. 本文只讨论卷积在数字<em>图像处理</em>中的应用. 在数字<em>图像处理</em>中, 有一种基本的处理方法:线性滤波. 待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵, 图...
数字图像处理、CG与CV
2015-06-17    这段时间工作没有那么忙了,说是没那么忙,我每天还是10点左右才回去的。开始回顾CV方面的知识,按照OpenCV书籍上的例子在学习。发现,经过一段时间的间隔,再次去熟悉一个方向的知识,感觉好了一些。我认为,并不是真的对基础知识的掌握增加了(没有时间投入,应该是部分忘记了的),而是简单的自我感觉良好,是从新开始时忘却了当时的挫败感。    我感觉,我没有学习过
图像处理——ORB算法
本文主要由jason来自星星的博文https://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5616653.html整理而得,在此表示感谢! 一、构造尺度金字塔    金字塔共n层,与SIFT不同,每层仅有一副图像;    第s层的尺度为,Fator初始尺度(默认为1.2),原图在第0层;    第s层图像大小:          
图像梯度算子总结
主要介绍Roberts、Sobel、Prewitt梯度<em>算子</em>。
数字图像处理8--Canny算子中涉及到的几个问题
首先我们再重新回顾一下Canny<em>算子</em>的 滞后阈值处理: 非极大值抑制:
图像处理特征不变算子系列之SUSAN算子(三)
本文在前面介绍的Morevec<em>算子</em>和Harris<em>算子</em>的基础上,进一步介绍了一种具有边缘检测和角点检测等多功能的SUSAN<em>算子</em>。SUSAN<em>算子</em>通过移动模板,若模板内的像素灰度与模板中心的像素灰度值小于一定的阈值,则认为该点与核Nucleus具有相同的灰度,满足该条件的像素组成的区域就称为USAN,通过对USAN的分析,从而实现边缘、角点检测的功能。
C++ sort排序函数用法
最近在刷ACM经常用到排序,以前老是写冒泡,可把冒泡带到OJ里后发现经常超时,所以本想用快排,可是很多学长推荐用sort函数,因为自己写的快排写不好真的没有sort快,所以毅然决然选择sort函数 用法 1、sort函数可以三个参数也可以两个参数,必须的头文件#include < algorithm>和using namespace std; 2、它使用的排序方法是类似于快排的方法,时间复
算子
在信号处理、<em>图像处理</em>中有很多的<em>算子</em>说法。我一直很好奇,到底<em>是什么</em><em>意思</em>呢? 在物理学里,算符(operator),又称<em>算子</em>,作用于物理系统的状态空间,使得物理系统从某种状态变换为另外一种状态。这变换可能相当复杂,需要用很多方程来表明,假若能够使用算符来代表,可以更为简单扼要地表达论述。 作为物理的一种,工程学无疑继承了这种简单的表述方法来方便自己的表达。这是一种很聪明的做法,就像符号系统引入
机器人学笔记之——空间描述和变换:算子
0. <em>算子</em>:平移、旋转和变换 用于坐标系间点的映射的通用数学表达式称为<em>算子</em>,包括点的平移<em>算子</em>、旋转<em>算子</em>和平移加旋转<em>算子</em>。 0.0 平移<em>算子</em> 平移将空间中的一个点沿着一个已知的矢量方向移动一定距离。对空间中一点实际平移的描述仅与一个坐标系有关。空间中点的平移与此点向另一个坐标系的映射具有相同的数学描述,因此弄清楚映射的数学意义是非常重要的。这个<em>区别</em>很简单:当一个矢量相对于一个坐标系“向前移动”...
