一、概述 图像的傅里叶变换及其两个重要的度量：幅度谱和相位谱。了解两个重要的概念：低频和高频。低频指的是图 的傅里叶变换
“
中心位置
”
附近的区域。注意，如无特殊说明，后面所提到的图像的傅里叶变换都是中心化后的。高频随着到“
中心位置
”
距离的增加而增加，即傅里叶变换中心位置的外围区域，这里的“
中心位置
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2024-02-05 15:46:12
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Chapter_1_:Classification
1.1 Gaussian-Mixture-Models
1.add_sample_class_gmm
功能：把一個訓練樣本添加到一個高斯混合模型的訓練數據上。
2.classify_class_gmm
功能：通過一個高斯混合模型來計算一個特征向量的類。
3. clear_all_class_gmm
功能：清除所有高斯混合模型。
4. c
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2020-01-08 16:43:00
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HALCON 算子函数——Chapter 4 : File
4.1 Images
1. read_image
功能：读取有不同文件格式的图像。
2. read_sequence
功能：读取图像。
3. write_image
功能：用图形格式写图像。
4.2 Misc
1. delete_file
功能：删除一个文件。
2. file_exists
功能：检查文件是否存在。
3. list_fil
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2017-06-25 22:17:00
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1.简介转换算子是无法访问事件的时间戳信息和水位线信息的。而这在一些应用场景下，极为重要。例如MapFunction 这样的map 转换算子就无法访问时间戳或者当前事件的事件时间。基于此，DataStream API 提供了一系列的Low-Level 转换算子。可以访问时间戳、watermark 以及注册定时事件。还可以输出特定的一些事件，例如超时事件等。Process Function 用来构建
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2024-04-12 14:21:07
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HALCON算子函数（十三）Object (2012-12-16 17:04:56)HALCON 算子函数——Chapter 13 : Object 13.1 Informationcount_obj 功能：统计一个元组中的对象。get_channel_info 功能：一幅目标图像组成部分的信息。get_obj_class 功能：一副目标图像类的名称。 4．test_equal_obj 功能：比较
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2023-09-04 23:10:59
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双边滤波（Bilateral filter）双边滤波（Bilateral filter）是一种可以保边去噪的滤波器。其输出像素的值依赖于邻域像素的值的加权组合，即：也就是：其中，这里的由于和像素值的差有关（像素差越大，权重越小），也被叫做“值域核”。从效果来说，双边滤波可产生类似美肤的效果。皮肤上的皱纹和斑，与正常皮肤的差异，远小于黑白眼珠之间的差异，因此前者被平滑，而后者被保留。为了体现效果，这
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2024-03-08 20:25:19
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一、处理函数概述之前所介绍的流处理API、无论是基本的转换、聚合还是更为复杂的窗口操作、其实都是基于DataStream进行转换的。所以统称为DataStreamAPI、这也是Flink编程的核心、而我们知道、为了让代码有更为强大的表现力和易用性、Flink本身提供了多层API、DataStreamAPI只是其中一环。 在更底层、我们可以不定义任何具体的算子(比如Map、filter或者Windo
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2024-03-18 20:05:05
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有界流与无界流Apache Flink是一个流处理引擎，它处理的数据流可以分为两种类型：有界流（bounded stream）和无界流（unbounded stream）。有界流是指在处理前已经确定了数据集的大小。无界流则是指在处理时数据集大小是未知的或者无限的。例如，从一个消息队列中读取实时产生的数据或者从一个持续不断的传感器数据流中读取数据，这些数据都是无界的。无界流是动态的数据集，它们的大小
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2024-06-06 19:19:25
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滤波器的种类有很多， 在新版本的OpenCV中，提供了如下五种常用的图像平滑处理操作方法，且他们分别被封装在单独的函数中，使用起来非常方便：· 方框滤波——boxblur函数· 均值滤波——blur函数·&nbs
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2024-04-29 11:25:03
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一、算子分类 从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类: 1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。 Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。 2）Action 行动算子：这类
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2024-02-04 21:31:14
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1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 8 int main(int argc, char** argv) 9 {10 Mat src = imread("test.jpg");11
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2018-09-19 18:22:00
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目的本篇教程中，我们将学到： 用OpenCV函数 filter2D 创建自己的线性滤波器。 原理 Note以下解释节选自Bradski and Kaehler所著 Learning OpenCV 。 卷积高度概括地说，卷积是在每一个图像块与某个算子（核）之间进行的运算。 核是什么？核说白了就是一个固定大小的数值数组。该数组带有一个 
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2024-03-19 17:01:18
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线性滤波 方框滤波 1. void boxFilter(InputArray src, OutputArray, dst, int ddepth, Size ksize, Point Anchor = Point(-1, -1), bool normalize = true, int borderType = BORDER_DEFAULT)第一个参数 输入 第二个参数 输出 第三个参数
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2024-02-05 12:38:52
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一、简介halcon 中有很多常见的算子，我们经常在用，但是作为一名算法工程师我们不仅要会用，知道原理也是很重要的，所以对于很多事情我们不仅要所以然更有知其所以然。二、算子解释1、smooth_object_model_3d 对3D模型中的每个点进行平滑处理面前支持的方法只有MLS就是“移动最小二乘法”：'mls_abs_sigma', 'mls_force_inwards',
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2023-12-21 14:00:40
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目录均值滤波它的函数： 特点方框滤波函数 特点归一化定义与作用高斯滤波 函数 效果图 特点中值滤波函数效果图 特点opencv中入门的四个滤波函数：均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波均值滤波简单的说就是在以目标像素点为中心的一个矩阵中，我们将矩阵中的所有像素
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2024-05-30 00:24:33
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边缘检测的一般步骤1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶
原创
2022-07-09 00:03:47
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均值滤波和高斯滤波详细解读1:均值滤波在上一篇博文–方框滤波中，我们介绍了方框滤波的内核： 而我们今天的第一个主角——均值滤波，就是方框滤波的一种特殊情况均值滤波是一种最简单的滤波操作，输出图像的每一个像素值，是核窗口内输入图像对应像素的平均值，均值滤波算法的主要方法就是：用一片图像区域的各个像素值的均值来代替原图像的像素值，我们需要对图像中的目标像素给出一个模板（内核），这个模板包括了该目标像素
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2024-08-05 23:10:16
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前面我们介绍的滤波方法都会对图像造成模糊，使得边缘信息变弱或者消失，因此需要一种能够对图像边缘信息进行保留的滤波算法，双边滤波是综合考虑空间信息和色彩信息的滤波方式，在滤波过程中能够有效地保护 图像内的边缘信息。6.1 原理介绍 &n
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2023-11-19 08:47:00
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滤波blur （均值滤波）均值滤波是典型的线性滤波算法， 主要方法为领域平均法（即用一片图像区域的各个像素的平均值来代替原图像中的各个像素值）缺点： 不能很好的保护图像细节， 在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊。函数原型： void blur(InputArray src, OutputArrary dst, Size ksize ， Point anchor=P
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2024-06-25 21:21:50
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初学OpenCV的开发者很容易被OpenCV中各种滤波方法所困扰，不知道到底该用哪里一个来做滤波。表面原因看起来是因为OpenCV中各种滤波方式实在是太多太杂，其背后原因是对各种滤波方法的应用场景认知出现了问题，所以这里小编从应用场景与项目中解决问题的实际出发，跟大家一起探讨一下各种滤波方法。 一：模糊函数blur参数说明-参数InputArray表示输入图像Mat对象-参数Output
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2024-01-25 17:49:35
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