目录 零、梯度理论 一、Sobel 算子 cv2. Sobel 方法 二、Scharr 算子 三、lapkacian 拉普拉斯算子 零、梯度理论 可以把图像看成二维离散函数,图像梯度就是这个二维离散函数的求导: 梯度一般 ...
这些内容都学过,也基本懂,当做复习,留个纪念 图像由于是离散数字信号,所以偏导数的计算,采用离散化方法计算,有两种计算方法,具体公式如下: 第一种方法: Dx Image i , j image i, j Dy Image i, j image i, j 第二种方法: Dx Image i , j image i , j Dy Image i, j image i, j 接下来正式的解释梯度概念 ...
2021-08-20 12:03 0 107 推荐指数:
目录 零、梯度理论 一、Sobel 算子 cv2. Sobel 方法 二、Scharr 算子 三、lapkacian 拉普拉斯算子 零、梯度理论 可以把图像看成二维离散函数,图像梯度就是这个二维离散函数的求导: 梯度一般 ...
图像其实就是二元函数 $f(x,y)$,只不过是离散的,图像梯度就是这个二元离散函数的偏导。计算图像梯度是一个一个像素点求的。 连续二元函数的偏导数为 $$\frac{\partial f(x,y)}{\partial x} = \lim_{\Delta x\rightarrow ...
前言 上一篇文章,我们讲解了图像处理中的膨胀和腐蚀函数,这篇文章将做边缘梯度计算函数。直接摘自OpenCV 2.4+ C++ 边缘梯度计算。 图像的边缘 图像的边缘从数学上是如何表示的呢? 图像的边缘上,邻近的像素值应当显著地改变了。而在数学上,导数是表示改变快慢的一种方法。梯度 ...
求参数w进行求解梯度有两种方式1. ...
梯度求法:分别求各个变量的偏导数,偏导数分别乘三个轴的单位向量,然后各项相加。 梯度的本意是一个向量,表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。 ...
偏度(skewness)和峰度(kurtosis): 偏度能够反应分布的对称情况,右偏(也叫正偏),在图像上表现为数据右边脱了一个长长的尾巴,这时大多数值分布在左侧,有一小部分值分布在右侧。 峰度反应的是图像的尖锐程度:峰度越大,表现在图像上面是中心点越尖锐。在相同方差的情况下,中间 ...
14 化简 matlab符号表达式的化简常用命令函数 pretty(f) 将符号表达式化简成与高等数学课本上显示符号表达式形式类似 collect(f ...
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