从python’s revenge看python反序列化一、反序列化库pickle简介二、题目分析三、小结 这是Hitb中的一道题、python的复仇，给我印象很深。我还本地复现了一下，得到了一些小结论，在此分享一下，希望对大家有点帮助。一、反序列化库pickle简介在分析题目之前，先大概讲讲题目里涉及的用于反序列化的pickle库。还有一个库叫cPickle，用C语言写成，性能更佳，但不支持里
# 使用Python实现Prewitt算子进行边缘检测
在计算机视觉领域，边缘检测是一项重要的预处理技术，它可以帮助我们识别图像中的重要特征和对象。Prewitt算子是一种常用的边缘检测方法，它通过计算图像的灰度梯度来实现边缘的检测。本文将帮助刚入行的小白开发者理解如何使用Python实现Prewitt算子的边缘检测，并提供一个完整的代码示例。
## 流程概述
在实现Prewitt算子的过程
Prewitt算子是一种常用的边缘检测算子，与Sobel算子类似，用于寻找图像中的水平和垂直边缘。它通过计算图像中像素点的梯度来确定边缘的位置。与Sobel算子不同的是，Prewitt算子使用了一个3x3的卷积核来进行图像的卷积操作。具体而言，水平方向的Prewitt算子记作Gx，垂直方向的Prewitt算子记作Gy。卷积操作后，可以得到水平和垂直方向上的梯度幅值。水平方向的Prewitt算子Gx
原创
2023-10-23 10:58:30
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与Sobel算子不同的是，Prewitt算子使用了一个3x3的卷积核来进行图像的卷积操作。具体而言，水平方向的Prewitt算子记作Gx，垂直方向的Prewitt算子记作Gy。总结起来，Prewitt算子是一种常用的边缘检测算子，通过计算图像的梯度来寻找边缘的位置。Prewitt算子是一种常用的边缘检测算子，与Sobel算子类似，用于寻找图像中的水平和垂直边
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2023-10-30 11:30:26
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边缘检测是检测图像中的一些像素点，它们周围的像素点的灰度发生了急剧的变化，我们认为在这过程中，图像中的物体不同导致了这一变化，因此可以将这些像素点作为一个集合，可以用来标注图像中不同物体的边界。边缘区域的灰度剖面可以看作是一个阶跃，即图像的灰度在一个很小的区域内变化到另一个相差十分明显的区域。边缘是 ...
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2021-10-27 16:28:00
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Prewitt边缘算子的卷积和如下图所示，图像中的每个像素都用这两个核做卷积，取最大值作为输出，也产生一幅边缘幅度图像。 Prewitt算子在一个方向求微分，而在另一个方向求平均，因而对噪声相对不敏感，有抑制噪声作用。但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。 I=imread('lena.bmp'); I=
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2014-03-19 21:25:00
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目录方法对比公式对比优点对比缺点对比常用场景对比边缘检测结果对比方法对比算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于二阶导数的方法 算子：非微分边缘检测算子公
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2021-12-28 15:36:01
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一、算子推导过程1.1 梯度和Roberts算子：1.2 Prewitt：1.3 Sobel算子1.4 Lapacian算子行卷积。 ...
