原理：图像模糊又称为图像平滑，是图像处理中最简单和常用的操作之一，使用该操作就是为了给图像降低噪音。图像模糊处理包括：高斯模糊、均值滤波、中值滤波、双边滤波等。模糊滤波其实就是图像的卷积计算，通常这些卷积算子都是线性计算，所以又叫线性滤波。图像的卷积计算
转载
2023-12-26 14:58:38
278阅读
在计算机视觉领域，使用高斯模糊处理图像是一个非常常见的需求，尤其是在图像预处理阶段。在 Python 环境中，OpenCV 库提供了强大的工具来实现这一功能。然而，很多用户在使用高斯模糊和高斯核时遭遇了一些困难。本文将详细探讨如何解决这些问题，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能优化、复盘总结和扩展应用等多个方面。
### 背景定位
初始技术痛点在于高斯模糊在某些情况下无法达到预期效果。例如
# 使用Python和OpenCV实现小核高斯模糊
小核高斯模糊是一种常用的图像处理技术，主要用于图像平滑、去噪。本文会带你通过简单的步骤和代码实现这个过程。接下来，我们将详细介绍每一个步骤，让你轻松掌握如何在Python中使用OpenCV实现小核高斯模糊。
## 流程概述
在开始之前，让我们首先看一下整个实现的流程。下面的表格描述了步骤和相应的说明。
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-16 04:31:43
68阅读
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善，主要是借鉴了更多大神的文章，希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助，请点击一下文末的“在看”鼓励一下小白。模糊原理Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声使用Smooth/Bl
转载
2024-04-23 16:42:56
69阅读
【点开看大图】核密度估计（kernel density estimation） 定义是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一
非参数检验方法核密度估计其实是对直方图的一个自然拓展。直观理解
核密度估计=用固定积木照样本生凑一个分布平滑密度函数不知道你有没有画过颜色带透明度的散点图比如 aes_colour_fill_alpha. ggplot2 2.
转载
2024-01-09 15:34:02
452阅读
# Python 核密度估计及其在图像处理中的应用
在数据科学和统计分析中，核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种用于估计随机变量概率密度函数（PDF）的非参数方法。与直方图不同，KDE不仅能更好地平滑数据，还能提供更清晰的分布模式。在图像处理领域，KDE也能通过图像像素值的分布为我们提供有价值的信息。
## 核密度估计的概念
核密度估计通过在每个数
# 核密度估计在Python中的实现指南
核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种用于估计随机变量概率密度函数的方法。它在数据分析和统计中非常有用，可以帮助我们理解数据的分布情况。本文将指导你如何在Python中实现核密度估计的过程，目的是让你掌握这个概念和实现。
## 实现流程
在开始之前，我们可以将整个实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-09-18 05:02:10
138阅读
# 核密度估计：Python中的数据处理与可视化
## 什么是核密度估计？
核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）是一种用于估计概率密度函数的方法。与直方图相比，KDE能够提供更平滑的概率密度图，这使得我们可以更准确地理解数据的分布特征。KDE的基本思想是使用一个概率核对数据进行平滑，从而得到数据的密度函数。
KDE的主要优点是其灵活性和直观性，尤其在需要分
# Python 非参数核估计的简单介绍
非参数核估计是一种通过使用核函数来估计概率密度函数的统计方法。与经典的参数方法不同，非参数方法不对数据的分布形式做出假设，因此更灵活适应各种数据分布。本文将介绍非参数核估计的基本原理，并用 Python 代码来实现。
## 核估计的基本概念
核估计通过将每个数据点的影响传递到邻近的数据点，从而构建整体的密度估计。常用的核函数包括高斯核、均匀核、三角核
原创
2024-10-23 04:49:30
92阅读
在图像处理中，高斯模糊是一种常用的图像处理技术，通过模糊滤镜减少图像中的细节和噪声。高斯模糊的核心是应用一个高斯函数来计算图像的每个像素的新值。这个过程涉及到创建一个高斯模糊核，通常通过以下公式计算：
