1 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
3 #include <stdlib.h>
4 #include <stdio.h>
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6 using namespace cv;
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8 /** @函数 main */
9 int
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2020-01-09 13:15:00
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int main(){ Mat src = imread("test.jpg");//载入原始图 Mat src1, s
原创
2022-08-16 16:57:41
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#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include #include using
原创
2022-09-09 00:03:14
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# Opencv Python Laplace算子实现
## 概述
在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV库的Python接口实现Laplace算子。Laplace算子是一种常用的边缘检测算法，可以帮助我们找到图像中的边缘信息。为了帮助初学者更好地理解，我们将以步骤的形式介绍算法实现的过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 算法流程
下面是Laplace算法的实现流程图：
```merm
原创
2023-11-09 08:21:00
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阈值化
完成许多的操作以后，我们需要对图像的像素进行最后的决策，需要剔除一些高于或者低于一定值的像素。
固定阈值操作
在OpenCV中，函数threshould可以完成这项任务。
函数 threshould 函数说明：单通道数组对应固定阈值操作，典型应用是：对灰度图像进行阈值操作得到二值图像，或者去掉噪声，比如是过滤很小或者很大的像素点。
函数原型：doubl
USM锐化是用来锐化图像边缘的，它通过调整图像边缘细节的对比度，并在边缘的两侧生成一条亮线一条暗线，使画面整体更加清晰。 USM锐化用公式描述很麻烦，这里干脆实现步骤列于下面： 1、备份图像原数据； 2、按给定半径对图像进行高斯模糊； &nbs
图像拼接比较经典的是SIFT、SURF、ORB等算法。其中SURF是SIFT的升级版，在实时性上要优于后者。本次先实现图片级的融合、拼接。 SURF的构建流程是：构建Hessian矩阵、H矩阵判别式、构建尺度空间、精确定位特征点、主方向确定、特征点描述子生成、误匹配点剔除、融合图像、优化连接处的图像。//zjy 2021.7.19 周五 SURF图像融合
#include <iostr
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2024-01-17 11:36:59
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# 实现Laplace Python
## 概述
本文将向你介绍如何使用Python实现Laplace算法。Laplace算法是一种常用的图像增强方法，可以帮助我们改善图像的质量，使其更加清晰和易于识别。
在本教程中，我们将使用Python编程语言来实现Laplace算法。我们将首先介绍整个流程，并使用一个表格来展示每个步骤。然后我们将依次解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码和注释。
#
原创
2023-08-29 13:52:06
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Python Laplace 问题涉及的是如何应用 Laplace 变换解决某些微分方程。这个过程的复杂程度可能会造成一些困扰，因此在这里我们将详细记录这个问题的解决过程。
## 问题背景
在许多工程和物理问题中，Laplace 变换是一个非常重要的工具。特别是在控制系统、信号处理和微分方程求解中，Laplace 变换为分析系统提供了强大的数学基础。如下是一些常见的使用场景：
- 在电路分析中
关于利用Qt构建GUI并使用OpenCV中的Sobel/Laplace/Canny函数进行图像边缘检测。软件版本：Qt-5.12.0/OpenCV-4.5.3平台：Windows10/11–64
原创
2024-06-25 11:23:44
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# Python Laplace锐化
Laplace锐化是一种图像增强技术，它通过增强图像中的边缘和细节来提高图像的清晰度和对比度。这种锐化方法基于拉普拉斯算子，它在图像中对应的位置上计算像素的二阶导数。在本文中，我们将讨论如何使用Python来实现Laplace锐化，并提供相应的代码示例。
## Laplace算子
Laplace算子通常用来检测图像中的边缘和细节。它是一个二阶微分算子，可
原创
2023-10-18 03:42:57
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$x\rightarrow+\infty$时 $$I(x)=\int_{a}{b}f(t)e{x\phi(t)}dt ...
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2021-11-04 16:05:00
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# 在Python中实现Laplace变换的指南
Laplace变换是一种在数学和工程中广泛使用的工具，尤其在控制理论和信号处理中。本文将逐步指导你如何使用Python进行Laplace变换。在开始之前，我们将展示整个流程，并给出必要的代码和说明。
## 流程概述
我们可以把实现Laplace变换的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
Fourier2021.9.30：备考，整理了两者的常用变换公式和一些基本定理，未完成。2021.10.1：整理了Laplace逆变换和简单应用。2022.2.12：整理完所有的内容1. Fourier变换和逆变换公式\(F(\omega)=\int_{-\infty}^{\infty}f(t)e^{-i\omega t} dt\)\(f(t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\inft
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2024-05-28 18:19:49
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想写出更Pythonic的代码，必须学会lambda表达式。用lambda表达式创建匿名函数，能治好 起函数名引起的头痛，不过只适合写简单逻辑的函数。lambda语法lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression冒号:左边arg1~argn是传入参数，可以传入多个值，也可以添加默认值，跟正常函数一样，冒号:右边是expression，参数的表达式。表达式中出现
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2024-07-17 21:27:11
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富信.
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2022-02-16 17:54:51
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原文链接:https://loopvoid.github.io/2017/02/21/Opencv%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%AE%9E%E6%B3%95/增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信.
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2021-06-10 17:18:58
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【代码】Cramers Rule。克拉默法则
原创
2024-06-23 15:15:31
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1.拉普拉斯算子
拉普拉斯算子是一个二阶边缘算子，即梯度的散度。拉普拉斯算子的实现也是通过模板实现。常用的拉普拉斯模板定义如下：
拉普拉斯算子计算图像的二阶导数，对于图像噪声比较敏感。拉普拉斯算子的结果为标量，表示边缘的宽度。但是它常产生双像素宽边缘，而且不能提供方向信息，因此较少直接用于边缘检测。在VTK中由vtkImageLaplacian实现。
1 #include <vtkA
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2021-01-06 15:36:00
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Python中修改字符串操作方法有很多，我们挑重点的去学习，这里三个方法在工作中比较常用，分别是replace()、split()、join()。【含义】：所谓修改字符串，指就是通过函数的形式修改字符串中的数据。【操作方法】：一、replace() ： 替换1、语法字符串序列.replace(旧子串,新子串,替换次数)注意： 替换次数如果查出子串出现次数，则替换次数为该子串出现次数2、快速体验#
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2023-06-29 20:45:39
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