在图像中，边缘可以看做是位于一阶导数较大的像素处，因此，我们可以求图像的一阶导数来确定图像的边缘，像sobel算子等一系列算子都是基于这个思想的。但是这存在几个问题：1. 噪声的影响，在噪声点处一阶导数也会取极大值 2. 求解极大值的复杂性 所以，有了使用二阶导数的方法。这里主要考虑LoG算子，即高斯-拉普拉斯算子。为什么要使用二阶导数呢？ 这里要考虑上
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2024-01-25 20:52:03
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常见边缘检测算子：Roberts 、Sobel 、Prewitt、Laplacian、Log/Marr、Canny、Kirsch、Nevitia 一阶微分算子：Roberts 、Sobel 、Prewitt Robert算子是第一个边缘检测算子
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2024-07-26 15:17:22
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图卷积的核心思想是消息传递，怎么传递，主要依赖与其他节点的关系，具体来说：图中的每个节点通过卷积的形式将消息传递给邻居并接收邻居传来的消息，它们无时无刻不因为邻居和更远的点的影响而改变着自己的状态直到最终的平衡，关系越近的邻居影响越大。怎么定义与邻居的关系，以及怎么传播这是两个关键的问题。直接一点，根据后续的研究可以发现解决这两个问题的关键是：拉普拉斯矩阵； 图上的卷积为了获得与邻居的关系，我们从
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2024-08-08 10:43:28
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文章目录前言一、为什么模板是那样？二、代码验证1.卷积函数2.验证总结 前言前面学习了一阶微分的几个经典算子：05Priwitt04Sobel03Roberts 今天学习的是二阶微分的Laplacian算子。一、为什么模板是那样？在学习的过程中，很多时候，他直接把模板给了，说这个是xxx算子的模板，但是为什么呢，为什么这个模板就是这个算子，为什么它可以实现某些功能呢？ 下面简单介绍一下原理。 L
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2023-11-06 18:52:34
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上文简单讲述了一阶导数在边缘检测中的应用。而使用一阶导数进行边缘检测，往往会使得图像的细节丢失，那么此时，我们需要用到二阶导数来进行边缘检测，也就是拉普拉斯算子。 对于二维函数的导数求法如下： &
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2024-01-02 10:12:45
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DIP第三章作业鉴于LoG算法在历史中的地位，进行较深入的实验研究。探讨不同σ对LoG算法的影响。图像Chapter3_1.pgm计算公式（*表卷积）见(1) 1)取σ =1.2然后求零交叉的结果2)取σ =2.8的然后求零交叉的结果3)讨论和结论：零交叉对σ的依赖性软件平台Python3.6 + OpenCV4.4.0LoG原理LoG边缘检测算子是David Court
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2024-07-31 17:22:08
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%function PicOut=Lap_edge(PicInput,thresh)
PicInput=imread('c:/boat.png');
thresh=45;
% 本程序能够将BMP格式的黑白灰度图像用拉普拉斯算子进行边缘检测
% 生物图像处理作业2
% 格式为 a=Lap_edge(PicInput,thresh) 或者嵌套为 Lap_edge(imread('
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2024-07-30 14:45:48
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上一节我们认识了Web，认识了HTML，还介绍了一个工具WebStorm，这一节，我们就用这个工具学习一下HTML中的一些常用标签元素。一、HTML基本结构首先我们来说一下这个HTML的基本结构啊，打开我们的工具，然后创建一个文件夹，叫 case1接着我们创建一个HTML，叫 class1这个就是 HTML 的结构，HTML 标签中 有 HEAD（头标记），有BODY（主标记体）。这个就和人一样，
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2024-07-15 14:56:06
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art.template include,artTemplate include
原创
2021-07-23 15:58:59
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# 使用Python中的SOBEL算子进行边缘检测
边缘检测是计算机视觉和图像处理中的一个重要步骤。它用于确定图像中物体的边界并提取特征。SOBEL算子是一种常用的边缘检测方法，它通过运用图像灰度的变化来增强边缘，通常用于快速检测图像的边缘。
在本文中，我们将介绍如何在Python中使用SOBEL算子进行边缘检测，并配以代码示例。我们将使用OpenCV库来实现这个功能。