几种常用的矩阵范数
按道理讲,这些东西应该熟记于心的。但是自己真心不喜欢记这种东西,看到一个总结不错的博客,转载过来以便于自己查看把!原文 1. 几种范数 矩阵 X∈Rm×nX∈Rm×n,σi(X)σi(X) 表示 XX 的第 ii 大奇异值(即 XX′XX′ 的第 ii 大特征值的均方根){cite recht2010guaranteed}。rr 表示矩阵 XX 的秩(R
Blob分析介绍
Blob翻译成中文,是“一滴”,“一抹”,“一团”,“弄脏”,“弄错”的<em>意思</em>。在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。显然,Blob分析其实就是将图像进行二值化,分割得到前景和背景,然后进行连通区域检测,从而得到Blob快的过程。简单来说,blob分析就是在一块“光滑”区域内,将出现“灰度突变”的小区域寻找出来。举例来说,假如现在有一块刚生产出来的玻璃,表
RDD的两种操作算子
RDD支持两种类型的操作<em>算子</em>:Transformation(转换)与Action(行动)。 1、Transformation(变换) Transformation操作会由一个RDD生成一个新的 RDD。Transformation操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的转换操作不是马上执行,需要等到Actions操作时,才真正开始运算。
【数字图像处理学习笔记之三】Blob分析
Blob在机器视觉中是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。Blob分析就是对这一块连通区域进行几何分析得到一些重要的几何特征,例如:区域的面积、中心点坐标、质心坐标、最小外接矩形、主轴等。 Blob分析的一般步骤: (1)图像分割:分离出前景和背景 (2)连通性分析:根据目标的连通性对目标区域进行标记,或者叫拓扑性分析 (3)特征量计算:计算目标区域的形状特征 一个很
图像处理中边缘检测和轮廓检测的区别
关于“轮廓检测”和“边缘检测”这两个自己也弄的不是特别清楚,可能确实比较相似吧。下面简单说一下自己的看法。 <em>区别</em>: 边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈(即梯度变化比较大)像素点,偏向于图像中像素点的变化。如canny边缘检测,结果通常保存在和源图片一样尺寸和类型的边缘图中。 轮廓检测指检测图像中的对象边界,更偏向于关注上层语义对象。如OpenCV中的findContours(
live和on的区别
今天遇到jquery live方法。我在想和on方法有什么不同呢? live() 方法为被选元素附加一个或多个事件处理程序,并规定当这些事件发生时运行的函数。 通过 live() 方法附加的事件处理程序适用于匹配选择器的当前及未来的元素(比如由脚本创建的新元素)。 我的理解是on一般用在不是动态生成的html控件上面,而live方法用在动态生成的按钮上面。
Spark的算子的分类
Spark的<em>算子</em>的分类   Spark的<em>算子</em>的分类        从大方向来说,Spark <em>算子</em>大致可以分为以下两类:      1)Transformation 变换/转换<em>算子</em>:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。      Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Acti
时间序列分析之AR模型、MA模型和ARMA模型(二)
此学习笔记来自于王燕老师编著的《时间序列分析-基于R》         对一个时间序列预处理后检验出该序列为平稳时间序列说明该模型有提取信息的价值,就要进行下一步的模型建立来拟合该模型然后做出预测。下面介绍拟合时间序列的三个重要模型。一、AR模型        AR(p)模型得简记形式如下,其中p为自回归阶数。              称为中心化AR(p)模型。    对于模型的拟合介绍两种最常...
自回归模型(AR Model)
转自:http://geodesy.blog.sohu.com/273714573.html 1. 自回归模型的定义           自回归模型(Autoregressive Model)是用自身做回归变量的过程,即利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型[1],它是时间序列中的一种常见形式[2]。 2.  AR模型的
时间序列之AR(自回归模型)
一个序列经过预处理被识别为平稳非白噪声序列,那就说明该序列是一个蕴含着相关信息的平稳序列。在统计上我们通常是建立一个线性的模型来拟合该序列的发展,借此提取该序列中的有用信息,ARMA是目前最常用的平稳序列拟合模型。
计算机视觉:点算子
参考链接:【https://wenku.baidu.com/view/8270786658fafab069dc0273.html 】1. 图像运算的种类 全局运算: 对整幅图像进行相同的运算。 点运算:运算结果只依赖于输入图像中的对应的像素点。 局部运算: 输出图像的每个像素的灰度值是由输入图像中以对应像素为中心点领域中多个像素的灰度计算出来的。 2. 点运算的定义 点运算:指像素值(像素点的灰度值
opencv开发笔记(三):cannny边缘检测
// canny边缘检测.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 #include "stdafx.h" #include #include using namespace cv; int main() { Mat src = imread("f://12.jpg"); imshow("原图",src); Mat dst, eage, gray; dst.create(src
灰度图像--图像分割 Scharr算子
学习DIP第46天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan ,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发: https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 更多<em>图像处理</em>机器学习内容请访问最新网站www.tony4ai.com 开篇废话 感受下markdown的写博客的感觉,好像在写程序一...
