拉普拉斯锐化第21页

pillow.Image常用操作-图像预处理

pillow.image图片裁剪调整图像大小查看图片格式图片粘贴图像旋转图像水平翻转图像垂直翻转高斯模糊边缘增强找到边缘锐化平滑处理细节pillow.Image常用操作如图片裁剪，旋转，缩放，翻转等技术标签

香博士·2022-12-17 16:13

图像增强基础理论知识

图像增强就是通过对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等，进行强调或尖锐化，使之更适合于人眼的观察或机器的处理的一种技术。图像增强的目的1、改善图像的视觉效果，或者使图像更适合于人或机器进行分析处理。

wp猿·2022-12-17 15:05

SIFT算法【1.3】尺度空间构建之关于高斯差分金字塔的一点理解

在学习SIFT算法时，关于我们之所以构建高斯差分金字塔（DoG）的原因，我一直没有一个直观的理解，尤其无法理解高斯差分算子（DoG）为什么与高斯拉普拉斯算子(LoG)的近似。

Xayah's feather·2022-12-17 15:33

基于高分辨率时频分析的单通道地震数据自动噪声衰减方法（Matlab代码实现）

同步压缩是一种时频重新分配方法，旨在锐化时频图像。噪声可以从信号中区分出来，并且在这个重新分

荔枝科研社·2022-12-17 11:40

OPENCV学习笔记2-5_扫描图像并访问相邻像素

Toillustratethisrecipe,wewillapplyaprocessingfunctionthatsharpensanimage（锐化图像的处理函数）.Thistime,theprocessingcannotbeaccomplishedin-place.Usersneedtoprovideanoutputimage.Theimagescanning

weixin_30536513·2022-12-17 05:12

利用python从图像数据中提取特征的三种技术

blog/2019/08/3-techniques-extract-features-from-image-data-machine-learning-python/参考使用sobel、prewitt、拉普拉斯算子

xiaoliyu00·2022-12-16 19:28

图像分割算法详解

锐化滤波：为了检测边界，必须确定某点领域中灰度的变化。锐化操作加强了存在有意义的灰度局部变化位置的像素点。边缘判定：在图像中存在许多梯度不为零的点，但是对于特定应用，不是所有点都有意义。

dong24k·2022-12-16 13:58

锐化清晰度对比度的区别

1对比度对比度是指的画面的明暗反差程度。增加对比度，画面中亮的地方会更亮，暗的地方会更暗，明暗反差增强。为了更好的解释对比度、清晰度和锐度的区别，我会使用下面一张放大20倍的纹理边缘为例子。下图就是增加对比度的结果。增加对比度之后，原来的两个物体反差扩大。对比度是对全局作用的，对照片整体的明暗有较大影响。比如下面这张照片：对比度增加之后，照片亮的地方更亮，暗的地方更暗，一下子反差就拉开了。清晰度在

杨同学的小同桌·2022-12-16 08:17

【OpenCv】边缘处理

常用的算子有Robert算子、Sobel算子、拉普拉斯算子。

追梦会发光·2022-12-15 21:28

【opencv图像处理】--4. 低、高通滤波，卷积和各种算子

Ilistentotheradio"一、低通滤波1.卷积2.方盒滤波与均值滤波3.高斯滤波4.中值滤波5.双边滤波二、高通滤波1.Sobel（索贝尔）算子2.Scharr(沙尔)算子3.Laplace(拉普拉斯

终问鼎·2022-12-15 15:07

数字图像处理快速入门（python&&windows）

目录一.前期准备工作二.基础函数1.图像的读取与存储2.图像的展示三.数字图像处理1.图像对比度变换2.图像平滑（1）空域滤波（2）低通滤波（频率滤波）3.图像锐化（1）空域滤波（2）高通滤波（频率滤波

Goobaid·2022-12-15 15:19

捕获摄像头进行直方图均衡化

图像增强图像增强目的是提高图像在特定应用领域的视觉质量图象增强包括光滑、锐化、提取边缘、反转、去噪以及各种滤波等等处理。

兼收并蓄和·2022-12-15 09:07

各种算法的优缺点：

遮挡情况下的误差并不满足高斯或者拉普拉斯分布。L1误差分布服从拉普拉斯分布，L2误差分布服从高斯分布。一个信息相似矩阵需要含有如下三个特性：高鉴别能力，自适应邻域，高稀疏性。

weixin_30618985·2022-12-15 06:02

November丶Chopin·2022-12-15 02:12

【多目标轨迹预测】HiVT: Hierarchical Vector Transformer for Multi-Agent Motion Prediction（CVPR2022,翻译+笔记）

utils.py文件第54行代码修改为def__inc__(self,key,value,store)：关键字：transformer,vector,multi-agentprediction，实时预测，分层预测，拉普拉斯分布阅读总结

