1 Laplace算子的物理意义 Laplace算子的定义为梯度的散度. 在Cartesian坐标系下也可表示为: 或者,它是Hessian矩阵的迹: 以热传导方程为例,因为热流与温度的梯度成正比,那么温度的梯度的散度就是热量的损失率. 由此可见,Laplace算子可用于表现由于物质分布不均引起的物质输送. 2 Laplace算子的数学意义 现在,在一维空间中简单分析上面的式子: 也可以写作: 把分子第一项和第二项分别按泰勒展开: 可以看出Laplace算子实际上是一个使函数取平均的算子.多维空…

1 Laplace算子的物理意义 Laplace算子的定义为梯度的散度. 在Cartesian坐标系下也可表示为: 或者,它是Hessian矩阵的迹: 以热传导方程为例,因为热流与温度的梯度成正比,那么温度的梯度的散度就是热量的损失率. 由此可见,Laplace算子可用于表现由于物质分布不均引起的物质输送. 2 Laplace算子的数学意义 现在,在一维空间中简单分析上面的式子: 也可以写作: 把分子第一项和第二项分别按泰勒展开: 可以看出Laplace算子实际上是一个使函数取平均的算子.多维空…

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py…

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一起来学演化计算-SBX(Simulated binary crossover)模拟二进制交叉算子和DE(differential evolution)差分进化算子 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 [1] https://blog.csdn.net/qq_36347331/article/details/96351162 [2] http://www.it1352.com/994287.html [3] https://www.egr.msu.edu/~kdeb…

map算子和flatMap算子 map和flatMap都是映射(转换),那么他们之间究竟有什么区别呢? 1.我们先简单了解下map算子: @org.junit.Test public void test1(){ List<String> words = Arrays.asList("hello","world"); words.stream() .map(String::length) //使用了方法引用,将String类型转换为int类型 .forEa…

学习DIP第47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 更多详细请访问最新网站www.face2ai.com #开篇废话 依然是废话,这篇主要想对比下Sobel,Prewitt和Scharr算子的平滑能力,由于一阶微分对噪声响应强,进行微分之前进行降噪是非常必要的,这里我们进行的实验是,以lena图作为…

一.实验概览 github : https://github.com/CreatorsStack/CreatorDB 这个实验需要完成的内容有: 实现过滤.连接运算符,这些类都是继承与OpIterator接口了,该实验提供了OrderBy的操作符实现,可以参考实现.最终的SQL语句解析出来都是要依靠这些运算符的: 实现聚合函数,由于该数据库只有int和string两种类型,int类型可实现的聚合函数有max,min,avg,count等,string类型只需要实现count:这些与分组查询一起使…

图像梯度的算法有很多方法:sabel算子,scharr算子,laplacian算子,sanny边缘检测(下个随笔)... 这些算子的原理可参考:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 下面是我的一些理解: sabel算子: sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测. 函数: Python: cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, s…

斑点检测(LoG,DoG) [上] 维基百科,LoG,DoG,DoH 在计算机视觉中,斑点检测是指在数字图像中找出和周围区域特性不同的区域,这些特性包括光照或颜色等.一般图像中斑点区域的像素特性相似甚至相同,某种程度而言,斑点块中所有点是相似的. 如果将兴趣点的特性形式化表达为像素位置的函数,那么主要有两类斑点检测方法: 差分方法.这类方法主要基于函数在对应像素点处的导数. 局部极值方法.这类方法主要是在找出函数的局部极值. 在该领域中,斑点检测也被称为兴趣点检测或者兴趣区域检测. 研究斑点检测…