我是做Tracking 的,对于速度要求非常高.发现傅里叶变换能够使用. 于是学习之. 核心: 最根本的一点就是将时域内的信号转移到频域里面.这样时域里的卷积能够转换为频域内的乘积! 在分析图像信号的频率特性时,对于一幅图像,直流分量表示预想的平均灰度.低频分量代表了大面积背景区域和缓慢变化部分,高频部分代表了它的边缘,细节,跳跃部分以及颗粒噪声.  因此,我们能够做对应的锐化和模糊的处理:提出当中的高频分量做傅里叶逆变换得到的就是锐化的结果. 提出当中的低频分量做傅里叶逆变换得到的就是模糊的结

关于高斯核函数可以参见阮一峰老师的日志:高斯模糊的算法 如何使用高斯核进行高斯模糊可以参见我的另一篇日志:opencv构建自定义卷积 Mat Gaussian_kernal(int kernel_size, int sigma) { const double PI = 3.14159265358979323846; ; Mat kernel(kernel_size, kernel_size, CV_32FC1); * sigma*sigma; ; i < kernel_size; i++) {

OpenCV混合高斯模型函数注释说明 一.cvaux.h #define CV_BGFG_MOG_MAX_NGAUSSIANS 500 //高斯背景检测算法的默认参数设置 #define CV_BGFG_MOG_BACKGROUND_THRESHOLD 0.7 //高斯分布权重之和阈值 #define CV_BGFG_MOG_STD_THRESHOLD 2.5 //λ=2.5(99%) #define CV_BGFG_MOG_WINDOW_SIZE 200 //学习率α=1/win_size #

[GCN]图卷积网络初探——基于图(Graph)的傅里叶变换和卷积 2018年11月29日 11:50:38 夏至夏至520 阅读数 5980更多 分类专栏: # MachineLearning   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_41727666/article/details/84622965 本文为从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精(fang)通(

一.前言 最近几天接触了图像的傅里叶变换,数学原理依旧不是很懂,因此不敢在这里妄言.下午用Opencv代码实现了这一变换,有一些经验心得,愿与大家分享. 二.关键函数解析 2.1copyMakeBorder() 扩展图片尺寸 傅里叶变换的计算对图像的尺寸有一定要求,尺寸不满足要求的,可用copyMakeBorder() 函数进行扩展.函数定义如下: void copyMakeBorder(InputArray src, //输入图像 OutputArray dst, //输出图像 int top

假设一个列数为W,行数为H的高斯卷计算子gaussKernel,其中W,H均为奇数,描点位置在((H-1)/2 ,(W-1)/2),构建高斯卷积核的步骤如下 1.计算高斯矩阵 \[gaussMatrix_(H*W) = [gauss(r,c,\sigma)] (0\leqslant r \leqslant H-1,0\leqslant c\leqslant W-1 ) \] 2.计算高斯矩阵的和 \[sum(gaussMatrix_(H*W)) \] 3.高斯矩阵除以其本身的和,也就是归一化 \

/*=========================================================================*/ // 过滤器和卷积 /*=========================================================================*/ 过滤器,内核和卷积 滤波器是从某个图像i(x,y)开始,通过计算i中像素的某个函数中每个像素的位置x,y来计算新的图像i′(x,y), 该函数位于同一x,y位置周围的某

#include "stdio.h" #include "string.h" #include "iostream" #include "opencv/cv.h" #include "opencv/cxcore.h" #include "opencv/cvaux.h" #include "opencv/highgui.h" #include "opencv/

对图像进行卷积是图像处理的基本操作,最近在研究图像滤波,经常要用到自定义卷积,所以实现了一下 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" using namespace cv; Mat get_blur_kernel(int kernel_size);//获得归一化滤波的卷积核 int main(int argc, char ** argv) { Mat

示例代码: #include <opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { // 1. 以灰度模式读取原始图并显示 Mat srcImage = imread(); if (!srcImage.data){ printf("input image error ! \n"); return false; } imshow("原始

GMM方法概述:基于高斯混合模型期望最大化. 高斯混合模型 (GMM) 高斯分布与概率密度分布 - PDF 初始化 初始化EM模型: Ptr<EM> em_model = EM::create(); em_model->setClustersNumber(numCluster); em_model->setCovarianceMatrixType(EM::COV_MAT_SPHERICAL); em_model->setTermCriteria(TermCriteria(Te

卷积基本概念 C++代码实现卷积 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/lena.jpg"); if (src.empty()) { printf("Could not find the

先定义两个矩阵 a = [1 2 3 5 ; 4 7 9 5;1 4 6 7;5 4 3 7;8 7 5 1] %a矩阵取5*4 b = [1 5 4; 3 6 8; 1 5 7]   %b矩阵如多数模板一样取3*3 那么conv(a,b)的结果肯定是(5+3-1)*(4+3-1)=7*6的矩阵 卷积计算过程如下:默认先把a矩阵补0变成7*6维的矩阵,然后b翻转 之后进行模板操作,要计算a矩阵中哪个点卷积以后的值,就把翻转之后b‘矩阵的中心如图中的6放到要计算的位子 然后对应的3*3矩阵对应位置

http://blog.jasonding.top/2015/04/05/Machine%20Learning/%E3%80%90%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89%E3%80%91%E6%8F%90%E5%8F%96%E8%A7%86%E9%A2%91%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%89%8D%E6%99%AF%E7%89%A9%E4%BD%93/

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

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 本节学习图像金字塔,图像金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔.它是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的. 1,图像金字塔 图像金字塔是指一组图像且不同分辨率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨

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

cv::Mat 是C++版OpenCV的新结构. cvSmooth() 是老版 C API. 没有把C接口与C + + 结合. 建议你们也可以花一些时间看一下介绍. 同样,你如果查看opencv/modules/imgproc/src/smooth.cpp ,你就会明白cv::boxFilter()和 cvSmooth(CV_BLUR)等价在新的C++ 接口. Calling cvSmooth: void callCvSmooth(cv::Mat srcmtx, cv::Mat dstmtx,

前言 图像金字塔是计算机图形学中非常重要的一个概念. 本文将详细介绍这个概念,以及它的实现与应用. 图像金字塔的定义 图像金字塔是一组图像的集合,集合中的所有图像都是通过对某一图像连续降采样得到的一组图像序列. 有两种经典的金字塔:高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,前者采用向下采样,后者是向上采样需要的缺失的信息. 向下采样(生成高斯金字塔)的具体操作为: 1. 对图像进行高斯卷积 2. 删除所有的偶数行和偶数列 向上采样的缺失信息(生成拉普拉斯金字塔)的具体操作为: 1. 首先将维数扩大两倍 2.

用傅里叶变换加速卷积,直接上代码,Mat版是Copy他人的. CvMat版 #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void speedy_convolution(const CvMat* A,const CvMat* B,CvMat* C)

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处  用来记录学习的过程,这个是简单的相关函数的熟悉,内部机制和选择何种选择函数参数才能达到自己的要求还不太清楚,先学者吧..后面会慢慢清楚的.     和前面相比,主要用了三个新的函数cvCreateImage,cvSmooth,cvCanny.      cvCreateImage用来创建分配图像空间,创建两个,分别保存平滑处理后的图片,然后将平滑处理后的图片(相当于滤波了)进行边缘检测..代码很简单,opencv很强大,简单的几个函数就完成了如此牛逼的东西.