光光同学·2022-12-15 01:11

基于stm32单片机+python+opencv的手势识别系统，可控制灯的亮度，智能家居，智能小车

内含svm模型，和肤色识别，锐化处理。

「已注销」·2022-12-14 18:52

11月5日 OpenCV 实战基础学习笔记——图像金字塔、轮廓、模板匹配

文章目录前言一、图像金字塔1、高斯金字塔2、拉普拉斯金字塔二、图像轮廓1、绘制轮廓2、轮廓特征3、轮廓近似4、外接矩形5、外接圆三、模板匹配1、单个模板匹配2、多模板匹配四、直方图1、mask操作2、直方图均衡化

Ashen_0nee·2022-12-14 17:13

机器学习（聚类十）——谱聚类及代码实现

（但效率不高，实际工作中用的比较少）谱聚类通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据进行聚类的目的；其本质是将聚类问题转换为图的最优划分问题，是一种点对聚类算法。

张连海·2022-12-14 15:38

常见的拉普拉斯变换对 - 对查表

对于有理分式，求解拉氏逆变换最常用的方式是部分分式分解法。一个有理分式可以表示为H(s)=B(s)A(s)=∑n=0Nbnsn∑m=0MamsmH(s)=\frac{B(s)}{A(s)}=\frac{\displaystyle\sum_{n=0}^{N}b_ns^n}{\displaystyle\sum_{m=0}^{M}a_ms^m}H(s)=A(s)B(s)=m=0∑Mamsmn=0∑Nbn

Wreng我是002·2022-12-14 12:15

傅里叶变换、拉普拉斯、Z变换、离散傅里叶变换的关系

本帖子为本人基于网络资源整理的笔记，很大部分来源于帖子：傅里叶变换https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/53363436傅里叶变换了解三种变换前我们先要简单的了解一下时域和频域的概念：**什么是傅里叶变换高等数学中一般是从周期函数的傅里叶级数开始介绍的，这里也不例外。简单的说，从高中我们就学过一个理想的波可以用三角函数来描述，但是实际上

hy025·2022-12-14 12:13

拉普拉斯变换，傅里叶变换；Z变换，离散时间傅里叶变换（DTFT）；离散傅里叶变换（DFT）之间的关系及理解

频域与时域之间的关系是：时域离散——频域周期；时域周期——频域离散；对于连续时间信号1.拉普拉斯变换：X(s)=∫−∞∞x(t)est dtX(s)=\int_{-\infty}^{

仰望天空的星星·2022-12-14 12:09

数字图像处理学习笔记2：图像直方图及空域处理和常见python编程问题

目录直方图读取显示直方图均衡化plt绘图技巧说明直方图拉伸平滑滤波图像锐化图像二值化1.直方图读取显示函数cv.calcHist（images，channels，mask，histSize，ranges

一年级学生·2022-12-14 09:12

基于深度学习的图像超分辨率重建技术的研究

但在实际上中，受采集设备与环境、网络传输介质与带宽、图像退化模型本身等诸多因素的约束，我们通常并不能直接得到具有边缘锐化、无成

无止境x·2022-12-14 07:11

不同图像锐化算子提取的图像信息有哪些不同_传统图像处理

传统图像处理一、边缘检测算子①Sobel算子该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。与Prewitt算子相比，Sobel算子对于像素的位置的影响做了加权，可以降低边缘模糊程度，因此效果更好。②Roberts算子没有经过图像平滑处理的，因此图像噪声一般得不到很好的抑制。Roberts算子的定位精度较高，对具有陡峭的低噪声图像。③Prewitt算子在边缘处达到

weixin_39845613·2022-12-14 06:40

数字图像处理第四章频率域滤波（低通滤波器、高通滤波器、拉普拉斯滤波、同态滤波器）

本章节的主要内容具体包括：傅里叶变换的概念及处理的相关知识、频率域卷积概念、三种低通滤波器的原理及代码实现、三种高通滤波器的原理及代码实现、频率域拉普拉斯算法原理及实现、同态滤波器原理及代码实现。

cv吴彦祖·2022-12-13 21:20

基于Opencv的图像卡通化

基于Opencv的图像卡通化基于Opencv的图像卡通化铅笔素描效果国画效果抽象效果基于Opencv的图像卡通化主要工具是高斯滤波器、细节增强滤波器、双边滤波、拉普拉斯滤波器。