## 什么是SOBE
假定玩算子的攻城狮，都会关心算子的返回值，并且已经明白《什么叫做宽依赖和窄依赖》。想要了解转换算子戳这里：《PySpark中RDD的转换操作(转换算子)》
RDD、DataFrame、DataSet全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利;三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算;一、
在图像中，边缘可以看做是位于一阶导数较大的像素处，因此，我们可以求图像的
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2022-01-13 10:39:30
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# Java生成电子模板实现方法
## 整体流程
为了实现Java生成电子模板，我们可以采用以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建电子模板的数据模型 |
| 2 | 使用模板引擎填充数据到模板 |
| 3 | 生成最终的电子文件 |
## 具体操作步骤
### 步骤一：创建电子模板的数据模型
在Java中，我们通常会使用POJO（Plain O
原创
2024-03-14 03:53:03
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# Java 设置电子模板实现方法
## 整体流程
为了帮助你理解如何实现“java 设置电子模板”，我整理了以下步骤，让你更清晰地了解整个流程。具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个基本的Java项目 |
| 2 | 导入所需的库 |
| 3 | 创建电子模板文件 |
| 4 | 读取模板文件 |
| 5 | 替换模板中的变量 |
| 6
原创
2024-05-07 05:36:48
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边缘检测1、Sobel2、Laplace3、Roberts4、CannyMarr-Hildreth简单来说，就是先对图像进行（1）高斯滤波，再进行拉普拉斯变换，（2）由于拉普拉斯变换是二阶偏导，边缘点对应的一阶偏导为局部极值，那么其二阶偏导则为0点，（3）所以最后一步为0点检测下面给出拉普拉斯算子：高斯核模版如下：而这里的算法就是，经过研究， Marr 和Hildreth发现，可以将这两
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2024-05-07 12:50:03
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图象边缘检测中边界闭合性的分析与探讨
摘 要 在图象边缘检测中往往要求所检测到的边缘具有封闭特性，本文详细地分析了目前常用的两种算法：哈夫变换和Canny边缘检测算法，最后，探讨边缘算子应满足的准则。
关键词 边缘检测；闭合性；哈夫变换；Canny算子
1引言
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2024-08-27 14:52:01
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简单算子：1. Set_Part : 设置 HalconWindow 显示区域2. Set_Colored : 它允许用户以不同的颜色显示区域集3. Set_Draw : 定义区域填充模式。如果模式设置为“fill”，则填充输出区域，如果设置为“margin”，则仅显示轮廓。设置模式只影响有效窗口4. tuple_string： 输入参数 “T”, 根据格式化“Format”
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2024-04-24 14:21:52
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharmLaplacian（拉普拉斯）算子是一种二阶导数算子，其具有旋转不变性，可以满足不同方向的图像边缘锐化（边缘检测）的要求。通常情况下，其算子的系数之和需要为零。例如，一个3×3大小的Laplacian算子如下图所示。Laplacian算子类似二阶Sobel导数，需要计算两个方向的梯度值。例如，
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2024-04-06 16:41:19
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数学基础 拉普拉斯算子，二阶微分线性算子，为什么上来就学二阶微分算子，前文说过，与一阶微分相比，二阶微分的边缘定位能力更强，锐化效果更好，所以我们来先学习二阶微分算子，使用二阶微分算子的基本方法是定义一种二阶微分的离散形式，然后根据这个形式生成一个滤波模板，与图像卷积。 各向同性滤波器，图像旋转
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2024-08-16 16:27:07
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最近在优化一个Python项目，里面包含很多set，list，dict等操作，代码行数2000多行，每次运行耗时都在30-50ms，本以为是Python语言的动态解析特性导致运行性能太低，便尝试使用JIT工具进行优化，折腾一番之后，性能只提升20%，远没有官方介绍的6倍之多，反复查看代码，想到了IO耗时的问题，而是怀疑log输出到控制台耗时是否是罪魁祸首，实验下来发现的确如此。实验内容：分别对比，
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2024-05-14 15:45:45
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