利用Hessian矩阵的滤波函数Frangi,网上的文章只是把论文中的公式贴出来了. 我感觉分析下滤波函数是怎么起作用,还是挺有意思的一件事情. Frangi滤波方法的论文是: Frangi A F, Niessen W J, Vincken K L, et al. Multiscale vessel enhancement filtering[C]//International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assiste

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数

来源: 1.https://ww2.mathworks.cn/help/images/ref/fspecial.html?searchHighlight=fspecial&s_tid=doc_srchtitle#d117e81237 2.https://www.cnblogs.com/leegod/p/8202731.html 简单的原理: 基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某

恶补了一下AC自动机,花了一天时间终于全部搞明白了. 思路:将每个人的串加入AC自动机,在AC自动机生成的状态图上建边,注意单词末尾的节点只能转移到自己概率为1, 然后将矩阵自乘几十次后误差就很小了, 或者可以高斯消元搞出精确解. #include<bits/stdc++.h> #define LL long long #define ll long long #define fi first #define se second #define mk make_pair #define pii

BZOJ_3503_[Cqoi2014]和谐矩阵_高斯消元 题意: 我们称一个由0和1组成的矩阵是和谐的,当且仅当每个元素都有偶数个相邻的1.一个元素相邻的元素包括它本身,及他上下左右的4个元素(如果存在).给定矩阵的行数和列数,请计算并输出一个和谐的矩阵.注意:所有元素为0的矩阵是不允许的. 分析: 设n*m个未知数,列n*m个方程 高斯消元解方程,注意全零矩阵不合法 那我们如果发现有自由元就将它们置为1就好了 代码: #include <stdio.h> #include <stri

原题链接:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4031 Description 你突然有了一个大房子,房子里面有一些房间.事实上,你的房子可以看做是一个包含n*m个格子的格状矩形,每个格子是一个房间或者是一个柱子.在一开始的时候,相邻的格子之间都有墙隔着. 你想要打通一些相邻房间的墙,使得所有房间能够互相到达.在此过程中,你不能把房子给打穿,或者打通柱子(以及柱子旁边的墙).同时,你不希望在房子中有小偷的时候会很难抓,所以你希望任意两个

本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 或许网络上有各位牛人已经对sift算法进行各种的详解和说明,我(小菜鸟)在翻阅各种资料和对opencv中的代码进行反推之后,终于理解该算法.并记录之,供大家一起交流学习!这个博文主要记录了我的学习历程,或许对你有帮助,或许可以启发你,或许你只是一笑而过!没关系,至少自己总结过. 这篇文章主要是对sif

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目

首先看下OpenCV 官方文档对于cvSmooth各个参数的解释: Smooths the image in one of several ways. C: void cvSmooth(const CvArr* src, CvArr* dst, int smoothtype=CV_GAUSSIAN, int param1=3, int param2=0, double param3=0, double param4=0) 其对于每个参数的解释如下: param1 – The first para

参考:http://xudacheng06.blog.163.com/blog/static/4894143320127891610158/ 杨氏矩阵(Young Tableau)是一个很奇妙的数据结构,他类似于堆的结构,又类似于BST的结构,对于查找某些元素,它优于堆:对于插入.删除它比BST更方便. 首先介绍一下这个数据结构的定义,Young Tableau有一个m*n的矩阵,让后有一数组 a[k], 其中k<=m*n ,然后把a[k]中的数填入 m*n 的矩阵中,填充规则为(如图1-1):

如题:使用opencv打开摄像头或视频文件,实时显示原始视频,将视频每一帧依次做灰度转换.高斯滤波.canny边缘检测处理(原始视频和这3个中间步骤处理结果分别在一个窗口显示),最后将边缘检测结果保存为一个视频avi文件. 这里问题综合性比较大,这里进行分治. 该类问题可分为四个方面的处理: (1)打开 视频或者是摄像头,并播放视频 (2)对视频的每一帧做处理 (3)同窗体显示四个结果 (4)保存视频文件 以下分为这三个方面进行处理: (1)打开 视频或者摄像头,并播放视频 这个利用opencv

1.cv2.blur(img, (3, 3))  进行均值滤波 参数说明:img表示输入的图片, (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小 2. cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示进行方框滤波, 参数说明当normalize=True时,与均值滤波结果相同, normalize=False,表示对加和后的结果不进行平均操作,大于255的使用255表示 3. cv2.Guassianblur(img, (3, 3), 1) 表示进行高

矩阵,一个神奇又令人崩溃的东西,常常用来优化序列递推 在百度百科中,矩阵的定义: 在数学中,矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合 ,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵.这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出. 好,很高深对吧.那我们就更加直接地理解一下矩阵的实质:二维数组 好了这个SB都会,就不解释了 同二维数组一样,矩阵是一个'纵横排列的二维数据表格',它一般是一个n*m的二维数组,其中n*m表示它有n行m列 每一位上的数可以用下标i,j来表示,形如这样一个矩阵:

高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,在图像处理的降噪.平滑中应用较多,特别是对抑制或消除服从正态分布的噪声非常有效. 高斯滤波的过程其实就是对整幅图像进行加权平均操作的过程.滤波后图像上每一个像素的灰度值大小,由其本身和邻域内的其他像素共同决定.具体实现是:用一个大小为(2*N+1)的模板(或称卷积核.掩模)依次扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度替代模板中心像素点的灰度值. 一维.二维高斯分布 一维高斯函数表述为: 对应图形: 二维高斯函数表述为: 对应图形

高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程.每个像素点的值,都由其本身和邻域内的其它像素值经过加权平均后得到.高斯滤波的详细操作是:用一个模板(或称卷积.掩模)扫描图像中的每个像素.用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值. #滤波去噪 lbimg=cv2.GaussianBlur(newimg,(3,3),1.8) cv2.imshow('src',newimg) cv2.imshow('dst',lbimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWin

原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826105 核心提示 在Matlab中高斯滤波非常方便,主要涉及到下面两个函数: 函数: fspecial函数: imfilter   代码实现   clear all;clc;%----------------------------------------------%对图像进行高斯滤波,并显示图像%----------------------------------------

Atitit   图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法 用途 去噪 去雾 各种线性滤波器对图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下: 归一化块滤波器 (Normalized Box Filter) § 最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数相等) § 高斯滤波器 (Gaussian Filter) § 最有用的滤波器 (尽管不是最快的). 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯

问题描述: 求一个矩阵中最大的二维矩阵(元素和最大).如: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 中最大的是: 4 5 9 10   分析: 2*2子数组的最大和.遍历求和,时间复杂度为O(mn).   代码实现: // 35.cc #include <iostream> #include <climits> using namespace std; ], int m, int n) { int max_sum = INT_MIN; int sum; ; i

/*高斯滤波:GaussianBlur函数 函数原型: void GaussianBlur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT ); 参数详解: InputArray src-----源图像 OutputArray dst-----目标图像 Size ksize----高斯内核大小,其中ksize.width和

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; //均值滤波模糊处理int demo_blur(){ char win1[] = "window1"; char win2[] = "window2"; Mat img1, img2; img1 = imread("D://images//4.jpg&quo