$$ G(x, y) = \frac{1}{2\pi \sigma^2} e^{-\frac{x^2 + y^2}{2\sigma^2}} $$
这里，$G(x, y)$是高斯函数，$\sigm
# Python核密度估计
核密度估计（Kernel Density Estimation，简称KDE）是一种非参数统计方法，用于估计一个随机变量的概率密度函数。在数据分析和机器学习中，核密度估计经常用于对数据的分布进行建模和可视化，帮助我们更好地理解数据的分布特征。
## 核密度估计原理
核密度估计的基本思想是对每个数据点周围的局部区域进行加权平均，然后将所有加权平均值叠加起来得到整个数据
原创
2024-03-23 05:06:05
360阅读
核密度分析：使用核函数根据点或折线 (polyline) 要素计算每单位面积的量值以将各个点或折线 (polyline) 拟合为光滑锥状表面。核密度分析所用到的参数：输入点或折线要素要计算密度的输入要素（点或线）。Population 字段表示各要素的 population 值的字段。Population 字段表示遍布于用来创建连续表面的景观内的计数或数量。population 字段的值可以是整型
转载
2023-12-20 15:51:07
193阅读
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。 Seaborn的安装 >>>pip install seaborn 安装完Seaborn包后，我们就
转载
2023-08-22 15:34:20
530阅读
核密度估计是一种非参数估计方法，在机器学习领域，是一种非监督性学习方法。用于从给定分布的样本重建总体的分布函数。优点：非参数：假设少，不假设样本服从任何分布缺点：计算量：比起参数估计，非参数估计运算量大很多1. 核密度估计(Kernel Density Estimation)1.1 单变量(Univariable)密度估计1.1.1 单变量的核密度估计定理 1.1: 均匀核估计量 要是的一致估计量
转载
2023-10-27 00:14:12
727阅读
matlab中提供了核平滑密度估计函数ksdensity(x)：[f, xi] = ksdensity(x)返回矢量或两列矩阵x中的样本数据的概率密度估计f。 该估计基于高斯核函数，并且在等间隔的点xi处进行评估，覆盖x中的数据范围。ksdensity估计单变量数据的100点密度，或双变量数据的900点密度。ksdensity适用于连续分布的样本。也可以指定评估点：[f,xi] = ksdensi
转载
2023-07-03 17:58:40
1048阅读
图像、视频或调用摄像头均能实现OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用。 其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D
转载
2024-01-09 13:30:48
153阅读
模糊操作基本原理1.基于离散卷积 2.定义好每个卷积核 3.不同卷积核得到不同的卷积效果 4.模糊是卷积的一种表象卷积原理根据视频所讲的意思 2 3 6 8 5 7 6 6 9 1 2 3 5 6 6 6 6 7 5 1 5=3+6+8/3取整 7=6+6+9/3模糊操作1.均值模糊#均值模糊
def blur_demo(image):
#卷积，卷积之后变平滑（5,5）是一个5行5列的矩阵
转载
2023-10-27 11:27:58
138阅读
模糊操作方法：均值模糊，中值模糊，自定义模糊 模糊原理： 基于离散卷积，不同的卷积得到不同的卷积效果，模糊是卷积的表象。卷积原理： （2乘1+3乘以1+6乘以1）除以3=3 边缘2和1未被卷积保留 边缘不参与卷积直接保留。这个应该是均值模糊1.均值模糊：代码如下：import cv2 as cv
import numpy as np
#均值模糊:去除随机噪声
def blur_demo(imag
转载
2023-11-13 11:50:31
95阅读
图像平滑（图像模糊）： 一幅图像和一个低通滤波器进行卷积，能够实现图像平滑效果，也就是图像模糊效果。平滑操作通常会从图像中移除高频信息（噪音、边缘）。所以图像平滑后，图像边缘往往会被模糊（本文介绍的最后一种双边模糊技术基本不会模糊图像边缘）。Opencv 提供了多种图像平滑技术，也叫图像模糊技术。1. 平均模糊# kernel size is 5*5blur = 
转载
2023-07-04 12:31:31
418阅读
11.OpenCV的图像模糊 文章目录前言一、均值滤波二、高斯滤波三、方框滤波四、中值滤波五、双边滤波六、2D滤波七、OpenCV-Python资源下载总结 前言 图像模糊也称平滑处理，它主要处理图像中与周围差异较大的点，将其像素值调整为与周围点像素近似的值，其目的主要是消除图像噪声和边缘。一、均值滤波 均值滤波是指以当前点为中心，用其周围N * N个像素点的平均值来代替代替当前点的像素值。用
转载
2023-11-23 22:35:46
204阅读
