这一节来真正进入opencv的源码分析中，本次分析的函数是GaussianBlur()，即高斯滤波函数。在前前面博文《opencv源码解析之滤波前言2》： 这里我们分析源代码不需要深入到最底层，我们只需分析到函数crea
一、高斯平滑（模糊）def gaussian_blur(image):
# 设置ksize来确定模糊效果
img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv.imshow('img', img)
# 不通过ksize来设置高斯核大小，通过设置高斯分布公式中的sigma
img2 = cv.GaussianBlur(imag
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2023-08-02 23:29:53
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lines_gauss原型lines_gauss(Image : Lines : Sigma, Low, High, LightDark, ExtractWidth, LineModel, CompleteJunctions : )功能检测线条以及其宽度。参数列表Image (input_object) ：输入图像 Lines (output_object) ：检测线条（XLD） Sigma (i
在计算机视觉领域，使用高斯模糊处理图像是一个非常常见的需求，尤其是在图像预处理阶段。在 Python 环境中，OpenCV 库提供了强大的工具来实现这一功能。然而，很多用户在使用高斯模糊和高斯核时遭遇了一些困难。本文将详细探讨如何解决这些问题，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能优化、复盘总结和扩展应用等多个方面。
### 背景定位
初始技术痛点在于高斯模糊在某些情况下无法达到预期效果。例如
高斯核卷积高斯核之前看sift源码中有个概念，就是对一张图像，先进行标准差为的高斯核卷积，得到，再基于进行标准差为的高斯核卷积得到图像，和直接进行一次标准差为的高斯核的卷积得到之间的关系。写成表达式就是是否等于，如果成立是个什么东东。结论是等号成立的，并且也是一个标准差为的高斯分布的概率密度函数，且。结合律留给有兴趣的读者，下面证明方差之间的关系。证明设是两个1维正态分布的概率密度函数：在无穷区间
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2024-07-23 18:50:46
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均值滤波和高斯滤波详细解读1:均值滤波在上一篇博文–方框滤波中，我们介绍了方框滤波的内核： 而我们今天的第一个主角——均值滤波，就是方框滤波的一种特殊情况均值滤波是一种最简单的滤波操作，输出图像的每一个像素值，是核窗口内输入图像对应像素的平均值，均值滤波算法的主要方法就是：用一片图像区域的各个像素值的均值来代替原图像的像素值，我们需要对图像中的目标像素给出一个模板（内核），这个模板包括了该目标像素
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2024-08-05 23:10:16
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# 使用Python和OpenCV实现小核高斯模糊
小核高斯模糊是一种常用的图像处理技术，主要用于图像平滑、去噪。本文会带你通过简单的步骤和代码实现这个过程。接下来，我们将详细介绍每一个步骤，让你轻松掌握如何在Python中使用OpenCV实现小核高斯模糊。
## 流程概述
在开始之前，让我们首先看一下整个实现的流程。下面的表格描述了步骤和相应的说明。
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-16 04:31:43
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学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善，主要是借鉴了更多大神的文章，希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助，请点击一下文末的“在看”鼓励一下小白。模糊原理Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声使用Smooth/Bl
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2024-04-23 16:42:56
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1.卷积概念首先我们先说一下卷积卷积一词最开始出现在信号与线性系统中，其物理意义是描述当信号激励一个线性时不变系统后发生的变化。（1）连续时间信号的卷积： 对连续时间信号而言，卷积是一种特殊的积分运算。 它的过程就是一个函数固定不动，另一个函数先以y轴为对称轴反转，然后不断执行相乘，积分，滑动。（2.）连续时间信号离散化后的卷积： 其中x(n)和h(n)是参与运算的离散时间信号。 在这个定义中，卷
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2024-08-08 14:25:22
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图像噪声使图像在获取或是传输过程中收到随机信号干扰，妨碍人们对图像理解及分析处理的信号。非常多时候将图像噪声看做多维随机过程，因而描写叙述噪声的方法全然能够借用随机过程的描写叙述，也就是使用随机过程的描写叙述，也就是用它的高绿分布函数和概率密度分布函数。图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道收到了噪声的污染。以下简介两种
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2024-04-05 08:15:31
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OpenCV 五种滤波使用实战(均值、盒状、中值、高斯、双边）〇、Coding实战内容一、滤波、核和卷积1.1 滤波1.2 核 & 滤波器1.3 公式1.4 例子二、图片边界填充实战2.1 解决问题2.2 相关OpenCV函数2.3 Code三. 均值滤波实战3.1 理论3.2 Blur3.3 Code四. 盒状滤波实战4.1 理论4.2 实战：实现Sobel 滤波器五、中值滤波实战5.
