1. 拉普拉斯算子 1.1 简介 一种典型的各向同性的微分算子,可用于检测图像中灰度图片的区域 $$ \nabla^{2} f=\frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}+\frac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}} $$ 根据上述的差分近似可以推导出 $$ \nabla^{2} f(x, y)=f(x+1, y)+f(x-1, y)+f(x, y+1)+f(x, y-1)-4 f(x, y) $$ 1.2 锐化过程 使用拉普拉斯过滤

先模糊再laplace,也可以替换为sobel等. 变换效果后录成视频,挺好玩. #include "opencv2/videoio/videoio.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <opencv2/core/utility.hpp> #include <ctype.h>

数学上曲面的连续光滑形变可以通过最小化能量函数来建模得到,其中能量函数用来调节曲面的拉伸或弯曲程度,那么能量函数最小化同时满足所有边界条件的最优解就是待求曲面. 能量函数通常是二次函数形式: 其中S*代表关于曲面参数u和v的k阶偏导. 对于上述优化问题的求解方法,通常利用变分法得到对应的Euler-Lagrange方程,然后求解该方程得到最优解.对于二次能量函数形式,其对应的Euler-Lagrange方程为如下多阶调和方程: 例如对于,那么对应的Euler-Lagrange方程就是2阶Lapl

#include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int main() { Mat grad_x, grad_y; Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst, src_gray, abs_dst; Mat src = imread("601

设$f(x)$于$[0,1]$上严格单调递减,且$f(0)=1,f(1)=0$,证明: $$\int_{0}^{1}f^{n}(x)dx \sim \int_{0}^{\delta}f^{n}(x), n\to \infty$$ 其中任意$\delta \in [0,1]$. 解答: 注意到$$\int_{0}^{1}f^{n}(x)dx=\int_{0}^{\delta}\left(\frac{f(x)}{f(0)}\right)^{n}dx+\int_{\delta}^{1}\left(\f

更新:25 APR 2016 Laplace变换 设函数\(f(t)\)在\(t>0\)时有定义,积分 \(F(s)=\int_0^{+\infty}f(t)e^{-st}dt \qquad (s\in \mathbb{C})\) 若在s的某一域内收敛,则称此映射为Laplace变换,记为 \(F(s)=\mathscr{L}[f(t)],\qquad f(t)=\mathscr{L}^{-1}[F(s)]\) 实际上,\(f(t)\)的Laplace变换就是\(f(t)u(t)e^{-\bet

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们将一起学习Ope

高斯拉普拉斯(Laplace of Gaussian) kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai Laplace算子作为一种优秀的边缘检测算子,在边缘检测中得到了广泛的应用.该方法通过对图像求图像的二阶倒数的零交叉点来实现边缘的检测,公式表示如下: 由于Laplace算子是通过对图像进行微分操作实现边缘检测的,所以对离散点和噪声比较敏感.于是,首先对图像进行高斯卷积滤波进行降噪处理,再采用Laplace算子进行边缘检测,就可以提高算子对噪声

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9285001 该系列笔记1-5pdf下载请猛击这里. 本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记,主要内容包括生成学习算法(generate learning algorithm).高斯判别分析(Gaussian DiscriminantAnalysis,GDA).朴素贝叶斯(Navie Bayes).拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing).

作者:桂. 时间:2017-04-13  07:43:03 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6702188.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 前面分析了非负矩阵分解(NMF)的应用,总觉得NMF与谱聚类(Spectral clustering)的思想很相似,打算分析对比一下.谱聚类更像是基于图(Graph)的思想,其中涉及到一个重要概念就是拉普拉斯矩阵(Laplace matrix),想着先梳理一下这个矩阵: 1)拉普拉斯矩阵基

