sobel 算子的基本概念 sobel 算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子,它结合了高斯平滑和微分求导,用于计算图像灰度函数的近似梯度. 其基础来自于一个事实,即在边缘部分,像素值出现“跳跃”或者较大的变化.如果在此边缘部分求取一阶导数,会看到极值的出现.正如下图所示: sobel 算子的计算过程 (1)分别在 x 和 y 两个方向求导 x 方向求导:将源图像与 Gx 进行卷积.对竖线敏感(导数大),横线不敏感(导数小). y 方向求导:将源图像与 Gy 进行卷积.对竖线不敏感(导数小),

javascript指定事件处理程序包括三种方式: (1):DOM0级事件处理程序 如: 代码如下: var btn=document.getElementById("mybtn"); //取得该按钮的引用 btn.onclick=function(){ alert('clicked'); alert(this.id); // mybtn 以这种方式添加的事件处理程序会在事件流的冒泡阶段被处理. 删除DOM0级方法指定的事件处理程序: btn.onclick=null; // 删除事件

转自:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7882443 方式一: function result = gaborKernel2d( lambda, theta, phi, gamma, bandwidth) % GABORKERNEL2D % Version: 2012/8/17 by watkins.song % Version: 1.0 %   Fills a (2N+1)*(2N+1) matrix with the value

冒泡排序是一种简单的排序方法,适合于小量数字排序,对于大量数字(超过10个),还有更高效的排序方法. 这里的实现的冒泡排序,需实现功能: 不仅数字排序,还要对任意对象排序 示例: 对People对象的Age(年龄)排序 对Student对象的Score(分数)排序 People: public class People { public string Name { get; set; } public int Age { get; set; } public People(string name

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们将一起学习Ope

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylif

本篇文章中,我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器.文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码.在介绍四块知识点的时候分别一个,以及最后的综合示例中的一个.文章末尾提供配套源代码的下载. **** 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识.其实OpenCv中,不用nameWindow,直接imshow就可以显示出窗口.大家看下文的示例代码就可以发现,浅墨在写代码的时候并没有用na

3种边缘检測算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性.沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈.因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来. 一阶导数的梯度算子 对于二维的图像.梯度定义为一个向量. %20\nabla%20f(x,y)=\begin{pmatrix}G_x%20\\%20G_y\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}%20\frac{\partial%20f}{x}%20\\%20\frac{\partial%20f}{y}%

论文转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kezunhai 1977年,Moravec提出了兴趣点(Points of Interests)的概念,并应用于解决Stanford Cart的导航问题.1981年, Moravec在International Joint Conference on Artificial Intelligence发表了篇题为:Obstacle Avoidance and Navigation in the Real World by a Seein

RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象.代码中是一个抽象类,它代表一个弹性的.不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.    A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable:可类比String,它也是不可变的,但是可有很多方法,如切分... 1. RDD的属性 每

一.RDD概述      1.什么是RDD           RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度.      2.RDD属性      (1). 一组分片(Partition),即数据集

一.边缘检测概念 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘.效果如图: 接下来介绍一下边缘提取的几种算子,具体证明过程可能会比较简单,重点在函数的使用上. 二.算法实现: 1.索贝尔算子 索贝尔算子(Sobel operator)计算. C++: void Sobel(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize=3,

一.高斯平滑(模糊) def gaussian_blur(image): # 设置ksize来确定模糊效果 img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) cv.imshow('img', img) # 不通过ksize来设置高斯核大小,通过设置高斯分布公式中的sigma img2 = cv.GaussianBlur(image, (0, 0), 1) cv.imshow('img2', img2) 在高斯平滑中,高斯核中所有数字加起来应该为1,这样才能保证图片只

LC滤波器概述 LC滤波器也称为无源滤波器,是传统的谐波补偿装置.LC滤波器之所以称为无源滤波器,顾名思义,就是该装置不需要额外提供电源.LC滤波器一般是由滤波电容器.电抗器和电阻器适当组合而成,与谐波源并联,除起滤波作用外,还兼顾无功补偿的需要. LC滤波器是利用电感.电容和电阻的组合设计构成的滤波电路,可滤除某一次或多次谐波,最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联,可对主要次谐波(3.5.7)构成低阻抗旁路:单调谐滤波器.双调谐滤波器.高通滤波器都属于无源滤波器. LC滤波器的分类

CAN总线的滤波器设置就像给总线上的节点设置了一层过滤网,只有符合要求的CAN信息帧才可以通过,其余的一概滤除. 在验收滤波器的帮助下,只有当接收信息中的识别位和验收滤波器预定义的值相等时,CAN 控制器才允许将已接收信息存入RXFIFO. 验收滤波器由验收代码寄存器(ACRn)和验收屏蔽寄存器AMRn 定义,要接收的信息的位模式在验收代码寄存器中定义,相应的验收屏蔽寄存器允许定义某些位为"不影响",即可为任意值. 1.BasicCAN模式下SJA1000滤波器 在验收滤波器的帮助下C

实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之

本文内容摘自http://blog.csdn.net/turingbook/article/details/1775488 C++是一种糟糕的(horrible)语言.而且因为有大量不够标准的程序员在使用而使情况更糟,以至于极容易产生彻头彻尾的垃圾(total and utter crap).老实说,选择C就是为了把C++程序员踢出去.……我有这样的结论,任何喜欢用C++而不是C开发项目的程序员可能都是我希望踢出去的人,免得他们来搞乱我参与的项目.C++会导致非常非常糟糕的设计选择.你们这些C+

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_701c951f0100n1sp.html 相信有一定java开发经验的人或多或少都会遇到OutOfMemoryError的问题,这个问题曾困扰了我很长时间,随着解决各类问题经验的积累以及对问题根源的探索,终于有了一个比较深入的认识. 在解决java内存溢出问题之前,需要对jvm(java虚拟机)的内存管理有一定的认识.jvm管理的内存大致包括三种不同类型的内存区 域:Permanent Generation space(永久

http://www.cnblogs.com/artech/archive/2010/11/17/CodeGeneration.html [第1篇] 通过CodeDOM定义生成代码的结构 我 不知道大家对CodeDOM的代码生成机制是否熟悉,但是有一点可以确定:如果你使用过Visual Studio,你就应该体验过它带给我们在编程上的便利.随便列举三种典型的代码生成的场景:在创建强类型DataSet的时候,VS会自动根据 Schema生成相应的C#或者VB.NET代码:当我们编辑Resource

转:http://www.murata.com/zh-cn/products/emiconfun/emc/2010/10/28/en-20101028-p1 <前言> EMI是Electro Magnetic Interference的首字母缩写,意为电磁干扰.也就是说,EMI滤波器是一种为了消除电磁干扰的滤波器.但是,光这么说还是有点难以理解,让我先从EMI滤波器的制造背景开始说起吧. 近来,电子设备越来越来多地充斥于我们的日常生活中.这些电子设备中使用的是数字电路,而当高频电流通过电路板或

继续上次的学习笔记,在RCNN之后是Fast RCNN,但是在Fast RCNN之前,我们先来看一个叫做SPP-net的网络架构. 一,SPP(空间金字塔池化,Spatial Pyramid Pooling)简介: 有一个事实需要说清楚:CNN的卷积层不需要固定尺寸的图像,全连接层是需要固定大小输入的,因此提出了SPP层放到卷积层的后面.SPPNet将任意大小的图像池化生成固定长度的图像表示,如下图所示: SPP的优点:1)任意尺寸输入,固定大小输出,2)层多,3)可对任意尺度提取的特征进行池化