原文:基於Opencv的梯度及其方向

我們都知道梯度很好求,只需要將 , 與圖像分別在x 方向和y方向卷積,即可求得兩個方向上的梯度。不過在求梯度方向時,還是有些麻煩,因為梯度方向會指向 的任何一個方向,所以直接用atan dy dx 函數,通常會得到正負PI 范圍內的值,因此,在本文中將根據dy dx的正負,求取任一象限內的梯度方向。x y以及四個象限如下圖所示: 在本文中編制了兩個函數一個是獲取梯度方向函數 Mat getGrad ...

2019-08-14 16:06 0 897 推薦指數:

查看詳情

Opencv中計算梯度梯度幅值以及梯度方向的相關函數(轉)

1)計算梯度幅值函數magnitude 該函數根據輸入的微分處理后的x和y來計算梯度幅值,x和y可以通過sobel, scharr等邊緣算子求得,而且可以直接輸入三通道圖像。 2)計算梯度幅值和梯度方向函數cartToPolar 該函數的輸入與magnitude ...

Wed Mar 15 04:56:00 CST 2017 0 13971
證明:梯度方向是變化最快的方向

為什么梯度方向是變化最快的方向? 首先,回顧我們怎么在代碼中求梯度的(梯度的數值定義): 1)對向量的梯度 以n×1實向量x為變元的實標量函數f(x)相對於x的梯度為一n×1列向量x,定義為 \[\nabla_{\boldsymbol{x}} f(\boldsymbol{x ...

Fri Apr 12 19:59:00 CST 2019 0 1375
沿着梯度方向為什么是函數值增加最快的方向

以二元函數為例,$f(x,y)$,對於任意單位方向$u$,假設$u$是$x$軸的夾角,那么函數$f(x,y)$在$u$這個方向上的變化率為: $f_x(x,y) \cos \alpha + f_y(x,y) \sin \alpha=\nabla f(x,y)^T\begin{pmatrix ...

Thu Jul 25 03:29:00 CST 2019 0 812
導數、方向導數與梯度

導數,方向導數,切線、梯度是從高中就開始接觸的概念,然而對這幾個概念的認識不清,困惑了我很長時間,下面我將以圖文並茂的形式,對這幾個概念做詳細的解釋。 1, 導數 定義:設函數y=f(x)在點x0的某個鄰域內有定義,當自變量x在x0處有增量Δx,(x0+Δx)也在該鄰域內時,相應地函數取得增量 ...

Tue May 15 00:32:00 CST 2018 2 2914
OpenCV---圖像梯度

圖像梯度 推文:【OpenCV入門教程之十二】OpenCV邊緣檢測:Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr濾波器合輯 一:sobel算子 補充:在sobel算子的基礎上還有一種Scharr算子,可以獲取更強的邊緣檢測(噪聲 ...

Sat Jul 07 01:24:00 CST 2018 0 769
基於OpenCV的任意方向投影

目前在OpenCV中,有reduce函數可以進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 ...

Tue Nov 15 00:50:00 CST 2016 0 1595
為什么梯度方向是函數值下降最快的方向

轉載:知乎專欄憶臻https://zhuanlan.zhihu.com/p/24913912 剛接觸梯度下降這個概念的時候,是在學習機器學習算法的時候,很多訓練算法用的就是梯度下降,然后資料和老師們也說朝着梯度的反方向變動,函數值下降最快,但是究其原因的時候,很多人都表達不清楚。所以我整理 ...

Wed Jul 05 06:23:00 CST 2017 1 4182
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM