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Laplacian 算子简介 求多元函数的二阶导数的映射又称为 Laplacian 算子: 计算拉普拉斯变换：Laplacian 函数 void Laplacian(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth ...

sobel算子一文说了,索贝尔算子是模拟一阶求导,导数越大的地方说明变换越剧烈,越有可能是边缘. 那如果继续对f'(t)求导呢? 可以发现"边缘处"的二阶导数=0. 我们可以利用这一特性去寻找图像的边缘. 注意有一个问题,二阶求导为0的位置也可能是无意义的位置 拉普拉斯算子推导过程 ...

一、拉普拉斯融合基本步骤 　　1. 两幅图像L，R，以及二值掩模mask，给定金字塔层数level。 　　2. 分别根据L，R构建其对应的拉普拉斯残差金字塔（层数为level），并保留高斯金字塔下采样最顶端的图像（尺寸最小的图像，第level+1层）： 　　　　拉普拉斯残差金字塔构建方法 ...

转自：https://www.kechuang.org/t/84022?page=0&highlight=859356，感谢分享！ 在机器学习、多维信号处理等领域，凡涉及到图论的地方，相信小伙伴们总能遇到和拉普拉斯矩阵和其特征值有关的大怪兽。哪怕过了这一关，回想起来也常常一脸懵逼 ...

　　概念 零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是 $0$ 。这是不合理的，不能因为一个事件没有观察到，就被认为该事件一定不可能发生（即该事件的概率为 $0$ ）。 　　拉普拉斯平滑(Laplacian ...

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <math.h> using namespace std;using namespace cv; //拉普拉斯 边缘计算void ...

一、Canny边缘检测 Canny边缘检测是一系列方法综合的结果。其中主要包含以下步骤： 1.使用高斯滤波器，平滑图像，滤除噪声。 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 3.应用非极大值抑制（NMS：Non-Maximum Suppression），以消除边缘检测带来的杂散相应 ...