# Python尺度空间实现
## 1. 流程概览
在进行Python尺度空间实现之前，我们先来了解一下整个流程。下面的表格展示了实现过程中的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 | 加载图像 |
| 3 | 对图像进行预处理 |
| 4 | 构建高斯金字塔 |
| 5 | 构建拉普拉斯金字塔 |
| 6 | 重建图像 |
原创
2023-08-29 09:18:56
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最后博主关于尺度的选择很有启发性，当我们不知道物体的尺度有多大时，可以先定义一个模板，再与金字塔的每层图像进行匹配。#include "opencv2/core/core.h...
原创
2022-01-18 09:41:39
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尺度空间方法的基本思想是：在视觉信息处理模型中引入一个被视为尺度的參数，通过连续变化尺度參数获得不同尺度下的视觉处理信息，然后综合这些信息以深入地挖掘图像的本质特征。尺度空间方法将传统的单尺度视觉信息处理技术纳入尺度不断变化的动态分析框架中，因此更easy获得图像的本质特征。尺度空间的生成目的是模拟...
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2015-05-11 15:48:00
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尺度空间方法的基本思想是：在视觉信息处理模型中引入一个被视为尺度的参数，通过连续变化尺度参数获得不同尺度下的视觉处理信息，然后综合这些信息以深入地挖掘图像的本质特征。尺度空间方法将传统的单尺度视觉信息处理技术纳入尺度不断变化的动态分析框架中，因此更容易获得图像的本质特征。尺度空间的生成目的是模拟图像数据多尺度特征。高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核。 尺度空间理论的动机： 现实世界的物体由不同
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2022-12-13 17:21:24
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测试图片：code：#include #include #include #include #define SCALESIZE 20int main(int argv[]){ IplImage* src; src = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\test1.jpg",0); int win
原创
2023-05-15 00:55:17
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尺度空间方法的基本思想是：在视觉信息处理模型中引入一个被视为尺度的參数，通过连续变化尺度參数获得不同尺度下的视觉处理信息，然后综合这些信息以深入地挖掘图像的本质特征。尺度空间方法将传统的单尺度视觉信息处理技术纳入尺度不断变化的动态分析框架中，因此更easy获得图像的本质特征。尺度空间的生成目的是模拟...
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2014-10-27 18:43:00
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图像金字塔图像金字塔有两种。 1) 高斯金字塔和 2) 拉普拉斯金字塔 高斯金字塔中的更高级别（低分辨率）是通过删除低级别（更高分辨率）图像中的连续行和列而形成的。然后更高级别的每个像素由具有高斯权重的底层级别的5个像素的贡献形成。通过这样做，M×N 图像变为 M/2×N/2 图像。因此面积减少到原来面积的四分之一。它被称为八度。随着我们在金字塔中的上层（即分辨率降低），相同的模式仍在继续。同样地
、尺度空间的生成； 2)、检测尺度空间极值点； 3)、精确定位极值点； 4)、为每个关键点指定方向参数； 5)、关键点描述子的生...
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2022-01-13 11:14:19
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现实世界中物体只有具备一定的尺度才能够倍人眼所察觉，计算机视觉学术研究就是在不断的尝试与突破来模拟人眼的观察方法。因此，尺度空间就是试图在图像领域中模拟人眼观察物体的概念与方法。尺度空间理论概述 图像的尺度空间是指图像的模糊程度，而非图像的大小。近距离看一个物体和远距离看一个物体，模糊程度是不一样的；从近到远，图像越来越模糊的过程，也是图像的尺度越来越大的过程。例如：观察一颗树，关键在于我们想要观
噪声生成1、图像噪声是图像在获取或是传输过程中受到随机信号干扰，妨碍人们对图像理解及分析处理 的信号。 2、图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，图像在传输过程中产 生图像噪声的主要因素是所用的传输信道受到了噪声的污染。一、高斯噪声高斯噪声(Gaussian noise)是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。 • 特别的，如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的
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2023-10-05 14:31:41
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对现实中物体的描述一定要在一个十分重要的前提下进行，这个前提就是对自然界建模时的尺度。当用一个机器视觉系统分析未知场景时，计算机没有办法预先知道图像中物体的尺度，因此我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述，获知感兴趣物体的最佳尺度。图像的尺度空间表达指的是图像的所有尺度下的描述。一、金字塔多分辨率在早期计算机视觉领域中，金字塔是图像多尺度表示主要表达形式。图像金字塔化一般包括两个步骤：首先，图像经过
本文提出了一种新的神经网络，利用不同尺度的多尺度特征融合来实现精确高效的语义分割。
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2021-07-19 09:32:14
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一、 图像金字塔图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构，通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式，生成N个不同分辨率的图像。把具有最高级别分辨率的图像放在底部，以金字塔形状排列，往上是一系列像素（尺寸）逐渐降低的图像，一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像，这就构成了传统意义上的图像金字塔。
获得图像金字塔一般包括二个步骤：1. 利用低通滤波器平滑图像 2. 对平滑图像进行抽样（采样）有两种采
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2016-09-17 09:47:00
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回忆级联高斯——用较小的高斯重复卷积来模拟较大的高斯卷积的效果。结合律例子：级联卷积帕斯卡三角形Aside: Binomial Approximation旁白：二项式
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2021-12-14 16:04:13
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文章目录一、Harris角点检测1.1 基本思想1.2 代码实现二、SIFT(尺度不变特征变换)2.1 基本思想2.2 代码实现 一、Harris角点检测1.1 基本思想HARRIS角点检测，就是从图像局部的小窗口观察图像特征，在某点划个n*n大小的窗口，让它在各个方向上移动，如果每个点都会导致灰度值有较大的变化，那么这个点就是角点。数学表达式为： 对I(x+u,y+v)进行二维泰勒级数展开，取
一、Guassian金字塔1、对图像的向下取样操作，即缩小图像。 Gaussian金字塔是是通过依次地向下迭代采样（从底部到顶部）获得整个金字塔，如下图，随着依次地采样，图像越来越小。第（i+1）层 Gi+1，是由第 i 层 Gi 和高斯核进行卷积，然后去除每个偶数行和列，得到的采样图像是前一层的（1/4）。由其实
目标在这一章当中，我们将学习SIFT算法的概...
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2020-02-12 14:10:00
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CVPR2018 阿里巴巴 Poster 论文： 基于尺度空间变换的本征图像分解摘要我们引入了一种新的网络结构，用于将图像分解为其本征的反射图像和光照图像。我们把它看作是一个图像到图像的转换问题，并且将输入和输出在尺度空间进行分解。通过将输出图像（反射图像和光照图像）扩展到它们的拉普拉斯金字塔的各个成分，我们开发了一种多通道网络结构，可以在每个通道内并行地学习到一个图像到图像转换函数，这个函数通过
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2023-04-28 08:31:48
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1、内容简介SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性
原创
2022-05-10 11:48:35
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此opencv系列博客只是为了记录本人对<<opencv3计算机视觉-pyhton语言实现>>的学习笔记,所有代码在我的github主页https://github.com/RenDong3/OpenCV_Notes.欢迎star,不定时更新...上一节中,我们介绍了Harris角点检测。角点在图像旋转的情况下也可以检测到，但是如果减小(或者增加)图像的大小，可能会...
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2021-09-01 15:10:07
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