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
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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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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
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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
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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
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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
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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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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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"I listen to the radio"一、低通滤波1. 卷积2. 方盒滤波与均值滤波3. 高斯滤波4. 中值滤波5. 双边滤波二、高通滤波1. Sobel（索贝尔）算子2. Scharr(沙尔)算子3. Laplace(拉普拉斯)算子4. canny算子 系列所有代码，复制粘贴即可运行。 希望有能力的朋友还是拿C++运行一下。本节讨论图像的低通滤波（卷积，方盒，中值双边，高斯），高通滤波
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2024-03-19 13:46:03
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# 高斯卷积核的生成及应用
## 引言
高斯卷积核是图像处理中常用的一种平滑滤波器，通过对图像进行卷积操作可以达到图像平滑的效果。它的主要特点是在中心点附近的像素具有更大的权重，而离中心点越远的像素权重越小。本文将介绍如何使用Python生成高斯卷积核，并展示其在图像处理中的应用。
## 生成高斯卷积核
在Python中生成高斯卷积核的方法有多种，其中一种常用的方法是通过数学公式计算。下面
原创
2023-08-16 08:54:48
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1 卷积的定义卷积的数学定义是两个函数f(x)与g(n-x)在x轴上的积分，其公式如下：这个公式和概率论中的概率函数表达式很相似，只不过这个概率是由两个函数组成，也可以理解成是一个新的事件由两个独立事件组合而成，这样一来，卷积的意义就很明显了，它代表了一个事件（函数）在另一个事件（函数）的影响下的概率（积分变化）。2 图像处理的特征图像在做处理和分析时，往往是根据图像的高阶特征，很多低级特征是不需
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2024-03-17 13:25:24
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# 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
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