发展到现在这个平滑算法的时候, 我已经完全不知道如何去命名这篇文章了, 只好罗列出一些关键字来方便搜索了. 在之前我们提到过了均值滤波器, 就是说某像素的颜色, 由以其为中心的九宫格的像素平均值来决定. 在这个基础上又发展成了带权的平均滤波器, 这里的高斯平滑或者说滤波器就是这样一种带权的平均 ...

假设一个列数为W,行数为H的高斯卷计算子gaussKernel,其中W,H均为奇数，描点位置在（(H-1)/2 ,(W-1)/2）,构建高斯卷积核的步骤如下 1.计算高斯矩阵 \[gaussMatrix_(H*W) = [gauss(r,c,\sigma)] (0\leqslant r ...

平滑滤波与边缘检测是图像处理中非常基础与重要的部分。平滑滤波器主要有均值滤波，中值滤波，高斯滤波与双边滤波等，边缘检测主要有Sobel算子，Laplace算子，Canny算子等。本文主要就高斯滤波与Sobel算子进行原理上的介绍，并用Python进行实现。 第一部分，高斯滤波 原理 高斯滤波 ...

1:高斯平滑与滤波的作用 通过高斯平滑使整个图片过渡均匀平滑，去除细节，过滤掉噪声。 2:高斯平滑滤波器简介 高斯平滑滤波器被使用去模糊图像，和均值滤波器差不多，但是和均值滤波器不一样的地方就是核不同。均值滤波器的核每一个值都是相等，而高斯平滑滤波器的核内的数却是呈现高斯分布的。 对于二维 ...

利用移动平均滤波器对列向量y进行平滑处理,返回与y等长的列向量yy。移动平均滤波器的默认窗宽为5,yy中元素的计算方法如下: yy(1) = y(1) yy(2)=(y(1) + y(2) + y(3))/3 yy(3) = (y(1) 十y(2) 十y(3) + y(4)十y(5))/5 yy ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　java 平滑加权轮询算法实现与分析 废话，可直接跳过： 有一个需求，需要在代码层面上 实现 灰度 发布，有一种很简单的办法就是取余，比如 当前时间戳（或者业务ID） % 10 对于10取余， 余1，2，3 的走 逻辑A，其他的走逻辑B，从而达到灰度 ...

原文链接：http://www.juzicode.com/opencv-python-gaussianblur-bilateralfilter 返回Opencv-Python教程 OpenCV-Python教程：均值平滑、中值平滑 一文中介绍了在滑动窗口内均值的方式进行平滑处理，这时窗口 ...

上一篇讲了普通轮询、加权轮询的两种实现方式，重点讲了平滑加权轮询算法，并在文末留下了悬念：节点出现分配失败时降低有效权重值；成功时提高有效权重值（但不能大于weight值）。 本文在平滑加权轮询算法的基础上讲，还没弄懂的可以看上一篇文章。 现在来模拟实现：平滑加权轮询算法的降权和提权 ...