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2024-10-16 11:54:00
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在计算机视觉领域，Python 的 OpenCV 是一个强大的图像处理库。特别是，它提供了多种图像处理算法，包括滤波算法。在很多情况下，我们可能需要应用高斯模糊，这其中涉及到的就是二维高斯核。本文将详细介绍如何通过 Python 和 OpenCV 实现二维高斯核，辅以相关的技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及案例分析。
## 背景描述
使用高斯核来平滑图像是一个经典的图像处理技术。在很多
这里只是用了一层图像 原理框图： 而为了简化计算，我们不直接求二维的高斯卷积核，而是将它变成两个一维的卷积核，原理如下图 1. 构建图像尺度空间(图像的高斯金字塔) 所谓高斯金字塔，是指假设一个金字塔型的结构，金字塔的第一层为原图像，然后将图像做一次高斯平滑（高斯卷积或者高斯模糊），而在高斯平滑里有一个参数σ，然后将σ乘以一个系数k之后得到的值作为新的平滑因子来平滑第二层作为第三层，重复多
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2024-09-26 23:49:53
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要搞清楚高斯核的原理的话，把下面这篇博文认认真真看一遍就可以了，链接如下：下面是我认为值得注意和需要补充说明的几点：1 为什么高斯滤波能够让图像实现模糊化？ 答：高斯滤波本质是低通滤通(有兴趣的同学可以查阅高斯滤波器的频率响应函数)，即让信号(数据集)的低频部分通过，高频部分滤除。图像的细节其实主要体现在高频部分，所以经过高斯滤波，图像看起来就变模糊了。2 为什么很多文章中说生成高斯核时，我们通常
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2024-08-12 17:14:13
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一、Kernels I（核函数I）在非线性函数中，假设函数为：将表达式改变一下，将其写为：联想到上次讲到的计算机视觉的例子，因为需要很多像素点，因此若f用这些高阶函数表示，则计算量将会很大，那么对于我们有没有更好的选择呢?由此引入核函数的概念。对于给定的x，其中，similarity()函数叫做核函数（kernel function）又叫做高斯核函数，其实就是相似度函数，但是我们平时写成。这里将代
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2024-04-04 20:08:06
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一.高斯滤波原理1、一维高斯分布：2、二维高斯分布：3、高斯滤波一般使用的*二维零均值*的高斯分布函数，通过高斯分布函数求出模板系数，例如一个3*3的模板：以模板的中心位置为坐标原点进行取样，其中模板各个坐标位置如下图，x轴水平向右，y轴垂直向下，（x,y）表示4、将各个位置的坐标代入二维零均值高斯分布函数，计算出来的模板有两种形式： 整数模板和小数模板，可以使用二维数组来存放计算出的模板系数①小
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2023-12-18 22:32:37
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下面使用的数据集分享如下: 3.在复杂数据上应用核函数我们上面的SMO算法核函数其实就是线性可分的，那么对于非线性可分的呢？接下来，我们就要使用一种称为核函数的工具将数据转换成易分类器理解的形式。径向基核函数径向基函数是SVM中常用的一个核函数。径向基函数是一个采用向量作为自变量的函数，能够基于向量距离运算输出一个标量。这个距离可以是从<0,0>向量或者其他向量开始计算的距离。接下来，
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2024-08-12 20:22:21
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高斯窗常用于对图像进行模糊或低通滤噪，但是随着高斯半径的增加，时间消耗会逐级增加 如高斯半径为N时，计算每个输出采样点需要计算的乘法次数为（2N+1）模糊方向数，加法次数为2N模糊方向数，这种情况下，当N=100时，甚至更大时，计算量是非常大的，即使进行SIMD指令集优化，在很多情况下仍然不能满足要求，比如N=100时，优化后的汇编代码的执行时间也通常在几百毫秒以上，远不能达到实时处理要求。
引言：对于SVM的核函数，许多初学者可能在一开始都不明白核函数到底是怎么做到从二维空间映射到三维空间（这里我们特征空间以二维为例），因此本文主要讲解其中一种核函数-------高斯核函数作为介绍，另外感谢Andrew Ng在网易云课堂深入浅出的讲解，不但加深了我的理解，也为我写这篇博客提供了不少素材。代价函数： 相比于Logistic Regression的代价函数： + SVM的代价函数只是
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2024-01-28 17:14:27
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高斯函数：a表示得到曲线的高度，b是指曲线在x轴的中心，c指width(与半峰全宽有关),
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2023-02-06 17:46:59
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