Laplace(拉普拉斯)先验与L1正则化 在之前的一篇博客中L1正则化及其推导推导证明了L1正则化是如何使参数稀疏化人,并且提到过L1正则化如果从贝叶斯的观点看来是Laplace先验,事实上如果从贝叶斯的观点,所有的正则化都是来自于对参数分布的先验.现在来看一下为什么Laplace先验会导出L1正则化,也顺便证明Gauss(高斯)先验会导出L2正则化. 最大似然估计 很多人对最大似然估计不明白,用最简单的线性回归的例子来说:如果有数据集\((X, Y)\),并且\(Y\)是有白噪声(就是与测量

设 $\Omega$ 为单连通区域, 在其边界 $\vGa$ 上给定向量场 ${\bf u}_B$, 则在 $\bar\Omega$ 中存在速度场 ${\bf u}$, 使其在 $\Omega$ 中成立 $\Div{\bf u}=0$, 且该速度场有势, 即存在数量场 $\phi$ 使 ${\bf u}=-\n\phi$; 并在 $\vGa$ 上的法向分量 ${\bf u}\cdot{\bf n}={\bf u}_B\cdot{\bf n}$, 其充分必要条件为 $$\bex \int_\vGa

(1) 设 $(r,\theta)$ 是 $\bbR^2$ 的极坐标, 即 $$\bex x=r\cos\theta,\quad y=r\sin \theta. \eex$$ 证明 Laplace 算子 $\dps{\lap=\frac{\p^2}{\p x^2}+ \frac{\p^2}{\p y^2}}$ 可以表示为 $$\bex \lap u=u_{rr}+\frac{1}{r}u_r+\frac{1}{r^2}u_{\theta\theta}. \eex$$ (2) 设 $(r,\the

它是由python语言编写的,   子模块名称 主要实现功能 io 读取.保存和显示图片或视频 data 提供一些测试图片和样本数据 color 颜色空间变换 filters 图像增强.边缘检测.排序滤波器.自动阈值等 draw 操作于numpy数组上的基本图形绘制,包括线条.矩形.圆和文本等 transform 几何变换或其它变换,如旋转.拉伸和拉东变换等 morphology 形态学操作,如开闭运算.骨架提取等 exposure 图片强度调整,如亮度调整.直方图均衡等 feature 特征检

为了提升自己对Opencv中Mat数据类型的熟悉和掌握程度,自己尝试着写了一下Laplace图像锐化函数,一路坎坷,踩坑不断.现将代码分享如下: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //Laplace滤波锐化图像 void myLaplace(Mat Src, Mat Tem, Mat Dst) { int SrcH = Src.rows

[论文标题]Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering     (24th-IJCAI ) (Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015) ) [论文作者]Liping Jing, PengWa

一段简短的实现图像旋转的代码,使用了skimage库,据说和PIL相比,skimage对numpy等科学计算库的支持更好,这里是为了完成师兄给的帮他修改程序的任务,如果以后有需求的话可能会对python图像处理库做个梳理或者根据自己的需求做个筛选后深入了解一下. from skimage import io,transform import matplotlib.pyplot as plt '''图片旋转''' img2 = io.imread('./bg-body-3.jpg') img2 =

平台:Windows 10 1.安装anaconda anaconda是python环境的集成安装软件,建议安装2.7版本的python 2.安装skimage 打开windows的命令提示符:  输入conda list 就可以查询现在安装了哪些库,常用的numpy, scipy名列其中.如果你还有什么包没有安装上,可以运行 conda install ***  来进行安装.(为需要的包的名称) 如果某个包版本不是最新的,运行 conda update 就可以更新了. 3.测试安装 from

今天用pip安装skimage时报错: 这是因为网络的问题,需要使用国内的镜像源来加速,比如豆瓣源 命令改为: pip install scikit-image -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 或者 pip3 install scikit-image -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 最后成功安装:

http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.transform.html#skimage.transform.SimilarityTransform https://github.com/scikit-image/scikit-image/blob/master/skimage/transform/_geometric.py#L1040 https://blog.csdn.net/u014096352/article/details/53526747

问题描述 >>> import caffe Traceback (most recent call last): File , in <module> File , in <module> from .pycaffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, RMSPropSolver, AdaDeltaSolver, AdamSolver, NCCL, Timer File , in <mo