图像特征提取之LoG特征
对于做模式识别来说,特征的提取是最为关键的一个步骤。想了想,结合自己的开发经历,就写写各个<em>算子</em>。首先是LOG特征。1、图像的一阶导数对于连续的情况,其微分表达式为:对于离散的情况:2、图像的二阶导数图像的二阶导数:对于离散的情况:3、拉普拉斯变换图像的拉普拉斯变换可以表示为:对于离散的形式:4、高斯模糊参考我的另外一篇博客《模拟生成高斯噪声 》5、LOG特征先对图像做高斯模糊,然后做拉普拉斯变换。...
图像处理常用算法(基础)
同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征可以分割图像。需要说明的是:边缘和物体间的边界并不等同,边缘指的是图像中像素的值有突变的地方,而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界,也有可能边界的地方并无边缘,因为现实世界中的物体是三维的,而图像只具有二维信息,从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息;另外,成像过程中的光照和噪声也是不可避免的
程序员和码农有什么差别?
很多IT从业者往往自称为码农,码农<em>是什么</em><em>意思</em>呢?码农就是程序员吗?三顾人才小编将为大家介绍一下码农和程序员的<em>区别</em>,下面就一起来了解一下究竟吧~   关键词:码农和程序员的<em>区别</em>,码农<em>是什么</em><em>意思</em>   从本质上来说,码农就是你让他写什么他就写什么的“机器人才”。所谓的码农大多都通晓几门编程语言,但是在商业方面却并不熟悉。当然也有不感兴趣的因素在内,毕竟通常来说,码农做的只是写代码。
神经网络深入(连载5)算子与创新
连载5:<em>算子</em>与创新
Harris算子介绍
Harris<em>算子</em>介绍: 该<em>算子</em>是C.Harris和M.J.Stephens在1988年提出的一种点特征提取<em>算子</em>。这种<em>算子</em>受信号处理中自相关函数的启发,可以给出图像中某一像素点的自相关矩阵肘,其特征值是自相关函数的一阶曲率,如果算,Y两个方向上的曲率值都高,那么就认为该点是角点。Harris角点检测<em>算子</em> Harris[2]角点检测<em>算子</em>是Moravec角点检测<em>算子</em>的改进. (1)<em>算子</em>用高斯函数代
边缘检测算子
1、LoG边缘检测<em>算子</em> LoG(高斯拉普拉斯函数)边缘检测<em>算子</em>是DavidCourtnay Marr和Ellen Hildreth(1980)共同提出的[1] 。因此,也称为边缘检测<em>算法</em>或Marr & Hildreth<em>算子</em>。该<em>算法</em>首先对图像做高斯滤波,然后再求其拉普拉斯(Laplacian)二阶导数。即图像与Laplacian of the Gaussian function 进行滤波运算。最后
数学符号大全
数学符号及读法大全 常用数学输入符号: ≈ ≡ ≠ = ≤≥ < > ≮ ≯ ∷ ± + - × ÷ / ∫ ∮ ∝ ∞ ∧ ∨ ∑ ∏ ∪ ∩ ∈ ∵ ∴  ⊥ ‖ ∠ ⌒  ≌ ∽ √  () 【】{} Ⅰ Ⅱ ⊕ ⊙∥α β γ δ ε ζ η θ Δ 大写 小写 英文注音 国际音标注音 中文注音 Α
MIT的HoG算子可视化:Inverting and Visualizing Features for Object Detection
转自: http://www.bfcat.com/index.php/2012/12/inverting-visualizing-features-object-detection/ 所有人都知道,计算机视觉是关于看的学问,在调程序的时候,可视化占到了一大部分的地位。当我们使用描述子的时候我们也希望能够看到这个描述字的图案,例如我们很熟悉的SIFT,SURF等描述子的可视化方式。
图像处理中的数学原理详解(Part7) ——哈密尔顿算子
在前面的部分中我们已经完整地给出了梯度和散度这些数学概念的意义,这些生涩的定义在最初学习的时候很少有人会注意到它们跟图像能有什么联系。然而,随着学习的深入,当真正接触到<em>图像处理</em><em>算法</em>时,你又不得不承认,梯度、散度这些东西几乎是无处不在的。本节所介绍的内容就是这些概念在<em>图像处理</em>中的最最简单应用之范例。这部分内容与边缘检测技术密不可分
