卡尔曼滤波器（思路整理，算法推导）知乎好文：卡尔曼滤波首先定义好各个变量：状态的最优估计值：状态的预测值：状态的真实值：状态的观测值：状态转移矩阵：控制输入矩阵：控制变量：卡尔曼增益：状态观测矩阵：状态转移过程噪声：遵循高斯分布状态观测噪声：遵循高斯分布先解释下卡尔曼滤波器完成的是一件什么事默认：状态的真实值是无法直接得到的，只能尽可能估计。最优估计：根据上一次状态的最优估计值得到当前状态的预测值
# -*-coding:utf-8-*-# #TODO.1.均值滤波import cv2def image_blur(image_path1:str):
原创
2022-05-17 12:43:34
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Gauss滤波快速实现方法（转） 二维高斯函数具有旋转对称性，处理后不会对哪一个方向上的边缘进行了过多的滤波，因此相对其他滤波器，具有无法比拟的优越性。但是传统Gauss滤波随着图像尺寸的增加，运算复杂度呈平方上涨，因此需要对其优化改进。下面，分别介绍传统型，分解型和递归迭代型三种实现方法。 1 传统型 Gauss滤波首先需要构建一个Gauss滤波核，公式为：Matlab实现代码：dSigm
通过拜读前辈们关于高斯滤波快速算法的相关文献，实现了自己的快速高斯滤波算法，并用NEON指令加速了将近6倍左右。
高斯滤波是很多图像处理算法中最关键性的一个中间步骤，实现快速高斯滤波算法具有很重要的意义。 通过拜读前辈们关于高斯滤波快速算法的相关文献，实现了自己的快速高斯滤
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2024-05-18 07:30:35
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要求生成一个（2N+1）×（2N+1）大小的高斯模板H（标准为sigma），然后用此模板对图像进行滤波。不允许使用 fspecial 来产生高斯模板，不允许使用 imfilter、conv2 等函数。原理及算法理解：高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（
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2023-11-27 11:26:07
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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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高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。高斯滤波后图像被平滑的程度取决于标准差。它的输出是临域像素的加权
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2020-01-27 20:50:00
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1.通俗讲，对整幅图像进行加权平均的过程。 2.十分有效的低通滤波器。 3.两种实现：1.离散化窗口滑窗卷积；2.傅里叶变换。 4.高斯函数： (e:自然对数，≈2.71828) 5.高斯函数积分： 6.高斯分布： 7.高斯滤波性质（5个）： （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的
原创
2024-01-11 15:32:37
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本文详细介绍高斯滤波和双边滤波的原理并给出MATLAB实现，最后对照高斯滤波与双边滤波的效果。目录一、滤波原理1.1 一维高斯分布1.2 二维高斯分布1.3 高斯滤波总结 二、双边滤波1. 双边滤波的原理 2. 双边滤波是如何实现“保边去噪”的？3. MATLAB实现双边滤波 4. 关于sigma值的选取4.1 空间域sigma 选取4.2 值域
高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。实现图像的高斯滤波：通过调整高斯函数的标准差(sigma)来控制平滑程度；滤波窗口大小取为[6*sigma-1]，[.]表示取整；利用二维高斯函数的行列可分离性进行加速； 先对每行进行一维高斯滤
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2023-09-16 13:11:28
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高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。一般的模板为3×3或5×5大小，其权值分布如下图：
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2024-02-06 19:40:29
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二维码识别引出的问题最近在做二维码的识别，其实就是调用微信二维码的opencv接口，但是遇到一些问题，有部分的二维码无法识别，大概是1100张里面有将近70张左右，感觉概率还挺高的。而且有的二维码直接用手机微信的二维码扫描是可以识别的，但是在程序里是没办法识别的，这就让人摸不着头脑。按道理来说应该用的是一样的代码（如果微信没有偷偷优化的话）。没理由手机能识别，而程序里的没办法识别。经过观察发现，手
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 高斯滤波(Gauss filter)实质上是一种信号
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2023-12-18 22:45:54
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高斯滤波及其原理一、高斯函数的基础1.1 期望、方差与标准差用来刻画随机变量某一方面特征的常数被称为随机变量的数字特征，其常用的有：数学期望： 在概率论和统计学中，数学期望（mean）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均
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2024-05-24 12:44:47
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目录前言概念介绍基本原理卷积核的大小卷积核的形状和权重比卷积核的归一化结论Opencv实现高斯滤波Python手写实现高斯滤波参考文章前言在此之前，我曾在此篇中推导过图像处理：推导五种滤波算法（均值、中值、高斯、双边、引导）。这在此基础上，我想更深入地研究和推导这些算法，以便为将来处理图像的项目打下基础。概念介绍高斯滤波是一种常用的图像处理技术，常用于去噪、平滑和边缘检测等应用中。它是基于高斯函数
二维高斯函数具有旋转对称性，处理后不会对哪一个方向上的边缘进行了过多的滤波，因此相对其他滤波器，具有无法比拟的优越性。但是传统Gauss滤波随着图像尺寸的增加，运算复杂度呈平方上涨，因此需要对其优化改进。下面，分别介绍传统型，分解型和递归迭代型三种实现方法。 1 传统型 Gauss滤波首先需要构建一个Gauss滤波核，公式为：Matlab实现代码：dSigma =0.8;
fK1=1.0/
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2024-03-14 06:04:12
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图像高斯滤波高斯函数： 其中 a、b 与 c 为实数常数 ，且a > 0. c^2 = 2 的高斯函数是傅立叶变换的特征函数。这就意味着高斯函数的傅立叶变换不仅仅是另一个高斯函数，而且是进行傅立叶变换的函数的标量倍。 高斯分布：正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian dist
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2024-05-17 16:41:53
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本文主要根据作者的理解整理而来，有什么错误之处，请大家共同讨论指出。 1、图像滤波
在三维计算机视觉领域，通常对于二维图像的特征抽取是很关键的第一步，这主要包括抽取二维图像上的边缘、角点、纹理等。通常从这些被称为基元图的组成部分中，我们可以提取图像的以下特征：
1）不同物体边
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2024-04-28 21:19:55
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/*入门学习 图像滤波
Filtering 是图像处理中的一个基本操作，其目的是为了提取图像中被认为重要的那些部分。
滤波可以去除图像中的噪声，提取感兴趣的视觉特征，允许图像重采样等。
这里我们了解一些基本的内容。
观察一幅图像时，我们看到不同的灰度（或彩色值）在图像中的分布。图像之间存在不同是因为他们有不同的灰度分布。
因此存在另一种进行图像处理的方式：观察图像中存在的
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2024-05-21 15:52:22
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图像方框滤波、均值滤波、高斯滤波图像滤波概念均值滤波方框滤波高斯滤波 图像滤波概念由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 线性滤波有方框滤波、均值滤波、高斯滤波这几种，常
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2024-06-12 17:03:53
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