我们最开始使用python基本都是做数值计算的，而在处理数学问题时常常也需要进行一些符号运算，python能否胜任这种需求呢？当然是可以的，我们就以微积分为例，来见识一下python处理符号运算和数值运算的双重能力。需要安装一款python的第三方库sympy，可以直接使用pip3 install sympy来进行安装，也可以通过其他方式安装。本文无意于让大学生完成高等数学作业时投机取巧，不过作为
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2023-08-20 14:06:46
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图像处理之图像积分图integral()图像积分图算法：积分图像是Crow在1984年首次提出，是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度，是一种快速计算图像矩形区域和与矩形区域平方和的算法。这种算法的主要优点是一旦积分图像首先被计算出来，我们就可以在常量时间内计算图像中任意大小矩形区域的和。
原创
2021-07-28 11:26:19
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上一篇文章讲解了积分图的计算原理，并使用C++实现了基本的积分图算法。在WIN10 i5-7500 CPU的运行环境下，计算一帧1024*1024的图像，耗时7 ms左右。本文将在此基础上做进一步计算优化以减少计算耗时。如上图所示，在原算法中计算I(x,y)需要I(x-1,y-1)，I(x,y-1)和I(x-1,y)，而在优化算法中要计算I(x,y)，只需要计算I(x,y-1)和点(x,y)所在行
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2024-03-05 09:36:31
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计算过程原理及代码； matlab代码：先行(列)累加再列(行)累加； 参考 1.快速计算积分图； 完
原创
2022-07-21 08:19:45
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文章目录积分图原理效果演示积分图原理第一个提出 Haar 特征快速计算方法的是 CVPR2001上 的那篇经典论文 [《Rapid object detection using a boosted cascade of simple features》] (http://www.cs.utexas.edu/~grauman/courses/spring2007/395T/paper
原创
2022-08-24 21:33:37
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# Python中的图像处理：微分与积分
图像处理是计算机视觉的一个重要分支，涵盖了图像的获取、分析和处理等多个方面。在此过程中，微分与积分是两个重要的概念，用于图像中边缘检测、平滑处理和图像特征提取。本文将探讨Python中如何使用这些数学工具进行图像处理，并通过代码示例帮助读者初步了解其应用。
## 微分在图像处理中的应用
微分运算主要用于检测图像中的边缘。边缘通常表示图像中物体的轮廓，
GrabCut算法通常情况下，我们需要图像进行前景后景进行分离，有的时候也许我们仅仅是需要前景。本次教程我们将介绍GrabCut算法进行交互式前
原创
2022-06-23 17:20:31
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基本思想： 旋转矩阵在旋转角度较小的情况下可以通过两次错切变化得到旋转效果的图片，在旋 转角度较大的情况下可以通过三次错切得到等价旋转效果图像(较小角度小于15度，较 大角度在90度之内)，对于旋转角度超过90度，首先旋转特殊角度90，180，270，然后 在旋转剩下的角度数。90，180，270是特殊角度，可以通过简单的矩阵变换得到。旋 转矩阵到三次等价错切矩阵等式如下：
原创
2012-11-25 00:22:00
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轮廓算法的原理先将图片灰度化，之后进行滤波降噪，接着边缘检测，最后二值化
原创
2021-04-22 18:02:27
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比较常用的插值算法有这么几种：最邻近插值，双线性二次插值，三次插值，Lanczos插
原创
2023-04-12 09:08:48
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KNN： 1.数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 2.也称为邻近算法，K最近邻分类算法 3.每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表 4.一般，距离使用欧式距离或曼哈顿距离（通常，k≤20） python代码实现 例子： 已有的分类数据： A：（1.0，2.0） A：（1.2，0.1） B：（0.
原创
2024-01-11 15:32:16
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数字图像处理之插值算法
原创
2021-10-08 14:18:37
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1.看了诸多博客，初步得到结论是：KNN不适合做图像分类。 2.如果偏要用此方法进行图像分类，距离计算为：对应的每个像素代表的像素值进行绝对差值计算，最后求和。这就是“图像的距离”
原创
2024-01-11 15:32:23
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图像的二值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T，通过T将图像的像素划分为两类：大于T的像素群和小于T的像素群。灰度转换处理后的图像中，每个像素都只有一个灰度值，其大小表示明暗程度。二值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色，常用的二值化算法如公式1所示：{Y=0，gray<TY=255，gray>=T{Y=0，gr
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2023-07-10 22:05:01
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# 如何在Python中实现积分图像
积分图像（Integral Image）是一种用于快速计算图形特征的技术，广泛应用于计算机视觉任务中。本文将详细介绍如何在Python中实现积分图像。适合刚入行的小白开发者，本文将从流程的梳理入手，逐步展示实现过程。
## 一、流程概述
下面是实现积分图像的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-09-13 05:24:06
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一、算法目的 在同一位置(即图像的相机位置相同)拍摄两张以上图片，这些图片是单应性相关的，即图片之间有相同的拍摄区域。基于此将图片进行缝补，拼成一个大的图像来创建全景图像。 二、基本原理 要实现两张图片的简单拼接，其实只需找出两张图片中相似的点 (至少四个，因为 homography 矩阵的计算需要 ...
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2021-04-28 21:19:43
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一、算法目的 在同一位置(即图像的相机位置相同)拍摄两张以上图片，这些图片是单应性相关的，即图片之间有相同的拍摄区域。基于此将图片进行缝补，拼成一个大的图像来创建全景图像。二、基本原理 要实现两张图片的简单拼接，其实只需找出两张图片中相似的点 (至少四个，因为 homography 矩阵的计算需要至少四个点)， 计算一张图片可以变换到另一张图片的变换矩阵 (homography 单应性矩阵)，
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2021-04-28 21:19:57
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算法思想： 基于双线性算法的分解，分别进行水平与垂直两个方向的放缩，完成对整张图像的放大或 者缩小。基于的数学思想为矩阵的乘法，对一个scale矩阵可以拆分为水平与垂直方向的两 个关联矩阵，具体如下： 关于什么是双线性插值参加这里：http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/6915185 程序解释： 类ScaleF
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2012-09-24 19:51:00
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☞ ░ 前往老猿Python博客 ░一、引言图像腐蚀后图像整体就会缩小，而膨胀就会扩大，用膨胀后的图像减去源图像或腐蚀后的图像，或者用源图像减去腐蚀后的图像，都会去除图像前景色中间的部分得到一个图像的轮廓，这些减法运算就是形态学梯度运算。二、形态学梯度运算简介按照减法运算参与对象不同，形态学梯度运算又分为基本梯度运算、内部梯度运算和外部梯度运算三种。2.1、基本梯度运算基本梯度运算是用膨胀后的图
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2023-09-16 11:19:44
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积分形式如下 Python 有很多种方法可以计算积分，本文做个汇总 方法1手动实现积分，积分就是很多小块的求和，如下图 代码如下start = 1
stop = 2
length = 101
x = np.linspace(start, stop, length)
y = x**2
result = sum(y*(stop-start)/length)
print(
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2023-06-16 20:14:54
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