导向滤波（Guided Filtering）和双边滤波（BF）、最小二乘滤波（WLS）是三大边缘保持（Edge-perserving）滤波器。 引导滤波（导向滤波）的目的是，保持双边滤波的优势（有效保持边缘，非迭代计算），而克服双边滤波的缺点（设计一种时间复杂度为 O(1) 的快速滤波器，而且在主要边缘附近没有梯度的变形）。 本次实验采取的方法是：引导滤波器的保留边缘平滑滤波器应用。引导滤波简
后端随机生成抠图和带有抠图阴影的背景图片，后台保存随机抠图位置坐标前端实现滑动交互，将抠图拼在抠图阴影之上，获取到用户滑动距离值，比如以下示例前端将用户滑动距离值传入后端，后端校验误差是否在容许范围内。 这里单纯校验用户滑动距离是最基本的校验，出于更高的安全考虑，可能还会考虑用户滑动的整个轨迹，用户在当前页面的访问行为等。这
# Python对噪声数据的高斯平滑处理算法
在数据处理中，噪声是一个很常见的问题。为了减少噪声的影响，可以采用平滑处理算法来对数据进行处理。其中，高斯平滑是一种常用的方法，利用高斯函数对数据进行平滑处理，使数据变得更加平滑和连续。
## 高斯平滑算法原理
高斯平滑算法利用高斯函数对数据进行加权平均处理。具体而言，对于每个数据点，将其周围的数据点按照高斯函数的权重进行加权平均，从而得到平滑的
图像处理算法是对图像进行数字操作和转换的技术。这些算法可以应用于多个领域，如计算机视觉、图像编辑、图像分析等。以下是几种常见的图像处理算法：图像滤波：包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等，用于去除噪声、平滑图像或增强特定细节。边缘检测：如Sobel算子、Canny边缘检测等，用于提取图像中的边缘结构。直方图均衡化：用于调整图像的亮度分布，增强对比度。图像缩放和旋转：通过插值方法调整图像的大小和角度。
图像处理算法的选择和组合通常基于对图像特征的理解和目标任务的要求。目标检测和识别：如Haar特征、HOG（方向梯度直
常用图像处理算法主要有以下几种:1.滤波（平滑、降噪）2.增强3.边缘锐化4.纹理分析（去骨架，连通性）5.图像分割，灰度、色彩、频谱特征、纹理特征、空间特征。6.变换（空域和频域、几何变换、色度变换）7.几何形态分析（Blob分析），形状，边缘，长度，面积，圆形度位置，方向，数量，连通性。8.搜索...
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2015-06-14 16:25:00
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图形处理算法一一、平移和差分边缘增强具体又分为：垂直边缘增强、水平边缘增强和水平与垂直边缘增强，它们分别使用如下所示不同的卷积核：0 0 0 0 -1 0 -1 0 0-1 -1 0 0 1 0 0 1 00 0 0 0 0 0 0 0 0垂直边缘 水平边缘 水平垂直边缘基本原理：1）图形平移1个像...
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2015-06-14 16:33:00
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NWINDOW_H#include <QMainWindow>#include <QSpinBox>#include <QPushButton>#include <QImage>#include <QDoubleSpinB...
原创
2022-08-16 16:36:55
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摘要“数据与特征决定了一个模型的上限，而模型算法的目的则为逼近这个上限” 对于特征一般的处理流程是|：特征提取->特征清洗–>特征处理–>特征监控特征工程的一些处理方法：数值特征处理：方法一：无量纲处理：无量纲化使得不同规格的数据转换成为到同一规格。常见的无量纲化处理包括标准化与区间缩放法；一般而言，标准化的前提是特征服从正态分布，经过标准化后，将其转换为标准正态分布。区间缩放法
题目来源于：南京师范大学韦玉春教授慕课国家精品课《遥感数字图像处理》程序设计建议 如何将OpenCV配置在IDEA中自行百度 环境：win10+IDEA2021.2.3+jdk11.0.1+OpenCV-460.jar一、简介背景： 高斯低通滤波是图像平滑算法的一种，在图像产生、传输和复制过程中，常常会因为多方面原因被噪声干扰或出现数据丢失，降低了图像的质量，需要对图像进行一定
1.高斯噪声在空间域和频率域中，由于高斯噪声在数学上的易处理性，故实践中常用这种噪声模型。高斯随机变量z的PDF由下式给出：高斯噪声是指概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。高斯随机变量z的PDF由上式给出，其中z表示灰度值，u表示z的均值，σ表示z的方差。当z服从高斯分布时，其值有大约70%落在范围[(u-σ),(u+σ)]
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2023-09-09 21:37:35
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数字锁相环：数字锁相环（Digital Phase-Locked Loop）是一种将输入信号和输出信号之间的相位差控制在一个固定范
海量数据处理算法
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原创
2017-04-21 14:25:35
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代码最新版本，请上Github或者Gitee搜索名称即可。当前博客中不一定是最新的。
原创
2022-12-25 00:22:10
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数字信号处理算法主要用于对离散的数字信号进行滤波、变换、频谱分析等处理，常被应用于音频、图像处理、通信系统等领域。以下是一些常见的数字信号处理算法：FIR滤波器：FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种线性时不变滤波器，常被用于去除数字信号中的噪声和干扰。IIR滤波器：IIR（Infinite Impulse Response）滤波器是一种递归型滤波器，其设计灵活，常被
原创
2023-08-24 08:30:32
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一、删除处理 data.drop() 默认参数axis=0，表示对行index进行操作，如需对columns进行操作需要更改默认参数为axis=1;默认参数inplace=False，表示该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe，如需直接在原数据上进行删除操作，需要更改默认参数为inplace=True,删除后数据无法恢复 data.dropna() DataFra
学习原文：ISP（图像信号处理）算法概述、工作原理、架构、处理流程 视频学习： 视频原址可搭配食用~重点内容提取概念部分ISP：Image Signal Processor 的简称，也就是图像信号处理器。 ISP一般用来处理Image Sensor（图像传感器）的输出数据，如做AEC（自动曝光控制）、AGC（自动增益控制）、AWB（自动白平衡）、色彩校正、Lens Shading、Gamma 校正
绘制轮廓函数 cv2.findContours() 有三个参数，第一个是输入图像，第二个是 轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。im = cv2.imread('img/chess.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,30,255,0)
contours, hie
灰度变换灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变源图像中每一个像素灰度值的方法。目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。灰度变换的几种函数：线性变换在曝光度不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内。这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、没有灰度层次的图像。用一个线性单值函数，对图像内的每一个像素做线性扩展，将有效地改善图像视觉效果。假定源图像f(x, y)的灰度范围
目录ISP的主要内部构成：ISP内部包含 CPU、SUP IP（各种功能模块的通称）、IF 等设备ISP的控制结构：1、ISP逻辑 2、运行在其上的firmwareISP上的Firmware包含三部分：AP对ISP的操控方式：外置：I2C/SPI。 内置：MEM MAP、MEM SHAREISP架构方案：内置、外置ISP 处理流程：Bayer、黑电平补偿 （black level compensa
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2023-07-20 15:29:27
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