图像梯度算子的本质
前面我们介绍过图像的梯度,其定义是根据微积分的定义在二维离散函数中推导出来的。但是,我们需要理解,梯度只是一个工具,方法,核心目的是得到像素点与其相邻像素的灰度值变化情况,并通过这种变化来增强图像。这种原始定义的梯度只是这种灰度值变化情况的度量工具。 我们再回顾一下,假设某像素与其8领域用如下矩阵表示: 那么,根据图像梯度的定义: gx = z8 - z5 gy = z6 -
图像处理算法SIFT具有尺度不变性
转载:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 博主:Rachel-Zhang SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的<em>算法</em>,该<em>算法</em>通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientat
图像处理】空间域上的图像增强(sobel,LOG,DOG算子等)
空间域与傅里叶变化后的频域相对,是在实际的图像坐标空间中进行变换。在傅里叶变换中有f(x,y)F(u,v),前者位于空间域,后者位于频域。 一、全局图像增强,比如灰度变换和直方图调整。 二、局部增强,对特定区域进行调整。 三、分块增强,将图像分块,计算每一个块的特征,比如平均值、方差等,根据这些特征,判断当前块是否调整。这里可以用到机器学习的方法。 四、算术/逻辑增强,设有图像f(x,y)
Spark算子汇总和理解(详细)
Spark之所以比Hadoop灵活和强大,其中一个原因是Spark内置了许多有用的<em>算子</em>,也就是方法。通过对这些方法的组合,编程人员就可以写出自己想要的功能。说白了spark编程就是对spark<em>算子</em>的使用。所以熟悉spark<em>算子</em>是spark编程的必修课。这篇文章是本人对于spark<em>算子</em>的汇总和理解。欢迎批评指正 :) groupByKey()描述: Group values with the sa
lambda算子简介1.a
接着前两天的转载继续写。上次说到lambda<em>算子</em>的函数只接受一个参数。那怎么处理多个参数呢?如果只有一个参数,那岂不是连加法都不能实现?这当然难不倒像丘齐这样的天才。于是, lo and behold,  一个我们至今在编程里常用的技巧粉墨登场:Currying 据说Currying翻译为局部套用函数,也不知真假。喜欢吃印度美食的老大们不要激动。Currying和咖喱没有半点关系。这个技巧
图像处理常用边缘检测算子总结
不同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征可以分割图像。需要说明的是:边缘和物体间的边界并不等同,边缘指的是图像中像素的值有突变的地方,而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界,也有可能边界的地方并无边缘,因为现实世界中的物体是三维的,而图像只具有二维信息,从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息;另外,成像过程中的光照和噪声也是不可避免
图像处理常用公式-不错
<em>图像处理</em>常用公式-不错
如何学习一个图像处理算法
真这么难吗?或许的方法不当。 我学习<em>图像处理</em><em>算法</em>的步骤是:先看论文或者书上的<em>算法</em>原理,然后下载别人写的代码,然后把代码拿来测试。按理说这个流程下来就可以掌握这个<em>算法</em>的应用了,可是我却困难重重,搞得我好
图像处理之梯度
<em>图像处理</em>之梯度,Sobel<em>算子</em>
小白学习图像处理——canny算法与实现(matlab)
主要参考 电子工业出版社的《数字<em>图像处理</em> 原理与实践matlab版》step01 用二维高斯模板进行卷积以消除杂点step02 用已结偏导数的有限差分来计算梯度的幅值和方向step03 对帝都肤质进行非极大值抑制step04 双阈值<em>算法</em>监测和连接边缘 step05 利用多尺度综合技术对结果进行优化。(优化的方法并不唯一,可以根据具体应用或针对具体图像特征再做考虑)代码; I=imread('D:\...
什么是POW和POS,二者区别联系?
