前言OpenCV3中有许多让人激动的新特性，今天我们介绍关于图像融合相关的函数 。 下图1展示了使用OpenCV图像融合的一个示例，其中的目标（飞机）是通过图像融合的方式合成到背景图像上。与图2中的直接贴图到背景上想比，不难发现图像融合的神奇之处。 图1 完美融合的背景与目标 图2 贴图式将背景月目标放在一起 并且，在给予一定程度的人工干预后，OpenCV的图像融合还能得到更加真实的效果。图3
图像融合的方式有alpha融合，拉普拉斯金字塔融合。同样是基于拉普拉斯算子，我们可以直接用求解的方式得到融合后的图像。因为人眼对二阶导是更敏感的，所以只要我们指定了融合区域内部的梯度值，并且知道融合边界处的值，理论上就可以求解出来。这个理论对应的数学表达式就是泊松方程。泊松方程形式上就是Ax=b的线性方程组，所以求解也可以套用线性方程组的解法，用雅可比迭代法或者高斯赛德尔迭代法来求解就 OK 了。
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2024-07-25 20:22:50
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第一次运行可能会报错，解决方法见：1.有限元求解泊松方程数学原理泊松方程基本形式为：边界条件：用有限元方法求解上式：将求解域离散成单元，寻找一近似解u严格满足边界条件，近似满足域内方程，再使用加权残量方法使误差在单元上最小。转换成数学表达就是对泊松方程两边同时乘以检验函数（test function）v，然后分别积分，保证等式依然成立：对等式左边的二阶微分项进行分部积分，并引入检验函数v在边界上为
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2024-10-18 10:23:41
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作者：hjimce本篇博文主要讲解2004年Siggraph的经典paper：《Poisson Image Editing》，在图像融合领域，融合效果最牛逼的paper。讲这个算法，我没打算讲太多理论的公式，理论的东西，对于大部分数学比较差的人来说看了就头晕。什么散度、拉普拉斯算子、梯度场、泊松方程、泊松方程第一类边界条件(Dirichlet boundary)、泊松方程第二类边界条件(Neuma
matlab应用——求极限，求导，求积分，解方程，函数绘图，三维图像，拟合函数....更多内容尽在个人专栏：matlab学习上一节我们说了说怎么用matlab求微分方程，这一节我们再来聊聊微分方程在统计概率方面的一些应用二项分布：二项分布这个大家在高中都学过，我们再来复习一下定义（还是找的百度百科）：二项分布是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，
最近国外的Open Course很火。很多同学喜欢看斯坦福，麻省的公开课程。但是国产大学生最大的悲剧就是，不愿做作业。很多人看看公开课，看完也就结束了，很少有人会去做他们的课堂作业。大学期间看了斯坦福的Machine learning，很是喜欢。特别是里面那辆自动导航的车子和三维重建的技术。自动导航的车子终于在大学期间的飞思卡尔比赛中切实的做了一下。而三维重建技术确实很难。直到现在也还没能做出一
最近国外的Open Course很火。很多同学喜欢看斯坦福，麻省的公开课程。但是国产大学生最大的悲剧就是，不愿做作业。很多人看看公开课，看完也就结束了，很少有人会去做他们的课堂作业。大学期间看了斯坦福的Machine learning，很是喜欢。特别是里面那辆自动导航的车子和三维重建的技术。自动导航的车子终于在大学期间的飞思卡尔比赛中切实的做了一下。而三维重建技术确实很难。直到现在也还没能做出一
背景 比较火热的短视频绿布特效其实就是用到了图像融合技术，将其中一幅图加入另一幅图中形成合成视频。一般情况下，两幅图像或多幅图像若直接涂像素融合，比较突兀感官体验上不是一体，有一种图像技术可以较为自然的将两种图像融合，它就是泊松图像编辑技术。这是一个微分方程在图像中的一个重要应用，首先提出该应用的是SIGGRAPH 2003,
一、简单介绍微分域变形领域最重要的两篇论文分别是：[1] Yu Y , Zhou K , Xu D , et al. Mesh editing with poisson-based gradient field manipulation[J]. ACM Transactions on Graphics, 2004, 23(3):644. [ciation:679] [2] Olga Sorkine
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2024-05-23 15:25:25
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前言：这节课讲泊松过程定义，泊松过程中的两个随机变量， number of arrivals given time period, needed time given number of arrivals. 以及泊松过程和伯努利过程的对比。上节课讲了随机过程，随机过程就是随时间发展的随机试验，也可以把随机过程理解成一项实验，这个实验由无限多的步骤组成。 上节课的例子是：伯努利过程 Bernoull
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2024-06-29 06:09:27
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泊松图像编辑
Written by Samson Mulder @ Samsonlab.comFor more information visit http://www.samsonlab.com 最近国外的Open Course很火。很多同学喜欢看斯坦福，麻省的公开课程。但是国产大学生最大的悲剧就是，不愿做作业。很多人看看公开课，看完也就结束了，很少
