(1) 设 $(r,\theta)$ 是 $\bbR^2$ 的极坐标, 即 $$\bex x=r\cos\theta,\quad y=r\sin \theta. \eex$$ 证明 Laplace 算子 $\dps{\lap=\frac{\p^2}{\p x^2}+ \frac{\p^2}{\p y^2}}$ 可以表示为 $$\bex \lap u=u_{rr}+\frac{1}{r}u_r+\frac{1}{r^2}u_{\theta\theta}. \eex$$ (2) 设 $(r,\the

推荐博文,博客.写得很好,给个赞. Reference Link : http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 一阶导数法:梯度算子   对于左图,左侧的边是正的(由暗到亮),右侧的边是负的(由亮到暗).对于右图,结论相反.常数部分为零.用来检测边是否存在. 梯度算子 Gradient operators 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量: 计算这个向量的大小为: 梯度的方向角为: Sobel算子 sobel算

1．基本理论 拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子,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:   为了更适合于数字图像处理,将该方程表示为离散形式:    另外,拉普拉斯算子还可以表示成模板的形式,如图5-9所示.图5-9(a)表示离散拉普拉斯算子的模板,图5-9(b)表示其扩展模板,图5-9(c)则分别表示其他两种拉普拉斯的实现模板.从模板形式容易看出,如果在图像中一个较暗的区域中出现了一个亮点,那么用拉普拉斯运算就会使这个亮点变得更亮.因为图像中的边缘

拉普拉斯算子进行二维卷积计算,线性锐化滤波 # -*- coding: utf-8 -*- #线性锐化滤波-拉普拉斯算子进行二维卷积计算 #code:myhaspl@myhaspl.com import cv2 import numpy as np from scipy import signal fn="test6.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) srcimg=np.array(

https://www.cnblogs.com/german-iris/p/4840647.html Laplace算子和Sobel算子一样,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算子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算子的差分形式 分别对Laplace算子x,y两个方向的二阶

[摘要] Laplace算子作为边缘检测之一,和Sobel算子一样也是工程数学中常用的一种积分变换,属于空间锐化滤波操作.拉普拉斯算子(Laplace Operator)是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度(▽f)的散度(▽·f).拉普拉斯算子也可以推广为定义在黎曼流形上的椭圆型算子,称为拉普拉斯-贝尔特拉米算子.(百度百科) [原理] 拉普拉斯算子是二阶微分线性算子,在图像边缘处理中,二阶微分的边缘定位能力更强,锐化效果更好,因此在进行图像边缘处理时,直接采用二阶微分算子而不使用

常用的二维图形命令: plot:绘制二维图形 loglog:用全对数坐标绘图 semilogx:用半对数坐标(X)绘图 semilogy:用半对数坐标(Y)绘图 fill:绘制二维多边填充图形 polar:绘极坐标图   bar:画条形图 stem:画离散序列数据图    stairs:画阶梯图 errorbar:画误差条形图 hist:画直方图 fplot:画函数图 title:为图形加标题 xlabel:在X轴下做文本标记 ylabel:在Y轴下做文本标记 zlabel:在Z轴下做文本标记

目前,轮式机器人的研究中已经大量使用激光雷达辅助机器人的避障导航,考虑到使用成本,一般二维激光雷达使用较多,如下图.由于只能扫描一个平面,如果想用二维激光雷达获取环境三维点云,则需要通过移动机器人或加装机械结构提供第三个维度的支持. 激光雷达扫描时可以想象成将超声波传感器发出的声波替换为激光并高速回转扫描,如此就能大概构建出附近的物体轮廓,这个过程非常像潜艇上使用声纳探测周围物体.当然,由于激光雷达使用激光而不是声波,它的探测过程不仅极短,而且能弥补声波广角发散的缺点(激光不易发散,锥度角很小)

一.二维码简介 1 . 类型多样,常见的有QR Code二维码. Data Matrix二维码等. 2．高密度编码,信息容量大. 3．容错能力强,具有纠错功能:二维码因穿孔.污损等引起局部损坏时,照样可以正确得到识读,损毁面积达50%仍可恢复信息. 4．译码可靠性高:它比普通条码译码错误率百万分之二要低得多,误码率不超过千万分之一. 5．可引入加密措施:保密性.防伪性好. 二.图像预处理和二维码增强 对比度太低:scale_image(或使用外部程序scale_image_range),增强图像

基础知识 复数表示 C = R + jI 极坐标:C = |C|(cosθ + jsinθ) 欧拉公式:C = |C|ejθ 有关更多的时域与复频域的知识可以学习复变函数与积分变换,本篇文章只给出DFT公式,性质,以及实现方法 二维离散傅里叶变换(DFT) 其中f(x,y)为原图像,F(u,v)为傅里叶变换以后的结果,根据欧拉公式可得,每个F(u,v)值都为复数,由实部和虚部组成 代码示例 void dft(short** in_array, double** re_array, double*

二维仿射变换,顾名思义就是在二维平面内,对对象进行平移.旋转.缩放等变换的行为(当然还有其他的变换,这里仅论述这三种最常见的). Halcon中进行仿射变换的常见步骤如下: ① 通过hom_mat2d_identity算子创建一个初始化矩阵(即[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0]): ② 在初始化矩阵的基础上,使用hom_mat2d_translate(平移).hom_mat2d_rotate(旋转).hom_mat2d_scale(缩放)等生成仿射变换矩阵:(这几个算子