POW:全称Proof ofWork,工作证明。这<em>是什么</em><em>意思</em>呢?这就是说,你获得多少货币,取决于你挖矿贡献的有效工作,也就是说,你电脑性能越好,分给你的矿就会越多,这就是根据你的工作证明来执行货币的分配。大部分的虚拟货币,比如比特币、莱特币等等,都是基于POW模式的虚拟货币(算力越高、挖矿时间越长,你获得的货币就越多)。        POS:全称Proof ofStake,股权证明。这又<em>是什么</em>
acm算法有用吗?写给自己。
acm<em>算法</em>有用吗?写给自己,也希望能帮助那些大一迷茫的人。 我是一个普通二本院校即将进入大三的acmer,一般问这个问题的人都是一个acmer的失败者,因为成功的人都去忙着学习该学习的<em>算法</em>了,不会问这个问题,看到这个问题也会一笑而过。      我在大二的下学期拿到了省赛的铜牌,说实话这个奖牌的含金量很水,或者说根本不带含金量。我有一个学长,拿过省赛金牌,区域赛铜牌的学长,他的一番话,
机器视觉中的blob分析基本概念
Blob分析(Blob Analysis)是对图像中相同xiang
图像处理——Canny算子
首先感谢以下两位的渊博知识: (1)爱鱼         https://www.cnblogs.com/mightycode/p/6394810.html (2)mitutao   https://www.cnblogs.com/love6tao/p/5152020.html 图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加
图像处理】sobel算子简述
sobel<em>算子</em><em>是什么</em>在<em>图像处理</em>上,<em>算子</em>一般也可以认为是滤波器filter,滤波器就是在一个像素点上对它进行与邻域之间的运算。如中值滤波,就是在以像素点为中心,上下左右左上左下右上右下为邻域的集合里,如下图所示结构: 中值滤波就是对P1到P9进行排序,然后获取数值大小排在中间的值,把这个值当做该中心像素点P5的新值。而sobel<em>算子</em>,是为了用来计算边缘的,一般而言,以3x3为大小,有下面这两种形
图像处理经典算子理解
测试图sobel<em>算子</em>sobel<em>算子</em>模板为 w1=10−120−210−1w1=\begin{matrix} 1 & 2 & 1\\ 0 & 0 & 0 \\ -1&-2&-1 \end{matrix} w2=1−2−1000121w2=\begin{matrix} 1 & 0 & 1\\ -2 & 0 & 2 \\ -1& 0& 1 \end{matrix} 运
图像处理线性滤波(基础算子、卷积、拉普拉斯)
<em>图像处理</em>-线性滤波-1 基础(相关<em>算子</em>、卷积<em>算子</em>、边缘效应) 这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法,在信号处理中这种方法称为滤波(filtering)。其中,最常用的是线性滤波:输出像素是输入邻域像素的加权和。   1.相关<em>算子</em>(Correlation Operator)        定义:,  即 ,其中h称为相关核(Kernel).
Spark 中算子功能与分类介绍
最近看了一些SPARK资料,还没有系统性的整理,这里先归纳一下spark中<em>算子</em>的总结。如有什么错误或者不妥之处,希望大神们指出,相互交流共同进步!!哈哈哈 <em>算子</em>的定义:RDD中定义的函数,可以对RDD中的数据进行转换和操作。 下面根据<em>算子</em>类型的分类进行总结:
Halcon学习笔记(二) 算子学习
<em>算子</em>    填充 (fill_up/fill_up_shape: 二者<em>区别</em>在于后者针对面积大小范围来决定是否填充)    区域联合( union1)     partition_dynamic(在较小垂直范围内水平划分区域)    区域交集(intersection)    区域形状转换(shape_trans)  相关概念:凸性(convex),即任何两个像素相连,直线上所有的点都在区
图像的二阶微分算子
Laplacian微分<em>算子</em> 定义 最单间的各项同性微分<em>算子</em>是拉普拉斯<em>算子</em>,一个二维图像f(x,y)的拉普拉斯微分<em>算子</em>的定义如下: 将(2)、(3)式代入(1)式得 写成权系数矩阵模板为 效果如下: <em>算法</em>源代码(java) /** * 二阶微分<em>算子</em> laplacian<em>算子</em>方法 * @param srcPath
图像处理-线性滤波-1 基础(相关算子、卷积算子、边缘效应)
这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法,在信号处理中这种方法称为滤波(filtering)。其中,最常用的是线性滤波:输出像素是输入邻域像素的加权和。 1.相关<em>算子</em>(Correlation Operator)       定义:,  即 ,其中h称为相关核(Kernel).          步骤:        1)滑动核,使其中心位于输入图像g的(i,j)像素上        ...
