学习图像梯度，图像边界等 梯度简单来说就是求导。 OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。Sobel，Scharr其实就是求一阶或二阶导。Scharr是对Sobel的部分优化。Laplacian是求二阶导。 1.Sobel算子和Scharr算子 Sobel算子是高斯平滑和微分操作的结合体，所以他的抗噪声能力很好。你可以设定求导的
目录原理 Sobel 算子和 Scharr 算子 Laplacian 算子 举例0 原理梯度简单来说就是求导，为什么对图像进行求导是重要的呢? 假设我们需要检测图像中的边缘。假设我们有一张一维图形。下图中灰度值的”跃升”表示边缘的存在: 使用一阶微分求导我们可以更加清晰的看到边
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2024-10-13 12:12:56
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什么是特征描述符 特征描述符是图像或图像块的表示，其通过提取有用信息和丢弃无关信息来简化图像。 通常，特征描述符将一个width*height* 3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量或数组。在HOG特征描述符的情况下，输入图像的大小为64×128×3，输出特征向量的长度为3780。 在HOG特征描述符中，梯度方向（定向梯度）的分布（直方图）被用作特征。图像的梯度（x和y导数
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2024-05-28 21:57:34
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我们知道正常的卷积已经能够提取特征了，那么空洞卷积又是做什么的呢？空洞卷积（atrous convolutions），又称扩张卷积（dilated convolutions），向卷积层引入了一个成为“扩张率（dilated rate）”的新参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。下图是正常卷积核空洞卷积的动态图对比：下图为卷积核为3x3，步长为1的普通卷积：下图为卷积核为3x3，步长为1，扩
# R语言共轭梯度方向实现流程
## 1. 简介
共轭梯度（Conjugate Gradient，CG）是一种用于求解大型线性方程组的迭代方法，通常用于解决优化问题。在R语言中，我们可以使用"conjugate_gradient"函数来实现共轭梯度方向。
## 2. 安装所需的包
在开始之前，我们需要安装并加载以下两个R包：
- **matrixcalc**：用于计算矩阵的运算。
- **pr
原创
2023-09-11 06:37:29
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全微分： dz=Ax+By微积分这门学科的基本思想：“以直代曲，线性逼近” 对积分理解最好的文章 当我们无限增加切线的时候，我们就需要用无限的加法，这就是积分（这个符号本身就是源于把英文Sum的首字母拉长）：这是最基本的不定积分，我们可以把这个式子解读为，把所有的 即微分加起来就得到了曲线。这就是“以直代曲”。为什么有一个常数C呢？为什么要“以直代曲”？我觉得答案很显
什么是梯度上升？梯度上升是一种用于最大化给定奖励函数的算法。描述梯度上升的常用方法使用以下场景：假设您被蒙住眼睛并被放置在山上的某个地方。然后，你的任务是找到山的最高点。在这种情况下，您尝试最大化的“奖励函数”是您的提升。找到此最大值的一种简单方法是观察您所站立区域的坡度，然后向上移动。一步一步地遵循这些指示最终将您带到顶部！在上山时，重要的是我们知道该地区的坡度或坡度，这样我们才能知道要朝哪个方
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2023-06-12 16:37:05
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我也忘记这是什么代码了，几年前的，今天翻到发布出来import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
img = cv.imread(r'C:\Users\51102\Desktop\tradition\1.jpg',0)
img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_B
原创
2023-06-15 11:10:46
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图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大，相反，对于图像中较平缓的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息，（在此图像梯度并不是纯数学意义上的梯度（需要求倒数），图像梯度一般通过计算像素值的差值来得到梯度的近似值（近似导数值））一：sobel理论基础sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑和微分
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2024-05-14 12:54:56
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Welcome To My Blog 梯度下降中,梯度反方向是函数值下降最快的方向,说明梯度
原创
2023-01-18 10:24:03
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方向导数与梯度1 方向导数定义 1：设函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)在点P(x,y)P(x,y)P(x,y)的某一领域U(P)U(P)U(P)内有定义，lll为自点PPP出发的射线，P′(x+Δx,y+Δy)P^{\prime}(x+\Delta x, y+\Delta y)P′(x+Δx,y+Δy)为射线lll上且包含于U(P)U(P)U(P)内的任一点，用ρ=(Δx)2+(Δy)2\rho=\sqrt{(\Delta x)^{2}+(\Delta y)^{2}}ρ=(
原创
2021-06-22 11:13:14
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welcome to my blog有些结论用起来习以为常,却不知道背后的原理,比如为什么梯度方向与等高线垂直,弄明白后心里才舒畅要解决这个问题首先得有等
原创
2023-01-18 17:22:57
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梯度直方图特征(HOG)是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合
原创
2022-01-13 09:55:48
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1. 一节泰勒展开
负梯度方向即为（以矢量形式为例）：dk=−g(xk)dk=−g(xk)
f(xk+λdk)≈f(xk)+λgT(xk)dkf(xk+λdk)≈f(xk)+λgT(xk)dk
由矢量相乘的 a⋅b=aTb=∥a∥∥b∥cosθa⋅b=aTb=‖a‖‖b‖cosθ，可知 gT(xk)dk≥−gT(xk)dkgT(xk)dk≥−gT(xk)dk（dkdk与g(xk)g(
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2018-07-26 12:38:00
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[机器学习]——梯度下降梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数从而使成本函数最小化。基本思想：确定步长：梯度下降的一个重要参数就是每一步的步长，这取决于超参数的学习率。学习率太低，算法需要经过大量迭代才能收敛；学习率太高，可能无法收敛到最优。局部最优与全局最优特征值缩放：应用梯度下降时，需要保证所有特征值的大小比例都差不多，否则收敛时间会
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2024-04-07 12:50:35
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0. 梯度与导数梯度：矢量，方向指向数值增长最快的方向，大小为变化率。导数：常量，两者应该有本质的区别，而导数的正负也反映了函数值的大小变化，而不是一直指向数值增大的方向。其实一元函数肯定也有梯度，我们经常不提及的原因其实很简单：一元函数的梯度方向沿着x方向！而导数值的正负号决定了这个方向是正方向还是反方向。如图所示，A点右＂领域＂的导数为正值，则梯度的方向跟x轴正方向一致，梯度方向指向数值增大的
Navneet Dalal在CVPR2005上的HOG原论文翻译 : HOG：用于人体检测的梯度方向直方图 Histograms of Oriented Gradients for Human Detection HOG+SVM行人检测的两种方法 Opencv HOG行人检测 源码分析(一) ope
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2017-05-07 13:05:00
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本文主要介绍下opencv中怎样使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog这个类。
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2022-01-13 10:42:40
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图像梯度图像梯度Sobel理论基础计算水平方向偏导数的近似值计算垂直方向偏导数的近似值Sobel算子及函数使用注意点：参数ddepth方向计算x方向和y方向的边缘叠加Scharr算子及函数使用Sobel算子和Scharr算子的比较Laplacian算子及函数使用算子总结 图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其
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2024-04-10 13:38:31
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一、图像梯度梯度简单来说就是求导。OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器： Sobel，Scharr 和 Laplacian。其中Sobel，Scharr 是求一阶导数。Scharr 是对 Sobel（使用小的卷积核求解求解梯度角度时）的优化，而 Laplacian 是求二阶导数。1、Sobel算子原理：前一个Sobel矩阵与原始图像A进行卷积操作后得到的是右边的像素值减去左边
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2024-03-21 11:21:07
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