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2018-08-03 11:48:58
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目录1. 锐化2. 梯度运算3. 边缘检测的分类4. Roberts算子5. sobel算子6. Prewitt算子7. 拉普拉斯算子8. matlab代码实现1. 锐化1.锐化(Sharpening) ：图像在传输或变换过程中（如未聚焦好）、受到各种干扰而退化，典型的是图像模糊，而图像的判读和识别中，常需突出目标的轮廓或边缘信息。2.边缘锐化：主要增强图像的轮廓边缘、细节（ 灰度跳变部分），以突
原创
2023-04-07 10:29:24
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1.RDDSpark提供了两种创建RDD的方式： （1）由一个已经存在的Scala集合进行创建。 （2）由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等。1.1读取文件textFile()val rdd = sc.textFile("/home/student.txt")//文件路径1.2集合创建RDDSpark会将集
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2024-01-15 07:06:39
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图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声，提取图像信息中用来表征图像的一些变量，为图像识别提供基础。本章主要介绍Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、Scharr算子等。
原创
2023-05-16 10:46:30
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原理Canny算子用于边缘检测，图像的边缘是图像内容变化很快的高频部分。信号变化的快慢可以用梯度直观地表示，因此检测边缘，就是更好地寻找大梯度位置。Canny算子Canny算子是由John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，被认为是最好的边缘检测算法，在没有特殊要求的情况下，应为首选算法。 Canny同时提出了评估边缘检测算法的标准：错误更少。检测出尽可能多的边缘，检
1.基本概念Roberts算子：
Roberts算子又称为交叉微分算法，采用交叉差分的方法表示梯度，是一种利用局部差分方法寻找边缘的算子，该算子采用对角线方向相邻两像元之差近似梯度幅值检测边缘。
Roberts算子常用来处理具有陡峭的低噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果较好。其缺点是对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。
Prewitt算子：
Prew
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2024-08-26 14:36:08
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lambda算子是一切函数式语言的基础，明白lambda算子对于掌握函数式语言有着许多好处。最近学习相关知识略有所得，故在此写出以备忘：1 基础λ 算子是函数式编程的理论基础，是图灵机外的另一种计算模型。 它十分简洁，只有三条产生规则，却可以表达一切可计算的函数。λ 算子的核心概念是表达式expression。λ 算子的产生规则如下： <expression> ::= <name
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2024-05-23 19:58:14
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文章目录Roberts、Prewitt、Sobel、Laplacian、LoG 和 Canny 边缘检测算子(MATLAB自写函数实现)1理论1.1 知识引入1.1.1 图像边缘边缘[1]1.1.2 一阶导数[2]1.1.3 二阶导数[2]1.1.4 一阶导数与二阶导数区别1.2 边缘检测算子1.2.1 Roberts[1][2]
原创
2022-05-01 19:30:25
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目录一. 概念：张量、算子二. 使用pytorch实现张量运算1.2.1 创建张量1.2.1.1 指定数据创建张量1.2.1.2 指定形状创建张量1.2.1.3 指定区间创建1.2.2 张量的属性1.2.2.1 张量的形状1.2.2.2 形状的改变1.2.2.3 张量的数据类型1.2.2.4 张量的设备位置1.2.3 张量与Numpy数组转换1.2.4 张量的访问1.2.4.1 索引和切片1.2.
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2024-01-02 13:32:46
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Marr算子: Laplacian of a Gaussian（LOG）Marr算子是在Laplacian算子的基础上实现的，它得益于对人的视觉机理的研究，有一定的生物学和生理学意义。由于Laplacian算子对噪声比较敏感，为了减少噪声影响，提出了将高斯滤 波和拉普拉斯检测算子结合在一起进行边缘检测的方法：先对图像进行平滑，然后再用Laplacian算子检测边缘。平滑函数应能反映不同远近的周围点
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2023-10-20 16:38:05
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1.推荐/引用 博客SIFT算法研究：http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/658350SIFT特征提取算法总结：图像特征提取与匹配之SIFT算法：一些公式推导来自实验室师兄的笔记，感谢。论文：David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," 算法学
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2023-10-05 20:33:42
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在HDevelop中 dev_close_window () read_image (Image, 'D:/bb/tu/1.jpg') rgb1_to_gray (Image, GrayImage) prewitt_amp (GrayImage, ImageEdgeAmp) *计算边缘 *参数2：输
原创
2022-03-14 13:55:16
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索伯算子（sobel operator）常用于边缘检测，在粗精度下，是最常用的边缘检测算子，以广泛应用几十年。sobel算子由两个3X3的卷积核构成，分别用于计算中心像素邻域的灰度加权差。分为垂直方向和水平方向的索伯滤波器Gx and Gy。sobel 算子的用途主要为:边缘检测时: Gx用于检测纵向边缘, Gy用于检测横向边缘.计算法线时: Gx用于计算法线的横向偏移, Gy用于计算
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2023-11-27 12:12:53
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