梯度与Roberts、Prewitt、Sobel、Lapacian算子
一、学习心得: 学习<em>图像处理</em>的过程中,刚开始遇到图像梯度和一些<em>算子</em>的概念,这两者到底<em>是什么</em>关系,又有什么不同,一直困扰着我。后来在看到图像分割这一模块后才恍然大悟,其实图像的梯度可以用一阶导数和二阶偏导数来求解。但是图像以矩阵的形式存储的,不能像数学理论中对直线或者曲线求导一样,对一幅图像的求导相当于对一个平面、曲面求导。对图像的操作,我们采用模板对原图像进行卷积运算,从而达到我们想
图像处理常用边缘检测算子
边缘是图像中像素值发生剧烈变化而不连续的结果,它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域之间。边缘检测是图像基于边界分割的第一步。由图像灰度的特点,可将边缘类型分为阶梯状边缘(处于图像两个具有不同灰度值的相邻区域之间)、脉冲状边缘(它主要对应细条状灰度值突变区域,可以看做两个背景阶梯状的边缘构成)、屋顶状边缘(它的边缘上升、下降都比较平缓,可以看作是将脉冲状边缘拉伸而得到的)。
图象处理中的边缘检测------canny算子
图象边缘检测中边界闭合性的分析与探讨摘   要 在图象边缘检测中往往要求所检测到的边缘具有封闭特性,本文详细地分析了目前常用的两种<em>算法</em>:哈夫变换和Canny边缘检测<em>算法</em>,最后,探讨边缘<em>算子</em>应满足的准则。关键词 边缘检测;闭合性;哈夫变换;Canny<em>算子</em> 1引言      图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲
基于Sobel和Canny边缘检测
SOBEL CANNY<em>算子</em>学习总结
拉普拉斯算子和梯度算子
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图像处理------图像梯度效果
基本思想:利用X方向与Y方向分别实现一阶微分,求取振幅,实现图像梯度效果。使用的两种微分<em>算子</em>分别为Prewitt与Sobel,其中Soble在X, Y两个方向<em>算子</em>分别为:Prewitt在X, Y方向上梯度<em>算子</em>分别为:二:程序思路及实现梯度滤镜提供了两个参数:– 方向,用来要决定图像完成X方向梯度计算, Y方向梯度计算,或者是振幅计算– <em>算子</em>类型,用来决定是使用sobel<em>算子</em>或者是prewitt<em>算子</em>
&与&&有什么区别?
 一、简要说明按位与:a&b是把a和b都转换成二进制数然后再进行与的运算;逻辑与:a&&b就是当且仅当两个操作数均为 true时,其结果才为 true;只要有一个为零,a&&b就为零。 例如: a&b  9&8 1001 1000 结果是1000 a&&b  9&&8 结果是1&对每一个都判断;&&只要前面是false就输出false,而不继续判断后面了  二、详细解释
图像处理】DibImage图像处理常用算子
// DibImage.h: interface for the CDibImage class. // ////////////////////////////////////////////////////////////////////// #if !defined(AFX_DIBIMAGE_H__7DE2EE87_190A_4BFD_BBF3_CCC615C53419__INCLUDED
OpenCV-跟我一起学数字图像处理之拉普拉斯算子
OpenCV-跟我一起学数字<em>图像处理</em>之拉普拉斯<em>算子</em> Laplace<em>算子</em>和Sobel<em>算子</em>一样,属于空间锐化滤波操作。起本质与前面的Spatial Filter操作大同小异,下面就通过Laplace<em>算子</em>来介绍一下空间锐化滤波,并对OpenCV中提供的Laplacian函数进行一些说明。数学原理 离散函数导数离散函数的导数退化成了差分,一维一阶差分公式和二阶差分公式分别为,Laplace<em>算子</em>的差分
图像处理特征不变算子系列之Moravec算子(一)
本文主要介绍图像不变特征中角点检测<em>算子</em>的moravec<em>算子</em>,该<em>算子</em>通过滑动二值矩形窗口寻找灰度变化的局部最大值,从而实现对角点的检测。
Halcon 算子 读写图像
一 读图片 1.1 读取单张图片(具有不同文件格式的图像) read_image(Image1, 'fabrik') 在彩色图像的情况下,创建具有三个颜色通道(矩阵)的图像,红色通道存储在第一个,蓝色通道存储在第二个,绿色通道存储在第三个组件(通道号)。 类型'int8'的图像只能在64位系统上读取。 1.2 读取多张图片 read_image(Images,['i
