这几天在家躲避疫情，闲来无事，写了这个多重网格法求解泊松方程的算法的代码。 多重网格法可能是目前为止解泊松方程最快的算法，n个格点需要n次计算就可以收敛，而快速傅里叶变换的收敛速度是n*logn, 共轭梯度法是n^2.。多重网格法可以方便的应对各种边界条件，这一点比傅里叶变换之类的谱方法要好得多。多重网格法可以这么理解。泊松方程化为差分方程后，每个格点都可以写成一个方程，因此得到一个方程组。使用迭
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2023-12-16 15:10:36
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引言敲黑板，干货已到达战场！！！在数据分析中，二项分布、泊松分布是我们经常用到的两个分布，今天小编将会先简单介绍二项分布基础：伯努利试验、n重伯努利试验以及两点分布，接着咱们讲解二项分布和泊松分布的概念，完事之后，咱们讲解一下二项分布转换泊松分布求解的条件，最后通过python来看一下，为什么二项分布在某种条件下可以转换成泊松分布近似求解。伯努利试验相信大家都抛过硬币，抛硬币的时候是不是只有两种结
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2023-09-16 14:19:09
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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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# Python 实现泊松融合
## 引言
在图像处理的领域，泊松融合（Poisson Image Editing）是一种有效的方法，用于无缝地将一个图像的部分区域融合到另一个图像中。该方法特别适用于图像合成场合，例如将一个物体的细节从一幅图像转移到另一幅图像中，而不引入明显的边缘或接缝。本文将介绍泊松融合的基本原理，并提供用 Python 实现该算法的代码示例。
## 泊松融合的基本原理
原创
2024-09-25 07:07:41
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问题分析在图像融合任务中，前景放置在背景上时，需要保证两点：前景本身主要内容相比于背景而言，尽量平滑；边界处无缝，即前景、背景在边界点位置上的像素值，需要保持边界一致。重点关注两个词：内容平滑、边界一致。平滑是什么？可以理解成图像前景、背景梯度尽可能接近。边界一致是指什么？可以理解成在边界上像素值相同。用一张图来说明： 连续的泊松求解器离散的泊松求解器对于计算机中的图像定义域是离散的，因
本文只讲“Poisson Image Editing”第一个功能，普通无缝融合功能。我将直接给出离散形式实现方法，算法流程。图像合成是通过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。但如果原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。针对此问题，提出了一种利用构造泊松方程求解像
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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# 教你实现泊松融合(Poisson Image Editing)的Python教程
泊松融合是一种图像处理技术，常用于将一个图像的局部区域无缝地插入到另一个图像中。这种技术基于泊松方程，旨在保持插入图像的边缘和色彩的自然过渡。在本文中，我们将一步一步教你如何使用Python实现泊松融合。
## 实现流程
下表展示了实现泊松融合的主要步骤：
| 步骤 | 描述
在图像处理和计算机视觉中，“Python 泊松融合”是一种常用的图像合成技术，用于将不同的图像无缝地合成到一起。这种技术特别在处理具有不同光照、色调或细节的区域时非常有效。接下来我将带领大家了解这个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和生态集成。
### 环境配置
首先，我们需要确保我们的开发环境是合适的。这里是你需要安装的主要依赖：
| 依赖名称 | 版本 |
|-
一、背景近期需要做两幅图像的融合，网上查了很多资料，讲述最多效果最好的是Poisson融合，网上资料很多，这里就不细讲了。但是自己在做的时候发现目标的颜色几乎都会被改变，因此想就这个问题进行一下改进，目前还在尝试中。二、poisson融合算法原理我们先来看看[1]https://www.cs.jhu.edu/~misha/Fall07/Papers/Perez03.pdf 这篇文章的介绍
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2023-11-07 15:02:46
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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
整个算法的步骤包括对具有法向量信息的输入点云信息的预处理，对全局问题离散化，对离散化后的子数据求解，求解泊松问题后的等值面提取，以及后期优化处理等。 表面重建过程：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
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2024-05-30 11:05:14
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图像融合✔️ 图像融合： 背景：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。 引入：基于泊松方程而引入的泊松融合求解像素最优值的方法，在保留了源图像梯度信息的同时，融合源图像与目标图像。
泊松融合的核心思想不是让需要融合的两张图像直接叠加，而是让目标图像（dst）在融合部分根据源
原创
2023-05-18 17:09:32
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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
Python中的OpenCV库提供了一种强大的图像处理工具，其中泊松融合（Poisson Image Editing）是一种用于无缝图像合成的技术。通过泊松融合，我们可以将一幅图像的某个部分与另一幅图像的背景无缝合并。接下来，我们将按照结构化的顺序，具体探讨“python cv2 泊松融合”的内容。
## 版本对比与兼容性分析
在进行泊松融合之前，了解不同版本的OpenCV之间的变化是非常重要
目录简单分析平均值方法求解泊松公式简单分析运用了平均值的思想，三维有x,y,z，我们做了一个平均值，就变成了一维的波动问题这个思想以及方法非常关键我们列出方程无界意味着我们不考虑反射波的影响，我们要求的是这个方向各向同性，x，y，z三个方向是等价的平均值方法场量在某一点，以为秋心，为半径，把球面上的值加起来，然后再除以总的面积，这个就是球面上u的平均值，我们再让，就是球心的值这种方法可以很好的处理
基于计数的数据包含以特定速率发生的事件。发生率可能会随着时间的推移或从一次观察到下一次观察而发生变化。每小
原创
精选
2024-05-22 00:29:35
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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
