二阶微分边缘检测模型示例

使用二阶微分锐化图像（拉普拉斯算子）基本原理及Python实现

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

lvs基本概念、调度方法、ipvsadm命令及nat模型示例

LVS类型: NAT:-->(DNAT) DR TUN FULLNAT LVS的常见名词解释 CIP<-->VIP--DIP<-->RIP Direct Routing:直接路由负载均衡层(Loader Balancer),它就是我们所说的的Director RS real server :真实提供服务的计算机 VIP:Virtual IP(VIP)address:Director用来向客户端提供服务的IP地址 RIP:Real IP (RIP) address:集群节点(

ActiveMQ的发布者/订阅者模型示例

ActiveMQ的发布者/订阅者模型入门示例 (1)下载安装activemq,启动activeMQ. 详细步骤参考博客:http://www.cnblogs.com/DFX339/p/9050878.html (2)创建maven项目,java项目或者web项目都可以. 项目源码下载地址:https://github.com/DFX339/activeMQ_demo.git 目录结构如下:(queue包下的是activemq队列模型的入门示例,需要的可以参考 http://www.cnblog

ML.NET调用Tensorflow模型示例——MNIST

ML.NET在不久前发行了1.0版本,在考虑这一新轮子的实际用途时,最先想到的是其能否调用已有的模型,特别是最被广泛使用的Tensorflow模型.于是在查找了不少资料后,有了本篇示例.希望可以有抛砖引玉之功. 环境 Tensorflow 1.13.1 Microsoft.ML 1.0.0 Microsoft.ML.TensorFlow 0.12.0 netcoreapp2.2 训练模型这里为了方便,利用Keras的API减少所需的代码. import tensorflow as tf mni

ubuntu之路——day17.1 卷积操作的意义、边缘检测的示例、filter与padding的关系、卷积步长

感谢吴恩达老师的公开课,以下图片均来自于吴恩达老师的公开课课件为什么要进行卷积操作? 我们通过前几天的实验已经做了64*64大小的猫图片的识别. 在普通的神经网络上我们在输入层上输入的数据X的维数为(64*64*3, m) 假设第二层的节点数为1000,在全连接网络下,则W的维数为(1000, 64*64*3). 这看起来是可以操作的,但是实际情况下的图片是更高清的,比如现在的手机已经动辄2400万像素. 在这种情况下让内存来处理很多W权重矩阵是不现实的,因此卷积神经网络就成为了计算机视觉领域

pytorch seq2seq模型示例

以下代码可以让你更加熟悉seq2seq模型机制 """ test """ import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable # 创建字典 seq_data = [['man', 'women'], ['black', 'white'], ['king', 'que

CSS制作华为mate8手机模型示例

CSS制作华为mate8手机模型效果图 1.HTML代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <div class="phone"> <div class="body"></div> &

golang的生产者消费者模型示例

package main import "fmt" func Producer(ch chan int) { for i := 1; i <= 10; i++ { ch <- i } close(ch) } func Consumer(id int, ch chan int, done chan bool) { for { value, ok := <-ch if ok { fmt.Printf("id: %d, recv: %d\n", id,

【数字图像处理】帧差法与Kirsch边缘检测实现运动目标识别与分割

本文链接:https://blog.csdn.net/qq_18234121/article/details/82763385 作者:冻人的蓝鲸梁思成视频分割算法可以从时域和空域两个角度考虑.时域分割算法利用视频流时域连续性,通过相邻帧的时域变化来检测运动目标.在摄像头静止的情况下,常用的方法有帧差法和减背景法. 帧差法比较直观实用,对光照的变化干扰不敏感,但是对目标的检测不准确,对于缓慢运动的目标甚至可能无法提取出目标边界,对于快速运动的目标提取出的目标区域又过大.减背景法容易得到目

OpenCV3入门（八）图像边缘检测

1.边缘检测基础图像的边缘是图像的基本特征,边缘点是灰度阶跃变化的像素点,即灰度值的导数较大或极大的地方,边缘检测是图像识别的第一步.用图像的一阶微分和二阶微分来增强图像的灰度跳变,而边缘也就是灰度变化的地方.因此,这些传统的一阶微分算子如Robert.Sobel.prewitt等,以及二阶微分算子Laplacian等等本质上都是可以用于检测边缘的.这些算子都可以称为边缘检测算子. 边缘检测可以大幅度的减少数据量,剔除那些不相关的信息,保留图像重要的结构属性,一般的边缘检测的步骤有: 1)滤波