【求教】有关图像处理特征定位的算法
如图所示,有若干类似图片。 请问用怎样的特征提取与定位的<em>算法</em>,可以把最里面的部分 识别并框出来?用什么<em>算法</em>实现呢?怎样利用圆形定位?求赐教。 需要用C#编程实现。
【计算机视觉】SIFT中LoG和DoG比较
在实际计算时,三种方法计算的金字塔组数noctaves,尺度空间坐标,以及每组金字塔内的层数S是一样的。同时,假设图像为640*480的标准图像。
图像处理——SURF算法
首先感谢以下3位的渊博知识,帮助我理解SURF<em>算法</em>: (1)☆Ronny丶  https://www.cnblogs.com/ronny/p/4045979.html (2)-牧野-   http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52601010 (2)-牧野-  http
浅析sortByKey算子
一、简介spark中用于排序的<em>算子</em>主要有两个,sortByKey与sortBy,其中sortBy是引用sortByKey来实现的。下面主要对sortByKey<em>算子</em>进行分析,该方法的实现代码如下: def sortByKey(ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = self.partitions.length) : RDD[(K, V)] =
O2O、C2C、B2B、B2C是什么意思 有什么区别
一、O2O、C2C、B2B、B2C的<em>区别</em>在哪里? O2O是Online to offline 分为四种运营模式 1.Online to offline 是线上交易到线下消费体验 2.Offline to online 是线下营销到线上交易 3.Offline to online to offline 是线下营销到线上交易再到线下消费体验 4.Online to o
计算机视觉,计算机图形学和图像处理区别与联系
本文转自:https://blog.csdn.net/hanlin_tan/article/details/50447895,感谢博主TomHeaven分享1.基本概念从定义理解概念是最严谨的。所以首先搞清楚维基百科中这些概念的定义。计算机视觉(CV):Computer vision is a field that includes methods for acquiring, processin...
HOG算子入门
1.《目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征 》 http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8291093 2.《OpenCV中的HOG+SVM物体分类 》 http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8289625 3.《TimeHandle's Blog:hog+
通俗理解图像处理基本概念——卷积,滤波,平滑
参考自:http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/8740933 等 1.图像卷积(模板) (1).使用模板处理图像相关概念:           模板:矩阵方块,其数学含义是一种卷积运算。            卷积运算:可看作是加权求和的过程,使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相 乘,
openCV学习笔记----深入理解高斯滤波(二)
    这一次,我将较为深入地探讨高斯滤波,包括参数的影响、参数的选取、高斯模板的形成以及自行编程实现高斯滤波的效果与openCV函数实现效果比对。     首先,我们接(一)中最后所述的内容继续开始探讨。在(一)中,我们最后探讨了一下关于高斯函数中的sigma的选取对于模板生成的影响和对滤波效果的影响,但是我在(一)中我未给详细地解释,这里我想比较通俗地并且具体地阐述一下这些影响的成因: ...
图像梯度算法算子的由来
相关概念 如何求图像的梯度? 求图像的梯度,一般是对灰度图像或者彩色图像进行操作。数字图像就是离散的点值谱,也可以叫二维离散函数。图像的梯度就是这个二维离散函数的求导。  导数(Derivative)是微积分中的重要基础概念。在百度百科里面是这样解释的:当函数y=f(x)的自变量X在一点x0上产生一个增量Δx时,函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在,a
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TreeView 拖放节点下载
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