1. 拉普拉斯算子 1.1 简介 一种典型的各向同性的微分算子,可用于检测图像中灰度图片的区域 $$ \nabla^{2} f=\frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}+\frac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}} $$ 根据上述的差分近似可以推导出 $$ \nabla^{2} f(x, y)=f(x+1, y)+f(x-1, y)+f(x, y+1)+f(x, y-1)-4 f(x, y) $$ 1.2 锐化过程 使用拉普拉斯过滤

转自:https://blog.csdn.net/qq_26552071/article/details/81178932 二维卷积conv2d 给定4维的输入张量和滤波器张量来进行2维的卷积计算.即:图像进行2维卷积计算 一维卷积conv1d value = array_ops.expand_dims(value, spatial_start_dim) # 输入张量 filters = array_ops.expand_dims(filters, 0) # 滤波器 result = gen_n

http://wenku.baidu.com/link?url=4RzdmvP9sdaaUbnVEW4OyBD-g67wIOiJjKFF3Le_bu7hIiBS7I6hMcDmCXrQwsHvrsPvR4666J1qF1ff5JVvd2xL8rzL9N81qvL-1dwkiim 特别说明一下,根据那本书所说,这算的是线性卷积.还有种卷积叫循环卷积. (1).二维卷积运算之C语言实现 若x为N1*M1的二维信号,y为N2*M2的二维信号,则卷积为(N1+N2-1)*(M1+M2-1)的信号 z(i

在用C语言实现图像处理中,经常要用到二维卷积的运算,这个在matlab中是非常容易实现的,只需要conv2()就OK啦,而且速度非常的快.但是在C语言中就需要四层的for循环来实现了. 首先二维卷积的原理是: 1 2 3               2 2 2 A=  1 2 3         B= 1 1 1 1 2 3               3 3 3 单我们使用A和B卷积时,首先需要将B旋转180度.即 3 3 3 1 1 1    逐渐右移 2 2 2 1 2 3 1 2 3 1

二维卷积c代码 二维信号的卷积原理请参考另外一篇文章:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/43702241 这里直接给出参考代码: void Conv2(int** filter, int** arr, int** res, int filterW, int filterH, int arrW, int arrH) { int temp; for (int i=0; i<filterH+arrH-1; i++) { for (int j

作者:szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广.因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用. 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为\(14\times 14\),过滤器大小为\(5\times 5\),二者做卷积,输出的数据维度为\(10\times 10\)(\(14-5+1=10\)).如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)

目录 二维Full卷积 二维Same卷积 二维Valid卷积 三种卷积类型的关系 具备深度的二维卷积 具备深度的张量与多个卷积核的卷积 参考资料 二维卷积的原理和一维卷积类似,也有full卷积.same卷积和valid卷积. 举例:3*3的二维张量x和2*2的二维张量K进行卷积 二维Full卷积 Full卷积的计算过程是:K沿着x从左到右,从上到下移动,每移动到一个固定位置,对应位置的值相乘再求和,计算过程如下: Full卷积的过程记为Cfull=x★K: 返回目录 二维Same卷积 假设卷积核

第一次遇到二维卷积 不太清楚是怎么做的. 40分暴力比对即可. 对于行为或者列为1时 容易想到NTT做快速匹配.然后找答案即可. 考虑这是一个二维的比对过程. 设\(f_{i,j}\)表示以i,j为右下角的答案. 那么我们把询问矩阵给上下翻转 左右翻转.设初始矩阵为a 询问矩阵为b 且询问矩阵大小为x,y. 那么显然有 \(f_{i,j}=\sum_{l=1}^x\sum_{r=1}^y[b_{l,r}==a_{i-l+1,j-r+1}]\) 这是一个二维卷积的形式 还是考虑转换成一维卷积的形式

MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same

MATLAB的conv2函数实现步骤(conv2(A,B)): 其中,矩阵A和B的尺寸分别为ma*na即mb*nb ① 对矩阵A补零,第一行之前和最后一行之后都补mb-1行,第一列之前和最后一列之后都补nb-1列(注意conv2不支持其他的边界补充选项,函数内部对输入总是补零): ② 将卷积核绕其中心旋转180度: ③ 滑动旋转后的卷积核,将卷积核的中心位于图像矩阵的每一个元素,并求乘积和(即将旋转后的卷积核在A上进行滑动,然后对应位置相乘,最后相加):下面分别是shape=full, same

