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Laplacian 算子簡介 求多元函數的二階導數的映射又稱為 Laplacian 算子: 計算拉普拉斯變換：Laplacian 函數 void Laplacian(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth ...

sobel算子一文說了,索貝爾算子是模擬一階求導,導數越大的地方說明變換越劇烈,越有可能是邊緣. 那如果繼續對f'(t)求導呢? 可以發現"邊緣處"的二階導數=0. 我們可以利用這一特性去尋找圖像的邊緣. 注意有一個問題,二階求導為0的位置也可能是無意義的位置 拉普拉斯算子推導過程 ...

一、拉普拉斯融合基本步驟 　　1. 兩幅圖像L，R，以及二值掩模mask，給定金字塔層數level。 　　2. 分別根據L，R構建其對應的拉普拉斯殘差金字塔（層數為level），並保留高斯金字塔下采樣最頂端的圖像（尺寸最小的圖像，第level+1層）： 　　　　拉普拉斯殘差金字塔構建方法 ...

轉自：https://www.kechuang.org/t/84022?page=0&highlight=859356，感謝分享！ 在機器學習、多維信號處理等領域，凡涉及到圖論的地方，相信小伙伴們總能遇到和拉普拉斯矩陣和其特征值有關的大怪獸。哪怕過了這一關，回想起來也常常一臉懵逼 ...

　　概念 零概率問題：在計算事件的概率時，如果某個事件在觀察樣本庫（訓練集）中沒有出現過，會導致該事件的概率結果是 $0$ 。這是不合理的，不能因為一個事件沒有觀察到，就被認為該事件一定不可能發生（即該事件的概率為 $0$ ）。 　　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 邊緣計算void ...

一、Canny邊緣檢測 Canny邊緣檢測是一系列方法綜合的結果。其中主要包含以下步驟： 1.使用高斯濾波器，平滑圖像，濾除噪聲。 2.計算圖像中每個像素點的梯度強度和方向。 3.應用非極大值抑制（NMS：Non-Maximum Suppression），以消除邊緣檢測帶來的雜散相應 ...