一元函数的导数 对于函数\(y=f(x)\),导数可记做\(f'(x_0)\).\(y'|x=x_0\)或\(\frac{dy}{dx}|x=x_0 \).定义如下: \[f'(x_0) = \lim_{\Delta x \to 0}\frac{\Delta y}{\Delta x} = \lim_{\Delta x \to 0}\frac{f(x_0+\Delta x) - f(x)}{\Delta x}\] 一阶导数也是一个函数,这个函数的导数称为二阶导数,可以依此递归定义. \[f^{(n

书籍:<微分几何>彭家贵 局部微分几何 第一章.欧式空间 1.1向量空间 (1)向量空间 a.向量空间是集合,集合中的元素需要定义加法和乘法运算.向量空间和n维数组空间R^n不是同一个概念. b.欧式向量空间是向量空间的子集,满足有限维,还需要定义内积.同理,n维欧式向量空间与n维内积空间R^n也不是同一个概念. 施密特正交化(Schmidt orthogonalization)(http://jingyan.baidu.com/article/c74d60007ab7500f6a595dcc

函数.符号及特殊字符 声调 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \bar{x} \acute{\eta} \check{\alpha} \grave{\eta} \breve{a} \ddot{y} \dot{x} \hat{\alpha} \tilde{\iota} 函数 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \sin\theta \cos\theta \tan\theta \arcsin\frac{L}{r} \arccos\frac{T}{r} \arctan\frac{L}{T} \sin

目录 Canny边缘检测算法(基于OpenCV的Java实现) 绪论 Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测算法的处理流程 用高斯滤波器平滑图像 彩色RGB图像转换为灰度图像 一维,二维高斯函数及分布 生成高斯滤波卷积核 单色高斯滤波与彩色高斯滤波 用Sobel等梯度算子计算梯度幅值和方向 梯度 图像灰度值的梯度的简单求法 使用Sobel算子来计算梯度的大小及方向: 对梯度幅值进行非极大值抑制 双阈值检测 抑制孤立低阈值点 Reference Canny边缘检测算法(基于OpenC

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}%

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

map,filter,flatMap算子 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 1.map map是将源JavaRDD的一个一个元素的传入call方法,并经过算法后一个一个的返回从而生成一个新的JavaRDD. java: package com.bean.spark.trans; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in

特征描述算子-sift http://boche.github.io/download/sift/Introduction%20to%20SIFT.pdf

在上篇文章中我们了解了PlateLocate的过程中的所有步骤.在本篇文章中我们对前3个步骤,分别是高斯模糊.灰度化和Sobel算子进行分析. 一.高斯模糊 1.目标 对图像去噪,为边缘检测算法做准备. 2.效果 在我们的车牌定位中的第一步就是高斯模糊处理. 图1 高斯模糊效果 3.理论 详细说明可以看这篇:阮一峰讲高斯模糊. 高斯模糊是非常有名的一种图像处理技术.顾名思义,其一般应用是将图像变得模糊,但同时高斯模糊也应用在图像的预处理阶段.理解高斯模糊前,先看一下平均模糊算法.平均模糊的算法非

摘要  1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合 7.使用相同分区方

1. 形式 Gy 上下颠倒的 (*A表示卷积图像,忽略先): 看得出来,sobel算子感觉并不统一,特别是方向,我们知道matlab的图像格式是,x轴从左到右,y轴从上到下,原点在左上角. 所以,第二种sobel算子更和我们的心意. 2.计算: 在计算时,图像经过处理得到梯度图像,像素的灰度值公式是 , 人们为了方便改为 , 如果G的值大于某阈值,可以认为这个点就是边缘像素点. 梯度的方向是 所以,我们通过将横纵两个方向的sobel算子对图像处理之后,得到图像的梯度图像,图像的灰度是梯度的幅值,

halcon的算子列表   Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_sa

Canny是常用的边缘检测方法,其特点是试图将独立边的候选像素拼装成轮廓. John Canny于1986年提出Canny算子,它与Marr(LoG)边缘检测方法类似,也属于是先平滑后求导数的方法. John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性,给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标: 1.好的信噪比,即将非边缘点判定为边缘点的概率要低,将边缘点判为非边缘点的概率要低: 2.高的定位性能,即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心: 3. 对单一边缘仅有唯一响应,即单个边缘产生多个响应的概率

SURF算子,参考这篇文章的解释http://www.ipol.im/pub/art/2015/69/ SURF 是   Speeded Up Robust Features 加速鲁棒特征的含义. The source code and the online demo are accessible at the IPOL web page of this article1. Theproposed implementation of the SURF algorithm is written i

sobel算子原理及opencv源码实现 简要描述 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. 原理 算子使用两个33的矩阵(图1)算子使用两个33的矩阵(图1)去和原始图片作卷积,分别得到横向G(x)和纵向G(y)的梯度值,如果梯度值大于某一个阈值,则认为该点为边缘点 图1:卷积矩阵 图2:卷积运算 事实上卷积矩阵也可以由两个一维矩阵卷积而成,在opencv源码中就是用两个一维矩阵卷积生成一个卷积矩阵: 图3:由两个一维矩阵卷积生成的矩阵 static vo

#1,个人理解 网上查了很多资料,都说sobel算子是用来检测边缘的,分别给了两个方向上的卷积核,然后说明做法,就说这就是sobel算子.对于我个人来说,还有很多不明白的地方,所以理清下思路. #2,边缘.边界和sobel算子 这个可以自己去google或者百度找定义,边缘和边界不一样,两者没有必然联系也并非毫无联系.因为现实世界的三维空间映射到图像显示的二维空间中会丢失很多信息,也会添进来一部分类似光照.场景等的干扰,所以并不能完全给边缘和边界的关系下一个定义.对图像而言,我们一般是要找出它的

多元函数的二阶导数又称为Laplacian算子: \[ \triangledown f(x, y) = \frac {\partial^2 f}{\partial x^2} + \frac {\partial^2 f}{\partial y^2} \] 对于图像上的离散\(f(x, y)\): \[ \triangledown f(x, y) = f(x + 1, y) + f(x - 1,y) - 2 f(x,y) + f(x, y + 1) + f(x, y -1) - 2 f(x, y)

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

这个算子算是图像历史上第一个特征点提取算法了,1977年提出的,很简单,拿来练手很合适. 算法原理如下: 1.选取一个合理的邻域遍历图像,这里是5*5邻域的.在邻域中依次计算,垂直,水平,对角与反对角四个相邻像素灰度的差的平方和,作为该邻域特征值. 大致就是下面这个样子: 公式: 这里k是窗口的半径. 2.从四个特征值中选最小的值作为该像素初次候选特征值. 公式: 3.设定一个阈值,将大于该阈值初次候选特征值的选为二次候选特征值. 4.设定一个邻域,将该邻域最大的二次候选特征值作为最终要选择的特

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