在上篇文章中我给出了高斯滤波的这个链接。现在对其进行翻译,黑色字为原文翻译,彩色字是我自己的注解。高斯平滑高斯平滑引言:高斯平滑是一个用来“模糊”图像,去除细节及噪声的2维卷积操作[convolution operator]。听起来它和均值滤波[mean filter]没什么两样,但它用了不同的卷积内核[kernel]——可以表达高斯(钟形)峰状分布[Gaussian (`bell-shaped'
高斯的卷积计算是可分离的,即高斯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 31
转载 2023-11-27 06:37:35
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它的历史不知道,如何推导出来的,没管啊,不过我很有兴趣看看啊,但没有看。高斯函数的用处太多了;首先说明一点哦:正态分布是高斯函数的积分为1的情况; 一维情况下:一维高斯高斯函数的公式: 而正态分布的公式表示为:它们的区别仅仅在于前面的系数不一样;正态分布之所以需要这样的系数是为了在区间的积分为1;由此也可以看出:的在区间的积分为 。所以呢,高斯函数的关键就是那个指数函数形式;另外:指明了
高斯过程可以被认为是一种机器学习算法,它利用点与点之间同质性的度量作为函数,以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程,并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。文章选自efavdb,作者: Jonathan Landy,机器之心编译。我们回顾了高斯过程(GP)拟合数据所需的数学和代码,最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化
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来设置高斯大小,通过设置高斯分布公式中的sigma img2 = cv.GaussianBlur(im
# 实现 Python 高斯平滑算法 ## 1. 流程图 ```mermaid sequenceDiagram 小白->>开发者: 请求教学如何实现高斯平滑 开发者-->>小白: 解释高斯平滑算法流程 ``` ## 2. 高斯平滑算法步骤表格 | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 步骤1 | 读取需要进行高斯平滑的数据 | | 步骤2 | 对数据进行高
原创 2024-03-08 07:07:47
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# Python 高斯平滑实现指南 高斯平滑是一种常用的图像处理技术,主要用于去除图像噪声,平滑图像。本文将带您一步步实现高斯平滑,通过 Python 编程来完成这个任务。无论你是一个初学者,还是有一点编程经验,本文都将为你提供清晰的指引。 ## 流程概述 在实现高斯平滑的过程中,我们可以按照以下步骤进行: | 步骤 | 描述 | |------
原创 2024-10-08 04:46:30
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11.2 图像的高斯平滑图像的高斯平滑也是利用邻域平均的思想,对图像进行平滑处理的一种方法。与图像的简单平滑不同的是,图像的高斯平滑中,在对图像邻域进行平均时,不同位置的像素被赋予了不同的权值。本节将对平滑线性滤波器加以归纳,并对高斯平滑算法进行介绍。   11.2.1 平滑线性滤波器在图像的简单平滑处理中,算法利用卷积模板逐一处理图像中的每个像素,
转载 2023-11-29 19:28:34
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高斯参数对图像平滑的影响   高斯滤波器是一种线性滤波器,其作用是能够进行模糊处理(去除图像中一些不重要的细节)和减少噪声干扰。高斯滤波器与均值滤波器区别在于模板的系数随模板中心的距离增大而减小。以模板中心为原点,模板的权值呈高斯分布,如下图. 图1   在均值滤波中我们较容易可得出这样的结论:滤波器越大,结果越模糊;噪声与细节同步衰弱,模板较大时,小物体几乎被滤除。原因在于
OpenCV-Python教程:均值平滑、中值平滑 一文中介绍了在滑动窗口内均值的方式进行平滑处理,这时窗口中心点和窗口领域内的所有像素的加权系数都是一样的,中值平滑提取中位数时滑动窗口内任一像素出现中值的概率也是相同的。本文要介绍的高斯平滑则根据距离中心点的间距远近其权重会不同,这种方式看起来更符合”惯例”:身边的人对你影响会更大。1、高斯平滑GaussianBlur()所谓高斯平滑
