1)计算梯度幅值函数magnitude 该函数根据输入的微分处理后的x和y来计算梯度幅值,x和y可以通过sobel, scharr等边缘算子求得,而且可以直接输入三通道图像。 2)计算梯度幅值和梯度方向函数cartToPolar 该函数的输入与magnitude ...
我们都知道梯度很好求,只需要将 , 与图像分别在x 方向和y方向卷积,即可求得两个方向上的梯度。不过在求梯度方向时,还是有些麻烦,因为梯度方向会指向 的任何一个方向,所以直接用atan dy dx 函数,通常会得到正负PI 范围内的值,因此,在本文中将根据dy dx的正负,求取任一象限内的梯度方向。x y以及四个象限如下图所示: 在本文中编制了两个函数一个是获取梯度方向函数 Mat getGrad ...
2019-08-14 16:06 0 897 推荐指数:
1)计算梯度幅值函数magnitude 该函数根据输入的微分处理后的x和y来计算梯度幅值,x和y可以通过sobel, scharr等边缘算子求得,而且可以直接输入三通道图像。 2)计算梯度幅值和梯度方向函数cartToPolar 该函数的输入与magnitude ...
为什么梯度方向是变化最快的方向? 首先,回顾我们怎么在代码中求梯度的(梯度的数值定义): 1)对向量的梯度 以n×1实向量x为变元的实标量函数f(x)相对于x的梯度为一n×1列向量x,定义为 \[\nabla_{\boldsymbol{x}} f(\boldsymbol{x ...
以二元函数为例,$f(x,y)$,对于任意单位方向$u$,假设$u$是$x$轴的夹角,那么函数$f(x,y)$在$u$这个方向上的变化率为: $f_x(x,y) \cos \alpha + f_y(x,y) \sin \alpha=\nabla f(x,y)^T\begin{pmatrix ...
导数,方向导数,切线、梯度是从高中就开始接触的概念,然而对这几个概念的认识不清,困惑了我很长时间,下面我将以图文并茂的形式,对这几个概念做详细的解释。 1, 导数 定义:设函数y=f(x)在点x0的某个邻域内有定义,当自变量x在x0处有增量Δx,(x0+Δx)也在该邻域内时,相应地函数取得增量 ...
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 一:sobel算子 补充:在sobel算子的基础上还有一种Scharr算子,可以获取更强的边缘检测(噪声 ...
目前在OpenCV中,有reduce函数可以进行水平或者垂直方向的投影。 C++: void reduce(InputArray mtx, OutputArray vec, int dim, int reduceOp, int dtype=-1) Parameters: mtx ...
导数 设有一元函数 \(\normalsize y=f(x)\) 则函数在点 \(\normalsize x_{0}\) 处的导数为 \(\normalsize f^{'}(x_{0}) ...
转载:知乎专栏忆臻https://zhuanlan.zhihu.com/p/24913912 刚接触梯度下降这个概念的时候,是在学习机器学习算法的时候,很多训练算法用的就是梯度下降,然后资料和老师们也说朝着梯度的反方向变动,函数值下降最快,但是究其原因的时候,很多人都表达不清楚。所以我整理 ...