###Canny边缘检测算子

开源中国. #@date: 2014-06-20 #@author: gerui #@email: forgerui@gmail.com 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阶微分在边缘处出现零值这一特性进行检测. 2. 二阶微分算子对噪

边缘检测matlab算法汇总

边缘检测matlab算法汇总 1. 基于一阶微分算子检测边缘图像一阶微分边缘算子又称梯度边缘算子,它是利用图像在边缘处的阶跃性,及图像梯度在边缘去得极大值得特征性进行边缘检测. Sobel算子:image =edge(in_image,'sobel',threshold,direction); Prewitt算子: image = edge(in_image,'prewitt',threshold,direction); Roberts算子: image = edge(in_imag

Chromium的无锁线程模型C++代码示例

引言作者:程序员bingo,主要关注客户端架构设计.性能优化.崩溃处理,有多年的Chromium浏览器开发经验. 多线程一直是软件开发中最容易出问题的环节,很多的崩溃.卡死问题都与多线程有关.在常用的线程模型中,一般会使用线程锁保证线程数据安全,但是,在实践中,这种模式很容易造成漏加锁.锁粒度太大.死锁等问题. 要解决这类问题,一种比较好的方式是采用无锁的线程模型,Chromium就是采用了这种线程模型.本文通过Electron基于Chromium线程模型实现的打开文件对话框功能,介绍无锁线程

第三节，使用OpenCV 3处理图像(模糊滤波、边缘检测)

一不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

图像边缘检测——几种图像边缘检测算子的学习及python 实现

本文学习利用python学习边缘检测的滤波器,首先读入的图片代码如下: import cv2 from pylab import * saber = cv2.imread("construction.jpg") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 图片如下: 边缘检测是图像处理和计算机视觉的基本问题,边缘检测的目的是标识数

14、OpenCV实现图像的空间滤波——图像锐化及边缘检测

1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一

【OpenCV】边缘检测：Sobel、拉普拉斯算子

推荐博文,博客.写得很好,给个赞. Reference Link : http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 一阶导数法:梯度算子对于左图,左侧的边是正的(由暗到亮),右侧的边是负的(由亮到暗).对于右图,结论相反.常数部分为零.用来检测边是否存在. 梯度算子 Gradient operators 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量: 计算这个向量的大小为: 梯度的方向角为: Sobel算子 sobel算

深度学习模型训练技巧 Tips for Deep Learning

一.深度学习建模与调试流程先看训练集上的结果怎么样(有些机器学习模型没必要这么做,比如决策树.KNN.Adaboost 啥的,理论上在训练集上一定能做到完全正确,没啥好检查的) Deep Learning 里面过拟合并不是首要的问题,或者说想要把神经网络训练得好,至少先在训练集上结果非常好,再考虑那些改善过拟合的技术(BN,Dropout 之类的).否则的话回去检查三个 step 哪里有问题. Deep Learning 中的方法为了解决两个主要问题而提出:1.训练集做得不好:2.训练集做得好

高性能Server---Reactor模型

原文地址:http://www.ivaneye.com/2016/07/23/iomodel.html 无处不在的C/S架构在这个充斥着云的时代,我们使用的软件可以说99%都是C/S架构的! 你发邮件用的Outlook,Foxmail等你看视频用的优酷,土豆等你写文档用的Office365,googleDoc,Evernote等你浏览网页用的IE,Chrome等(B/S是特殊的C/S) ...... C/S架构的软件带来的一个明显的好处就是:只要有网络,你可以在任何地方干同一件事. 例如

高性能Server---Reactor模型-----Socket

高性能Server---Reactor模型原文地址:http://www.ivaneye.com/2016/07/23/iomodel.html 无处不在的C/S架构在这个充斥着云的时代,我们使用的软件可以说99%都是C/S架构的! 你发邮件用的Outlook,Foxmail等你看视频用的优酷,土豆等你写文档用的Office365,googleDoc,Evernote等你浏览网页用的IE,Chrome等(B/S是特殊的C/S) ...... C/S架构的软件带来的一个明显的好处就是

巴特西