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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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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2017-06-01 14:02:00
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susan算子是计算机视觉中的一种边缘检测算子，常用于图像处理任务中。通过对图像的局部区域进行窗口加权处理，susan算子能够有效地识别图像中的边缘特征，从而实现图像分割和特征提取。然而，在将susan算子实现为Python代码时，开发者面临着一些特定挑战。本博文将详细介绍如何解决“susan算子python”问题的全过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展。
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susan算子是一种早期的图像处理算法，广泛应用于角点的检测。它以其高效和准确的特性，成为计算机视觉中重要的基础技术之一。在这篇博文中，我们将详细探讨如何使用Python实现susan算子来检测角点。整个过程将覆盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用等各个方面。
## 背景定位
在现代计算机视觉中，角点检测是一项基础任务，广泛应用于特征提取、物体识别和图像拼接等业务场景中
## 实现Susan算子检测边缘点的Python代码
### 引言
在计算机视觉中，边缘检测是一项基本的任务，它对于图像分析和处理非常重要。Susan算子是一种常用的边缘检测算法之一，它可以帮助我们找到图像中的边缘点。本文将介绍如何使用Python实现Susan算子检测边缘点的步骤和相应代码。
### 步骤概览
下面是实现Susan算子检测边缘点的主要步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-07-15 08:43:46
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索贝尔算子（Sobeloperator）主要用于获得数字图像的一阶梯度，是一种离散性差分算子。它是prewitt算子的改进形式，改进之处在于sobel算子认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。 在边缘检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边缘的 ；
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2023-06-07 19:16:40
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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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#include "stdafx.h" #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> #include <math.h> int main(
原创
2014-03-24 21:13:00
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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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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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susan算法角点检测python是一种用于图像处理的算法，广泛应用于计算机视觉领域，尤其是在图像特征检测上。本文将详细阐述susan算法的背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景。
### 背景描述
在计算机视觉中，角点检测是一项重要的操作，角点能够提供丰富的图像信息，供后续分析与处理。susan算法因其高效性和准确性而受到青睐。以下是susan算法的基本流程：
```mer
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. 角点定义 角点检测又称为特征点检测，是图像处理和计算机视觉中用来获取局部特征点的一类方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪等领域。角点可以简单地定义为轮廓之间的交点，严格地定义是在两个主方向上的特征点，即在两个方向上灰度变化剧烈。通常具有以下特征：角点附近的像素点不论在梯度方向上还是梯度幅值上都存在着较大的变化 对于某一场景，当视角发生变化时，其任具备稳定性质的特征2.算法原理角点检测
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2024-05-02 07:42:33
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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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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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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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