使用Opencv+Zbar组合可以很容易的识别图片中的二维码,特别是标准的二维码,这里标准指的是二维码成像清晰,图片中二维码的空间占比在40%~100%之间,这样标准的图片,Zbar识别起来很容易,不需要Opencv额外的处理. 下边这个例程演示两者配合对条形码和二维码的识别: #include "zbar.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> usin

花了2天时间终于把二维码识别做出来了,不过效果一般,后面会应用在ROS辅助定位上,废话少说先上图: 具体过程参考了这位大神的博客:http://blog.csdn.net/qq_25491201/article/details/51065547 详细解释: 第一步:利用opencv提取二维码区域 1,先将读入的摄像头frame转换成灰度图: gray = cv2.cvtColor(image_path, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 2,使用opencv自带的Sobel算子进行过滤:

303一维数组的升级版,方法就是用二维数组res存下从(0,0)到当前位置的sum,存的方法是动态规划,看着二维数组画圈比较好搞清楚其中的加减法 算子数组的sum的时候也是和存差不多的逻辑,就是某一部分加上另一部分,然后减去某一部分,逻辑画画圈就能看出来 比价重要的是动态规划存数的过程,以后二维数组问题应该会经常用 package com.DynamicProgramming; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * Given

网络上已经有非常多的二维码编码和解码工具和代码,很多都是服务器端的,也就是说需要一台服务器才能提供二维码的生成.本着对服务器性能的考虑,这种小事情都让服务器去做,感觉对不住服务器,尤其是对于大流量的网站,虽然有服务器端缓存,毕竟需要大量的CPU运算时间,这或多或少也是很大的一块压力.所以就想,有没有一种不靠服务器,就只靠JS就生成二维码呢,毕竟二维码就是一堆黑白点而已.我也没有刻意去找网络上是否已经存在这样的解决方案,而且自己一直想深入分析二维码的生成细节,现有的项目也有这样的需求,于是我自己研

二维码扫描 前言: 最近的项目中使用到了二维码,二维码这个模块功能也完成:觉得还是有必要总结一下用来做记录.好长时间没有写二维码了都忘记在差不多了,重新拾起来还是挻快的. 二维码使用场景: 生活中有很多的地方都在使用,比如把它分享给朋友,通过扫描来关注平台.它的功能有生成二维码.扫描二维码.从相册中读取二维码.主要从这几个方面来讲二维码的使用,最后会封装一个方便快捷使用的库,供想快速集成的使用者. 1.生成二维码 效果图: 1. 创建二维码滤镜--CIFilter 1.1 恢复滤镜的默认属性 1

有些功能部分手机不能使用,网站,通讯录,wifi基本上每个手机都可以使用. 在看之前你可以扫一扫下面几个二维码先看看效果: 1.二维码生成 网址 (URL) 包含网址的 二维码生成 是大家平时最常接触到的(例如:http://dnt.dkill.net),二维码识别软件能够通过 http://前缀 知道数据代表的是一个网址.使用{URLTO:www.baidu.com} 类似的语法格式也能让识别软件认出网址. 2.二维码生成 电子邮箱地址(E-mail Address) 互联网上大家联络时基本都

在生活中有一种东西几乎已经快要成为我们的另一个电子”身份证“,那就是二维码.无论是在软件开发的过程中,还是在普通用户的日常中,几乎都离不开二维码.二维码 (dimensional barcode) ,又称二维条码,是在一维条码的基础上扩展出的一种具有可读性的条码.设备扫描二维条码,通过识别条码的长度和宽度中所记载的二进制数据,可获取其中所包含的信息.相比一维条码,二维码记载更复杂的数据,比如图片.网络链接等. 今天介绍一种免费开源的二维码操作组件,ThoughtWorks.QRCode组件可以高

1 概要说明 使用微信扫描登录相信大家都不会陌生吧,二维码与手机结合产生了不同应用场景,基于二维码的应用更是比较广泛.为了满足ios.android客户端与web短信平台的结合,特开发了基于SinglarR消息推送机制的扫描登录.本系统涉及到以下知识点:     SignalR:http://signalr.net/ 这官网,ASP.NET SignalR 是为 ASP.NET 开发人员提供的一个库,可以简化开发人员将实时 Web 功能添加到应用程序的过程.实时 Web 功能是指这样一种功能:当

历时一年,唯一一个尚未发布就获得Pony Ma与Allen Zhang站台的产品:微信小程序,将于2017年1月9日正式上线了.我很期待.唯一要警惕的是:防止长考出臭棋. 在上线前夕,我对于如何借助小程序的东风获得蓬勃发展,忧心忡忡.要不要押注小程序,以及如何押注小程序,如何抄袭小程序,相信这是摆在中国众多中小创业者和大公司面前的问题,区别在于前者关注如何拥抱,后者关注如何抄袭.支付宝小程序.今日头条小程序.百度小程序面世的时间为时不远了. 就我个人理解而言.allen两句话特别值得关注. 1,

资料搜索 选择star最多的两个 第一个就是用的比较多的jquery.qrcode.js(但不支持中文,不能带logo)啦,第二个支持ie6+,支持中文,根据第二个源代码,使得,jquery.qrcode.js,支持中文. 支持中文 //qrcode.js function QR8bitByte(data) { this.mode = QRMode.MODE_8BIT_BYTE; this.data = data; } QR8bitByte.prototype = { getLength : f