使用中心为5的8邻域拉普拉斯算子与图像卷积可以达到锐化增强图像的目的,拉普拉斯算子如下图所示:          这个好像不对,大概是这意思吧 src_gray: 输入图像。 dst: 输出图像 ddepth: 输出图像的深度。 因为输入图像的深度是 CV_8U ,这里我们必须定义 ddepth =...

一、全概率公式和贝叶斯公式 1、全概率公式 2、贝叶斯公式 二、朴素贝叶斯算法 1、算法简介   贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。之所以称之为”朴素”,是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设:所有的特征之间是统计独立的(假设某样本x有...

本文从以下几个方面来介绍: 一、贝叶斯和朴素贝叶斯 二、文本分类运用 三、文本分类算法思路 四、算法实现 五、总结 ====================================================================== 一、贝叶斯和朴素贝叶斯 1.基于贝叶斯的分类     2.朴素贝叶斯法 二、文本分类应用 文本数据的一个典型特征...

网格平滑vtkSmoothPolyDataFilter 网格平滑是一种调整数据集中点坐标的技术。网格平滑的目的是提高网格的外观和提高单元数据集的形状。在平滑过程中,不会改变数据集的拓扑结构,只改变几何结构。网格平滑的应用包括提高等值面的外观,或者作为移除表面噪声的模型工具。通过应用网格平滑,模型的外观能够动态地提高。 拉普拉斯平滑是一种常用的平滑算法。VTK中 的vtkSmoothPolyData...

        拉普拉斯方程(Laplace's equation)又称调和方程、位势方程,是一种偏微分方程,因由法国数学家拉普拉斯首先提出而得名。         两个自变量的拉普拉斯方程具有以下形式:         对于这样一个偏微分方程,我们想要通过计算机求它的数值解:对...

傅里叶变换 拉普拉斯变换 Z变换笔记 最近学到工程测试技术,感到大一学的微积分真的和没学差不多,于是上找博文学习,最后总算弄懂了一点,记录下来。 首先体验一个小的实验 这里简单的展示了一下傅里叶级数的效果,下面详细的介绍一下三个函数 Part1 函数的正交 {1,sin(x)sin(x)sin(x),cos(x)cos(x)cos(x),···&middo...

下面以贝叶斯逻辑回归为例,整理一下拉普拉斯近似方法。 什么是逻辑回归和贝叶斯逻辑回归? 逻辑回归:是一个二值分类问题,已知mm个训练样本{(x1,y1),...,(xm,ym)}{(x1,y1),...,(xm,ym)}, yi∈[0,1]yi∈[0,1], 目标:学习最优的参数 ww, 从而得到最优的判决函数: p(y|x,w)=Ber(y|sigmoid(wTx))p(y|...

如果要放大或缩小图片的尺寸,可以使用OpenCV提供的两种方法:  resize函数,是最直接的方式;  pyrUp,pyrDown函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行上采样和下采样的操作。 一、  resize函数(resize函数在imgproc模块的Geometric Image transformations子模块里) 源码溯源:(resize函数位于...

一,高斯金字塔--图片经过高斯+下采样 经过两次下采样的还原回去 与原图相比更加的模糊,因为丢失了信息。 二,拉普拉斯金字塔 由于高频细节信息在卷积和下采样中丢失,其保留所有层所丢失的高频信息,用于图像恢复,故可以将拉普拉斯保存的高频信息与高斯金字塔的放大图片融合 打印结果: 左图是经过拉普拉斯金字塔的融合,右图是直接融合的。  ...

Downsample 1)对图像G_i进行高斯内核卷积 2)将所有偶数行和列去除 Upsample 1)将图像在每个方向扩大为原来的两倍,新增的行和列以0填充 2)放大后的图像卷积,获得 “新增像素”的近似值 参考 图像处理中的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔...

图像金字塔介绍 图像金字塔是多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐渐降低并且来源于同一张原始图像的集合。通过梯次向下采样获得,直到某个终止条件才停止采样。 图像金字塔说白了就是披着金字塔外衣的图像缩放。一般有高斯图像金字塔、拉普拉斯图像金字塔。 两种金字塔介绍 高斯金字塔(低通) 高斯金字塔:用于下采样。高斯金字塔是...

这次记录下拉普拉斯锐化是如何增强图像的,首先介绍什么是拉普拉斯锐化? 对于二维图像公式: 从中可以看出是梯度的公式,那么扩展开表示为: 最终拉普拉斯变化的表达式为: 最后的锐化公式为: 其中,g是输出,f为原始图像,c是系数,表示细节权重。 下图为拉普拉斯锐化的效果: 原始图像: 锐化图像: 可以看出,亮度增强了很多,尤其是纹理复杂的区域。 参考代码: 如有问题,欢迎留言,转载请标明出处!...

闲庭呓语-从拉普拉斯出发 闲庭呓语这个专题用于记录一些废话;叙述在迷雾中漫步的经历 一、回首拉普拉斯 电子、通信、机械、甚至计算机科学专业的老同志和小同志们,听到XX变换第一反应大概就是傅里叶变换的积分式: 而在遭遇傅里叶变换之后,必然迎来拉普拉斯变换: 熟悉这两个变换的同志哥都知道:两者表达式只有e的指数存在不同。而这个不同在变换结果式上变现为分母的形式差异: 其中左边为傅里叶变换结果,右边为拉...

导入所需的库 输出: 18. 图像梯度 梯度简单来说就是求导,OpenCV中提供三种不同的梯度滤波器:Sobel,Scharr和Laplacian。其中前两个求一阶导或二阶导,Scharr是对Sobel的优化,Laplacian求二阶导。 学习函数:cv2.Sobel(), cv2.Schar(), cv2.Laplacian()等 18.1 Sobel算子和Scharr算子 输出: 输出图片的深...