图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大，相反，对于图像中较平缓的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息，（在此图像梯度并不是纯数学意义上的梯度（需要求倒数），图像梯度一般通过计算像素值的差值来得到梯度的近似值（近似导数值））一：sobel理论基础sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑和微分
什么是梯度上升？梯度上升是一种用于最大化给定奖励函数的算法。描述梯度上升的常用方法使用以下场景：假设您被蒙住眼睛并被放置在山上的某个地方。然后，你的任务是找到山的最高点。在这种情况下，您尝试最大化的“奖励函数”是您的提升。找到此最大值的一种简单方法是观察您所站立区域的坡度，然后向上移动。一步一步地遵循这些指示最终将您带到顶部！在上山时，重要的是我们知道该地区的坡度或坡度，这样我们才能知道要朝哪个方
转载
2023-06-12 16:37:05
51阅读
# R语言共轭梯度方向实现流程
## 1. 简介
共轭梯度（Conjugate Gradient，CG）是一种用于求解大型线性方程组的迭代方法，通常用于解决优化问题。在R语言中，我们可以使用"conjugate_gradient"函数来实现共轭梯度方向。
## 2. 安装所需的包
在开始之前，我们需要安装并加载以下两个R包：
- **matrixcalc**：用于计算矩阵的运算。
- **pr
原创
2023-09-11 06:37:29
78阅读
什么是特征描述符 特征描述符是图像或图像块的表示，其通过提取有用信息和丢弃无关信息来简化图像。 通常，特征描述符将一个width*height* 3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量或数组。在HOG特征描述符的情况下，输入图像的大小为64×128×3，输出特征向量的长度为3780。 在HOG特征描述符中，梯度方向（定向梯度）的分布（直方图）被用作特征。图像的梯度（x和y导数
我也忘记这是什么代码了，几年前的，今天翻到发布出来import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
img = cv.imread(r'C:\Users\51102\Desktop\tradition\1.jpg',0)
img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_B
原创
2023-06-15 11:10:46
16阅读
Welcome To My Blog 梯度下降中,梯度反方向是函数值下降最快的方向,说明梯度
原创
2023-01-18 10:24:03
449阅读
方向导数与梯度1 方向导数定义 1：设函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)在点P(x,y)P(x,y)P(x,y)的某一领域U(P)U(P)U(P)内有定义，lll为自点PPP出发的射线，P′(x+Δx,y+Δy)P^{\prime}(x+\Delta x, y+\Delta y)P′(x+Δx,y+Δy)为射线lll上且包含于U(P)U(P)U(P)内的任一点，用ρ=(Δx)2+(Δy)2\rho=\sqrt{(\Delta x)^{2}+(\Delta y)^{2}}ρ=(
原创
2021-06-22 11:13:14
945阅读
welcome to my blog有些结论用起来习以为常,却不知道背后的原理,比如为什么梯度方向与等高线垂直,弄明白后心里才舒畅要解决这个问题首先得有等
原创
2023-01-18 17:22:57
699阅读
注意，sobel算子和laplace算子加和均为0！ 代码如下：import numpy as np
import cv2 as cv
def sobel_demo(image):
#CV_8U的取值范围为[0,255]
#此处ddepth经过加减，范围已经超过CV_8U,所以取CV_32F
#dx=1,dy=0,先求dx方向
g
转载
2023-06-19 15:07:22
228阅读
梯度直方图特征(HOG)是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合
原创
2022-01-13 09:55:48
1485阅读
1. 一节泰勒展开
负梯度方向即为（以矢量形式为例）：dk=−g(xk)dk=−g(xk)
f(xk+λdk)≈f(xk)+λgT(xk)dkf(xk+λdk)≈f(xk)+λgT(xk)dk
由矢量相乘的 a⋅b=aTb=∥a∥∥b∥cosθa⋅b=aTb=‖a‖‖b‖cosθ，可知 gT(xk)dk≥−gT(xk)dkgT(xk)dk≥−gT(xk)dk（dkdk与g(xk)g(
转载
2018-07-26 12:38:00
139阅读
2评论
[机器学习]——梯度下降梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数从而使成本函数最小化。基本思想：确定步长：梯度下降的一个重要参数就是每一步的步长，这取决于超参数的学习率。学习率太低，算法需要经过大量迭代才能收敛；学习率太高，可能无法收敛到最优。局部最优与全局最优特征值缩放：应用梯度下降时，需要保证所有特征值的大小比例都差不多，否则收敛时间会
Sobel算子 1 import cv2 2 3 ''' 4 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) 5 ddepth:图像的深度,一般取-1。 6 dx和dy分别表示水平和竖直方向 7 ksize是Sobel算子的大小 8 ''' 9 10 img ...
转载
2021-09-13 19:39:00
463阅读
2评论
1.梯度下降1）什么是梯度下降？因为梯度下降是一种思想，没有严格的定义，所以用一个比喻来解释什么是梯度下降。简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是因为选择方向的原因，我们找到的的最低点可能不是真正的最低点。如图所示，黑线标注的路线所指的方向并不是真正的地方。既然是选择一个方向下山，那么这个方向怎么选？每次该怎么走？先说选方向，在算法中是以随机方式给出的，这也是造成有时候
# Python计算图像平均梯度（AG）
## 引言
计算机视觉技术在现代生活中扮演着越来越重要的角色，其中图像处理是一个重要的研究领域。图像平均梯度（AG）是一种常用的图像特征，可以描述图像中的边缘信息。本文将介绍如何使用Python计算图像的平均梯度，并提供相应的代码示例。
## 图像平均梯度的定义
图像平均梯度是指图像各像素点梯度值的平均数。梯度表示图像中像素值变化的速度和方向，是图
1.图像梯度 图像梯度计算的是图像的边缘信息 ，图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。2.图像梯度计算方式倒数其实是求解图像的像素灰度
Navneet Dalal在CVPR2005上的HOG原论文翻译 : HOG：用于人体检测的梯度方向直方图 Histograms of Oriented Gradients for Human Detection HOG+SVM行人检测的两种方法 Opencv HOG行人检测 源码分析(一) ope
转载
2017-05-07 13:05:00
90阅读
2评论
说明因为计划全面的使用图来管理和构建应用，有些概念就纠缠在一起了。从应用的角度来说，我觉得应该至少分为两类图：知识图：用于记忆和推理计算图：用于处理数据、沉淀知识、更新知识或者输出知识的价值内容1 知识图之前有使用flask+datatables+mongo+neo4j构建编辑图的应用，那么编辑的这个图到底是什么？有什么作用呢？ 通常情况下，我们编辑的是知识图。 例如，我们有100件事，通过编辑图
图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度 对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。（差分，离散）Sobel算子1 #Sobel算法
2 #dst = cv2.sobel(src,depth,dx,dy,ksize)
3 #d
转载
2023-07-05 14:09:48
114阅读
梯度的概念 函数 z = f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导数，则对于每一个属于D点P(x,y)，都可定出一个向量这个向量称为函数 z = f(x,y)在点P出的梯度，记为如下：图像梯度的定义图像函数f(x,y)在点(x,y)的梯度是一个具有大小和方向的矢量，设为Gx 和 Gy 分别表示x方向和y方向的梯度，这个梯度的
