在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：(1)边缘：灰度或结构等信息的突变处，边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。(2)边缘点：图像中具有坐标[x，y]，且处在强度显著变化的位置上的点。(3)边缘段：对应于边缘点坐标[x，y]及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角。二、Sobel算子的基本原理Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子，在算法实现过
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2023-12-31 21:59:28
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Poisson 重建算法 Poisson重建算法是一种基于偏微分方程求解的无网格表面重建方法，它可以将无序的点云数据转化为平滑的三角形网格表面。这个算法最初由Kazhdan 等人提出，在计算机图形学和数字几何处理领域得到了广泛应用。 &
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2024-06-10 10:17:56
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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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1.Sobel算子卷积的作用除了实现图像模糊或者去噪，还可以寻找一张图像上所有梯度信息，这些梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用。Sobel算子是一种很经典的图像梯度提取算子，其本质是基于图像空间域卷积，背后的思想是图像一阶导数算子的理论支持。sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意
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2023-07-28 15:41:54
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本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识。其实OpenCv
1、第一种瓦片数据源MapDownloader（BigeMap）：链接：https://pan.baidu.com/s/1Hz__HcA5QhtGmjLNezC_pQ提取码：6lekGISMysqlToLocalFile：链接：https://pan.baidu.com/s/1rzVsj_DJxKr6OyvRwve4dg提取码：pp6f自测可以使用教程来自：使用 Leaflet 加载地图瓦片：&l
我们再上个教程中留了一个小彩蛋——形态学的梯度问题，通常情况下，它被用于提取图像的轮廓，今天我们来了解图像边缘的另一种方法，它将比形态学梯度更有效，适用范围也更广。Sobel算子前面的例子，已经接触到了图像卷积运算。最终要的卷积运算之一是用于计算图像的导数（或近似导数）。为什么图像中导数的计算很重要，看下面边缘检测的例子：很容易观察到上面图像中像素灰度值变化没有规律。一种比较好的描述这种变化的方法
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2024-08-18 14:09:39
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本文的一个很大目的，就是让我自己学会怎么扩展Pytorch的算子，从官方文档了解到，需要实现一个继承的函数，并且实现forward和b
原创
2024-07-24 14:03:14
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1. Sobel算子的边缘检测实现1.1. 边缘检测概念所谓边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间，所以，它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感，,因此，边缘也是图像匹配的重要的特征。边缘检测和区域划分是图像分割的两种不同的方法，二者具有相互补充的特点。在边缘检测中，是提取图像中不连续部分的特征，根据
#@date: 2014-06-20
#@author: gerui一、一阶微分边缘算子 1. 一阶微分边缘检测算子也称梯度边缘算子。 2. 梯度的模值大小提供了边缘的强度信息，梯度的方向提供了边缘趋势信息，因为梯度方向始终是垂直于边缘的方向。 3. 用有限差分进行梯度近似。二、二阶微分边缘算子 1. 二阶微分边缘检测算子，它是利用图像在边缘处的阶跃性导致图像二
基因交叉，或者基因重组，就是把两个父体部分结构加以替换，生成新的个体的操作，习惯上对实数编码的操作叫做重组（Recombination），对二进制编码的操作称为交叉（crossover）1。重组算法（Recombination） 实值重组产生子个体一般是用下边这个算法： 子个体=父个体1 + a × ( 父个体2 - 父个体1 ) 这里a是一个比例因子，可以由[ -d, 1+d] 上边服从均匀分布
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2024-05-29 15:13:34
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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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训练是为了更好的推理，好的开始是成功的一半，在神经网络的训练中，on 操作中文名是批量归一化，在技术领域，强
原创
2022-12-02 10:10:44
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拉普拉斯算子是数学和物理中重要的算子，广泛应用于图像处理、机器学习和科学计算等领域。本文将详细记录如何使用 Python 实现拉普拉斯算子，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及扩展讨论等方面。
## 背景描述
拉普拉斯算子用于衡量一个函数的局部和全局变化，尤其是在图像处理的边缘检测中。它为我们提供了关于图像中亮度变化的精确信息，通常用符号 $\nabla^2 f$ 表示，表示
转载于: ://blog.chinaaet.com/crazybingo/p/33388 同上一篇，还是为了体现FPGA的强大功能，实现实时的边缘检测能力！这一部分简单的可以用Sobel实现，如果想做的好，可以用高斯+Canny来实现，总是，只要你想做，FPGA没有什么做不到的，只要你静得下
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2017-12-10 01:06:00
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边缘检测Sobel算子使用效果图原始图 X方向效果图 Y方向效果图 整体方向效果图 1、Sobel算子简介Sobel算法是像素图像边缘检测中最重要的算子之一，在机器学习、数字媒体、计算机视觉等信息科技领域起着举足轻重的作用。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。2、算子分析Sobel 算子是
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2024-07-15 11:03:41
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双边滤波器是什么？（像素位置和像素值综合考虑的滤波器）正态模型的好处就是距离最近关系最强烈！双边滤波（Bilateral filter）是一种可以保边去噪的滤波器，跟各向异性滤波算法有着异曲同工之妙。之所以可以达到此去噪效果，该滤波由两个滤波算子叠加。一个函数是由几何空间距离（像素位置）决定滤波器系数。另一个由像素差值（像素值之间的关系）决定滤波器系数。灵感主要来自于高斯滤波器，高斯滤波器的缺点就
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2023-12-18 23:12:12
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spark基础与java api介绍http://www.cnblogs.com/tovin/p/3832405.html textFile: 可将本地文件或HDFS文件转换成RDD，读取本地文件需要各节点上都存在，或者通过网络共享该文件 JavaRDD lines =
原创
2021-09-02 16:40:31
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（练习记录）图像处理基本都是处理灰度图，首先要把彩色图转为灰度图x=rgb2gray(x) 边缘检测（算子比较）BW_sobel=edge(x,'sobel');BW_prewitt=edge(x,'prewitt');BW_roberts=edge(x,'roberts');函数 edge 处理后得到的图像都是二值图像。[g,t] = edge(f, '算子名', T, dir);f
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2024-10-28 01:09:34
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2017-11-18 00:31前言：本文章中的一部分代码写得比较仓促，虽然比原来写的结构性更强，但仍有缺陷，下一篇中的代码经过了稍微修改。Sobel算子是整像素图像边缘检测中最重要的算子之一,该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像 作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘 检测的图像，其公式如下:图像的每一个像
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2024-04-10 06:13:20
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