什么是高斯滤波器 既然名称为高斯滤波器,那么其和高斯分布(正态分布)是有一定的关系的。一个二维的高斯函数如下:      其中(x,y)(x,y)为点坐标,在图像处理中可认为是整数;σ是标准差。要想得到一个高斯滤波器的模板,可以对高斯函数进行离散化,得到的高斯函数值作为模板的系数。例如:要产生一个3×3的高斯滤波器模板,以模板的中心位置为坐标原点进行取样。模
     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: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。  &
目录一、高斯模糊简介和原理1.1 简介1.2 原理二、数学原理2.1 卷积2.2 高斯卷积内核构建2.2.1 计算高斯矩阵2.2.2 计算高斯矩阵之和2.2.3 归一化一、高斯模糊简介和原理1.1 简介高斯模糊,也叫高斯平滑,其作用是使图像变得模糊且平滑,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。平滑 也称 模糊 , 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用
# Python高斯:理解高斯及其在机器学习中的应用 在机器学习领域,高斯(Gaussian Kernel)是一种常用的函数,用于将数据映射到高维空间中以进行非线性分类或回归。本文将介绍高斯的概念及其在Python中的实现和应用。 ## 什么是高斯高斯是一种常用的径向基函数(Radial Basis Function, RBF),它基于高斯分布函数,能够将数据映射到更高维的
原创 2024-03-21 07:54:50
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室师兄的报告,会后询问他看ESL的事宜。师兄说你不实现书中的算法就是偷懒,想想确实是这样。P维空间局部回归多维空间的表达式 如下: minβ(x0)∑i=1NKλ(x0,xi)(yi−b(xi)Tβ(x0))2Kλ(x0,x)=D(||x−x0||λ) ||⋅||是欧几里得范数,也就是 ||X||=|x1|2+...+|xp|2−−−−−−−−−−−−−√,书中说分数会趋向于
# 高斯及其在Python中的实现 ## 什么是高斯高斯(Gaussian Kernel)是一种用于机器学习和统计中的函数,广泛用于支持向量机(SVM)、高斯过程回归等模型。高斯通过将输入空间映射到高维特征空间,增强了模型的非线性表达能力。 高斯的数学定义为: $$ K(x, y) = \exp\left(-\frac{\|x - y\|^2}{2\sigma^2}\rig
原创 2024-09-04 04:32:18
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# 如何在Python中实现高斯 在机器学习和数据分析中,高斯(Gaussian Kernel)是一种非常常见的内核函数,广泛应用于支持向量机(SVM)和其他算法中。下面,我将带领你了解如何在Python中实现高斯的基本流程。首先,我们将展示整个步骤的流程图。 ## 流程步骤 | 步骤 | 描述 | |-----
原创 10月前
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1 #include "stdafx.h" 2 #include "highgui.h" 3 #include "cv.h" 4 #include <fstream> 5 #include <iostream> 6 using namespace std; 7 void example2_4( IplImage* image ) 8 { 9 cvN
转载 2023-10-17 07:18:17
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OpenCV-Python教程:均值平滑、中值平滑 一文中介绍了在滑动窗口内均值的方式进行平滑处理,这时窗口中心点和窗口领域内的所有像素的加权系数都是一样的,中值平滑提取中位数时滑动窗口内任一像素出现中值的概率也是相同的。本文要介绍的高斯平滑则根据距离中心点的间距远近其权重会不同,这种方式看起来更符合”惯例”:身边的人对你影响会更大。1、高斯平滑GaussianBlur()所谓高斯平滑
转载 2023-10-15 16:43:31
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28 高斯模糊 opencv知识点:高斯模糊 - GaussianBlur 本课所解决的问题:如何理解高斯模糊?如果实现高斯模糊?1.高斯模糊常用的模糊算法有两种,一种是均值(盒子),一种是高斯。 现在我们来介绍一下高斯模糊首先我们了解一下什么是模糊模糊就是对图像进行平滑化处理。 平滑化处理,就是用平滑滤波函数,生成卷积核对应的权重,然后对图像进行卷积操作。均值模糊可以做到让图片模糊,但是它的模糊
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