# Python高斯模糊卷积核实现方法
## 1. 简介
在图像处理中，高斯模糊是常用的一种滤波方法，可以用于图像降噪、边缘检测等应用。本文将介绍如何使用Python实现高斯模糊的卷积核。
## 2. 流程概述
下面是实现"Python高斯模糊卷积核"的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 定义高斯函数 |
| 3 |
原创
2023-09-04 15:17:49
380阅读
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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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
165阅读
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
69阅读
# 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
68阅读
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
175阅读
高斯卷积核具有可分离的性质，因此可以通过以下方法计算二维高斯卷积：构造一个一维高斯卷积核，将原始二维矩阵分别以行主序与列主序，与一维卷积核做卷积计算，得到的结果就是目标二维高斯卷积的结果。本篇按照上述描述的思路实现了可分离的二维高斯卷积计算，并在此基础上对计算的过程分解与重构，挖掘实现的并行性。基线版二维高斯卷积为了让运行时间更加稳定，增加函数的执行次数至1000#define CONV2DREP
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2023-11-03 09:39:27
260阅读
print(cv2.getGaussianKernel(3, 0))# 结果：[[0.25][0.5][0.25]]源码: https://github.com/ex2tron/OpenCV-Python-Tutorial/blob/master/10.%20%E5%B9%B3%E6%BB%91%E5%9B%BE%E5%83%8F/cv2_source_code_getGaussia
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2023-02-06 19:33:56
686阅读
在本篇博文中，我将详细探讨如何在 PyTorch 中实现高斯核卷积。高斯核卷积是一种常见于图像处理的技术，广泛用于模糊、边缘检测等任务。本文将包含背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘及扩展应用等内容，帮助读者全面理解该主题。
### 背景定位
在图像处理领域，进行卷积运算是不可或缺的一步，但采用简单的均值卷积核常常导致图像质量下降，不能有效保留细节。因此，高斯核卷积成为了一种比较理
计算机视觉系列教程 (二)卷积与滤波详解什么是滤波？要了解什么是滤波，首先要知道什么是波。图像原本只是一种随时间推移的波形图，也就是图像一开始处于时域状态，而我们并不能从时域图像中看出什么东西（除了一堆突起），而伟大的傅里叶公式让图像从时域中转换到的频域中。
引用一幅图 会看的更加清楚http://blog.jobbole.com/70549/从这幅图中可以看出来，图像其
通过文章: 高斯卷积核滤波的实现 我发现：高斯卷积核矩阵的值由矩阵的坐标和Sigma标准差决定，也就是说越靠近核矩阵中心的位置，在滤波过程中所占比重越大。 #include "iostream" #include "math.h" using namespace std; using namespa ...
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2021-07-12 16:06:00
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卷积与图像去噪图像去噪与卷积卷积核/卷积模板（带权重的矩阵）定义： 卷积对图像进行操作性质叠加性平移不变性交换律结合律分配律标量 边界填充 拉伸 镜像小结卷积操作后的图像要小于输入时图像，通过边界填充，我们可以实现卷积前后图像的尺寸不变;一种最常用的边界填充就是常数填充。示例 不变： 平移：平滑： 锐化：高斯卷积核 生成步骤：高斯卷积核 方差越大，平滑越明显 窗宽变化，模板尺寸越大，平
卷积卷积是一种线性运算,图像处理中常见的mask运算都是卷积，广泛应用于图像滤波。高斯变换就是用高斯函数对图像进行卷积。高斯算子可以直接从离散高斯函数得到： for(i=0; i<N; i++)
{
for(j=0; j<N; j++)
{
g[i*N+j]=exp(-((i-(N-1)/2)^2+(j-(N-1)/2)^2))/(2*delta^2));
sum += g[
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2023-11-25 07:19:51
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SIFT特征参考： SIFT特征优势尺度不变性旋转角度不变性图像亮度不变性拍摄视角不变性1.构建尺度空间尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征1.1 高斯卷积核高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核二维图像的尺幅空间定义： 其中： ：尺度可变高斯函数（x，y）是空间坐标，是尺度坐标。σ大小决定图像的平滑程度，大尺度对应图像的概貌特征，小尺度对应图像的细节特征。大的σ值对应粗糙尺度(低分辨率)，反
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2023-10-13 12:19:27
220阅读
无标识定位校准SIFT应用场景：尺度不变特征转换(SIFT, Scale Invariant Feature Transform)算法是为了解决图片的匹配问题，想要从图像中提取一种对图像的大小和旋转变化保持鲁棒的特征，从而实现匹配。这一算法的灵感也十分的直观：人眼观测两张图片是否匹配时会注意到其中的典型区域（特征点部分），如果我们能够实现这一特征点区域提取过程，再对所提取到的区域进行描述就可以实现
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2024-04-09 10:13:03
329阅读
在图像处理中，高斯模糊是一种常用的图像处理技术，通过模糊滤镜减少图像中的细节和噪声。高斯模糊的核心是应用一个高斯函数来计算图像的每个像素的新值。这个过程涉及到创建一个高斯模糊核，通常通过以下公式计算：
$$ G(x, y) = \frac{1}{2\pi \sigma^2} e^{-\frac{x^2 + y^2}{2\sigma^2}} $$
这里，$G(x, y)$是高斯函数，$\sigm
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
Convolution 卷积<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />卷积是本章所讨论的很多转换的基础。抽象的说，这个术语意味着我们对图像的每一个部分所做的操作。从这个意义上讲，我们在第五章所看到的许多操作可以被理解成普通卷积的特殊情况。一个特殊的卷积所实现的功能是由所用的卷积
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2024-08-08 10:44:26
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高斯核的卷积计算是可分离的，即高斯核的每一个维度可以分开处理。因此，一维卷积计算成为了实现3D高斯卷积的基础。一维卷积计算的性能直接影响了整个程序的性能。本篇将实现一维卷积功能，同时引出ICC编译器对多层嵌套循环场景的向量化优化倾向的调查结果。Base版本实现Base版本思路是依照滑窗算法，即卷积核依次移动并计算乘加和，更新到目标矩阵中。因为原始矩阵长度为432 * 4 Bytes，卷积核 31
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2023-11-27 06:37:35
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