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2024-05-09 09:00:40
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原创
2022-04-28 11:33:13
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spss modeler-回归正态分布（高斯分布）： 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。逆高斯分布：二项分布：二项分布就是重复n次独立的伯努利试验。（抛硬币）在每次试验中只有
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2024-03-14 17:15:27
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在学习之前先介绍一个包：Scipy
Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。
1、离散概率分布伯努利分布：伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验（抛硬币） 我们首先用numpy的arange生
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2023-10-11 11:49:52
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在raw image中，主要的噪声为两种，高斯噪声和散粒噪声，其中，高斯噪声是与光强没有关系的噪声，无论像素值是多少，噪声的平均水平（一般是0）不变。另一种是散粒噪声，因为其符合泊松分布，又称为泊松噪声，下图可见，泊松噪声随着光强增大，平均噪声也增大。 什么是散粒噪声？散粒噪声=泊松噪声=shot noise=poisson noiseShot noise存在的根本原因是因为光是由离散的
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2024-01-21 09:04:45
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1. 泊松融合梳理： 图像融合是图像处理的一个基本问题，目的是将源图像中一个物体或者一个区域嵌入到目标图像生成一个新的图像。在对图像进行合成的过程中，为了使合成后的图像更自然，合成边界应当保持无缝。但如果源图像和目标图像有着明显不同的纹理特征，则直接合成后的图像会存在明显的边界。 针对这个问题，有人提出了一种利用构造泊
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2023-11-07 00:46:22
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文章目录泊松噪音Knuth算法散列生成算法生成泊松噪音的图像 泊松噪音Knuth算法首先，回顾泊松分布的函数：其中，是期望值，而则是单调递减的指数函数，而我们所需要关心的函数区间是, 而观察函数图像，等效于一半指数函数，其中 另一方面，根据之前的关于 “泊松等待” 里介绍的，对于已发生的事件A，在接下来的时间里，随着时间增加，事件发生概率呈指数级下降。即有其中有这个限制条件存在。那么，假设打开快
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2023-10-26 13:58:10
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一、算法原理迫松重建法是一种基于隐式函数的三角网格重建算法，该方法通过对点云数据进行最优化的插值处理之后来获取近似的曲面。 迫松曲面重建的过程： 1、定义八叉树。使用八叉树结构存储点集，根据采样点集的位置定义八叉树，然后细分八叉树使每个采样点都落在深度为D的叶节点；2、设置函数空间：对八叉树的每个节点设置空间函数F，所有节点函数F的线性和可以表示向量场V，基函数F采用了盒滤波的
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2024-07-25 09:49:59
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定义：现实生活多数服从于泊松分布假设你在一个呼叫中心工作，一天里你大概会接到多少个电话？它可以是任何一个数字。现在，呼叫中心一天的呼叫总数可以用泊松分布来建模。这里有一些例子：医院在一天内录制的紧急电话的数量。某个地区在一天内报告的失窃的数量。在一小时内抵达沙龙的客户人数。书中每一页打印错误的数量。 泊松分布适用于在随机时间和空间上发生事件的情况，其中，我们只关注事件发生的次数。当以下假设有效时，
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2023-10-23 11:01:43
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如果您知道如何以及何时使用泊松回归，它可能是一个非常有用的工具。在大数据分析R中泊松回归模型实例中，我们将深入研究泊松回归，它是什么以及R程序员如何在现实世界中使用它。 具体来说，我们将介绍： 1)泊松回归实际上是什么，什么时候应该使用它 2)泊松分布及其与正态分布的区别 3)使用GLM进行泊松回归建模4) 5)为计数数据建模泊松回归 6)使用jtools可视化来自模型的发现 7)
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2024-02-26 17:17:56
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