1 图像二维熵 图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低,熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多,反之熵值(H)越小,则图像包含的信息越少.对于图像信息量,可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大.二维熵公式如下所示: 2 信号丢失检测 2.1 画面对比 由于信号丢失所产生的画面大部分均由简单的纯色或少色的人造图像,再加上"信号丢失"提示信息所构成,因此信号丢失画面的信息量与正常图像相比较低,因此其对应的二维熵值更小.例如: 上图所示的信号丢失画

1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质 图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一

https://blog.csdn.net/feng512275/article/details/82824650 2018年09月23日 20:29:45 筝风放风筝 阅读数:91   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Feng512275/article/details/82824650 背景 物联网技术这门课程的老师让我们做一个二维码出来,二维码的内容包括:学号.姓名,并且加上一张图片.这不是和微信的二维码很像吗?开发语言当然

pytorch之nn.Conv1d详解 之前学习pytorch用于文本分类的时候,用到了一维卷积,花了点时间了解其中的原理,看网上也没有详细解释的博客,所以就记录一下. Conv1dclass torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels(int) – 输入信号的通道.在文本分类中,即为词向量的维度o

环境:PHP 7.*.* ,Composer 包管理工具.QrCode 效果如下: 使用 Composer 安装 QrCode QrCode 类库基于 php 的 GD 库,用于生成任意尺寸的二维码,并且可以将 logo 水印也打上去,还可以在二维码图片下方加入文字. QrCode 的项目地址:https://github.com/endroid/QrCode 在命令行下操作安装QrCode类:在 composer.json 中添加 qrcode,执行 composer 更新命令,如下 php

1 1 1 ★什么是二维码 通俗解释: 二维码是一种能存储信息的特定格式图片. 技术解释: 二维码(2-dimensional bar code) ,又称二维条码, 是用某种特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向上)分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的:在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的"0"."1"比特流的概念,使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息,通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理: 二维条码/二维码能够在横

PHP识别二维码(php-zbarcode) 标签: php二维码扩展 2015-11-06 17:12 609人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: PHP(1)  Linux 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 说明:扩展需要依赖ImageMagick和zbar,安装前先安装这两个软件   1.安装ImageMagick(http://www.imagemagick.org/)   yum install ImageMagick.x86_64 ImageMagick-de

项目复盘总结 开发需求: 在桌面机器人(向下俯视)摄像头拍摄到的图像中做条形码识别与二维码识别. 条形码在图像固定位置,二维码做成卡片的形式在固定区域内随意摆放. 开发环境及相关库:ubuntu 18.04 + Clion + opencv4.1.0 + zxing + zbar 开发思路及识别流程: 摄像头拍摄图像分辨率为640*480 1. 图像画面还原校正 由于摄像头(俯视)拍摄到的图像存在线性的透视偏差,类似于车辆行驶的车道线,两条相交的直线,因为透视效应直线向视距远处集中. 此处采用透

题目 首先明确先手的棋子是往左走的,将其称为棋子1:后手的棋子是往右走的,将其称为棋子2. 如果有一些行满足1在2右边,也就是面对面,那其实就是一个nim,每一行都是一堆石子,数量是两个棋子之间的空格数.这些行称为nim行. 如果一些行1在2左边,那么两个人能走的步数是互不影响的:在这种行里,不管是先手还是后手都只会一次走1格,而且不同的这种行都是等价的,所以我们可以把所有1在2左边的行中,每个人能走的步数都分别求和,称为这个人的"额外步数". 把所有nim行构成的nim游戏,和额外步

假设现在有2个矩阵a和b,分别是n行m列和x行y列,现在你要计算它们的二维卷积,也就是求出矩阵s满足: \(s_{i,j}=\sum_{i'\leq i,j'\leq j}a_{i',j'}b_{i-i',j-j'}\) 先把两个矩阵的行数都扩展到不小于n+x的最小2的次幂数,列数同理,这个跟普通FFT一样.接下来分5步: 1.对a和b的每一行做普通DFT 2.对a和b的每一列做普通DFT 3.新建矩阵s,\(s_{i,j}=a_{i,j}b_{i,j}\) 4.对s的每一列做普通IDFT(别忘

摘要:图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声,提取图像信息中用来表征图像的一些变量,为图像识别提供基础. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十七.图像锐化与边缘检测之Roberts算子.Prewitt算子.Sobel算子和Laplacian算>,作者: eastmount . 由于收集图像数据的器件或传输数图像的通道的存在一些质量缺陷,文物图像时间久远,或者受一些其他外界因素.动态不稳定抓取图像的影响,使得图像存在模糊和有噪声的情况,从而影响到图像识别工作的开展.这时需要开展