梯度简单来说就是求导,在图像上表现出来的就是提取图像的边缘(无论是横向的.纵向的.斜方向的等等),所须要的无非也是一个核模板.模板的不同结果也不同.所以能够看到,全部的这些个算子函数,归结究竟都能够用函数cv2.filter2D()来表示,不同的方法给予不同的核模板,然后演化为不同的算子而已.而且这仅仅是这类滤波函数的一个用途,以前写过一个关于matlab下滤波函数imfilter()的扩展应用(等同于opencv的cv2.filter2D函数): 图像滤波函数imfilter函数的应用及其扩展

一阶导数与Soble算子 二阶导数与拉普拉斯算子 图像边缘: Soble算子: 二阶导数: 拉普拉斯算子: import cv2 as cv import numpy as np # 图像梯度(由x,y方向上的偏导数和偏移构成),有一阶导数(sobel算子)和二阶导数(Laplace算子) # 用于求解图像边缘,一阶的极大值,二阶的零点 # 一阶偏导在图像中为一阶差分,再变成算子(即权值)与图像像素值乘积相加,二阶同理 def sobel_demo(image): grad_x = cv.Sob

一,定义与作用 图像梯度作用:获取图像边缘信息 二,Sobel 算子与函数的使用 (1)Sobel 算子------来计算变化率 (2)Sobel函数的使用 (3-1)代码实现(分别): (3-2)代码实现(合起): 三,scharr算子与函数的使用 (1) scharr算子------近似求取每个像素的变化率,近似求取每一个导数. 四,Laplacian算子与函数的使用 五,代码 Sobel算子: 1 # -*- coding=GBK -*- 2 import cv2 as cv 3 4 5

实现:# -*- coding: UTF-8 -*-""" 练习使用随机梯度下降算法"""import numpy as npimport math __author__ = 'zhen'# 生成测试数据x = 2 * np.random.rand(100, 1) # 随机生成100*1的二维数组,值分别在0~2之间 y = 4 + 3 * x + np.random.randn(100, 1) # 随机生成100*1的二维数组,值分别在4~11

# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as npimport math # 定义基础变量learning_rate = 0.1n_iterations = 10000m = 100 x = 2 * np.random.rand(m, 1) # 生成一组服从0~1均匀分布的随机样本,此处表示生成100行一列的二维数组,下同y = 4 + 3 * x + np.random.randn(m, 1) # 正态分布x_b = np.c_[np.ones((m, 1))

上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元,这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新,也可以称之为批量梯度下降(batch gradient descent).假设现在我们数据集中拥有大量的样本,比如百万条样本,那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型,每更新一次权重向量,我们都要使用百万条样本,训练时间很长,效率很低,我们能不能找到一种方法,既能使用梯度下降法,但是又不要每次更新权重都要使用到所有的样本,于是随机梯度下降法(stochastic gradient descent

EPF:E边缘,P保留,F滤波 import cv2 as cv import numpy as np def bi_demo(image): # bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None) """ 同时考虑空间与信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的 双边滤波的核函数是空间域核与像素范围域核的综合结果: 在图像的平坦区域,像素值变化很小,对应的像素范围域权重接近于1,此时

在多元线性回归中会用到梯度下降来计算参数值.这里我用python实现一个梯度下降版本. 这里多元线性方程为 y = A0+A1*x1+...+An* xn 数据输入格式,y表示 y \t x1 \t x2 \t .... xn 代码如下: import os import sys theta = [] training_data = [] h_value = [] alpha = 0.0000009 def load(path): f = open(path,'r') for x in f: x

梯度下降法(gradient descent),又名最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问题最常用的方法,它是一种迭代方法,每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量,将当前位置的负梯度方向作为搜索方向(因为在该方向上目标函数下降最快,这也是最速下降法名称的由来).梯度下降法特点:越接近目标值,步长越小,下降速度越慢.直观上来看如下图所示: 这里每一个圈代表一个函数梯度,最中心表示函数极值点,每次迭代根据当前位置求得的梯度(用于确定搜索方向以及与步长共同决定前进速度)和

我原来已经安装了anaconda,在此基础上进入cmd进行pip install tensorflow和pip install gym就可以了. 在win10的pycharm做的. policy_gradient.py # -*- coding: UTF-8 -*- """ Policy Gradient 算法(REINFORCE).做决策的部分,相当于机器人的大脑 """ import numpy as np import tensorflow

分享一篇来自机器之心的文章.关于机器学习的起步,讲的还是很清楚的.原文链接在:只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源) Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源.你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了.本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:suo.im/KUWgl 和

1. cv2.Scharr(src,ddepth, dx, dy), 使用Scharr算子进行计算 参数说明:src表示输入的图片,ddepth表示图片的深度,通常使用-1, 这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值, dx表示x轴方向算子,dy表示y轴方向算子 2.cv2.laplacian(src, ddepth) 使用拉普拉斯算子进行计算 参数说明: src表示输入的图片,ddepth表示图片的深度,这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值 scharr算子, 从图中我们可以看出sch

图像梯度 推文:[OpenCV入门教程之十二]OpenCV边缘检测:Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr滤波器合辑 图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导. Sobel算子是普通一阶差分,是基于寻找梯度强度.拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. 一:sobel算子 def sobel_demo(image): grad_x = cv.,) #获取x轴方向的梯度,对x求一阶导,一般图像都是2

转载:只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源) Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源.你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了.本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:suo.im/KUWgl 和 suo.im/96wD3.本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼

Canny边缘检测 声明:阅读本文需要了解线性代数里面的点乘(图像卷积的原理),高等数学里的二元函数的梯度,极大值定义,了解概率论里的二维高斯分布 1.canny边缘检测原理和简介 2.实现步骤 3.总结 一. Canny边缘检测算法的发展历史 Canny算子是28岁的John Canny在1986年提出的,该文章发表在PAMI顶级期刊(1986. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern A

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主

该内容为 <学习图像局部特征检测和描述-基于OpenCV源码分析的算法与实现> <OpenCV 3 计算机视觉-Python语言实现> OpenCV官方网站的 https://docs.opencv.org/master/da/d22/tutorial_py_canny.html 的学习内容 1 Canny 边缘检测理论分析 Canny 边缘检测方法是由 Canny 于1996 年提出的一种公认为效果较好的边缘检测方法. 一个好的边缘检测方法应该满足三项指标 1.低失误率,即不能漏

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.48Canny边缘检测算法  [算法说明] Canny边缘检测算法可以分为4步:高斯滤波器平滑处理.梯度计算.非极大值抑制.双阈值边缘检 测和边缘连接.   1,高斯滤波器平滑处理.由于图像中经常包含一些高斯噪声,因此在边缘检测前我们要先用高斯 滤波器对其进行滤波,为了方便,通常是使用一些高斯模板,这里我们使用如下的高斯滤波器模板. /// <summary> /// Canny edge detect process. /// <

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征 高速

本文汇编了一些机器学习领域的框架.库以及软件(按编程语言排序). 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统. 1.2 机器学习 MLPack DLib ecogg shark 2. Closure Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 3