Giao哥不瘦到100不改名·2022-12-13 15:32

【Python常微分方程】

Python常微分方程@[TOC](Python常微分方程)1.导入模块2.常微分方程3.符号方法求解ODE3.1牛顿冷却定律3.2自动应用初始条件3.3阻尼振荡器3.4方向场图3.5近似解析解3.6使用拉普拉斯变换求解

2345VOR·2022-12-13 13:48

数字图像处理（入门篇）九图像数据预处理之滤波

目录1模板运算（1）模板卷积（2）模板排序2均值滤波（1）代码（2）结果图3高斯滤波（1）代码（2）结果图4中值滤波（1）代码（2）结果图5图像锐化（1）代码（2）结果图灰度变换是点处理，输出值只和指定的像素点相关

Jackilina_Stone·2022-12-13 06:28

【贝叶斯分类2】朴素贝叶斯分类器

文章目录1.贝叶斯决策论回顾1.1分类原理1.2贝叶斯分类器1.3P(c|x)1.4计算公式1.5极大似然估计2.朴素贝叶斯分类器学习笔记2.1引言2.2知识卡片2.3朴素贝叶斯分类器2.4拉普拉斯平滑

NoB⁢ug·2022-12-12 19:12

高斯金字塔及拉普拉斯金字塔的Matlab实现

2、拉普拉斯金字塔计算步骤（1）将第iii层图像在每个方向扩大为原来的两倍（上采样），新增的行和列以0填充；（2）使用先前同样的内核（乘以4）与放大后的图像卷积，获得“新增像素”的近似值，得到第i−1i

zhiTjun·2022-12-12 19:19

OpenCV图像处理学习十三，图像金字塔——高斯金字塔和拉普拉斯金字塔

一.图像金字塔概念我们在图像处理中常常会调整图像大小，最常见的就是放大(zoomin)和缩小（zoomout），尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小，但是这里我们介绍图像金字塔。一个图像金字塔是由一系列的图像组成，最底下一张是图像尺寸最大，最上方的图像尺寸最小，从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，

肖爱Kun·2022-12-12 19:18

图像金字塔（高斯与拉普拉斯）

目录一、图像金字塔的作用1、图像缩放2、图像分割二、采样1、下采样pyrDown()2、上采样pyrUp()三、高斯金字塔1、高斯金字塔过程2、构建图像的高斯金字塔四、拉普拉斯金字塔1、拉普拉斯金字塔的数学定义

f_pytorch·2022-12-12 19:15

【opencv图像处理】-- 7. 图像金字塔与直方图

"七里香"1.图像金字塔1.1高斯金字塔1.1.1向下采样，由大变小1.1.2向上采样，由小变大1.2拉普拉斯金字塔2.图像直方图2.1统计直方图2.2绘制直方图2.2.1不用opencv的统计方法2.2.2

终问鼎·2022-12-12 19:45

图像多分辨率融合--数据类型

分析首先，构建两幅镶嵌图像的拉普拉斯金子塔，如左图其中一幅拉普拉斯金子塔图像，可以看出纹理信息，没有错。

乐KO烦·2022-12-12 16:12

机器学习笔记(六)——朴素贝叶斯构建“饥饿站台”豆瓣短评情感分类器

前文回顾上一篇文章介绍了朴素贝叶斯算法的相关知识，包括以下几方面：朴素贝叶斯算法的基本原理公式推导贝叶斯准则(条件概率公式)构建训练、测试简易文本分类算法拉普拉斯平滑修正其中公式推导这一部分较为重要，利用条件概率解决问题也是朴素贝叶斯的基本思想

奶糖猫Esong·2022-12-11 23:47

【人工智能与机器学习】——朴素贝叶斯与支持向量机（学习笔记）

目录1.概率知识回顾2.训练贝叶斯3.朴素贝叶斯分类器3.1优缺点3.2拉普拉斯平滑技

HinsCoder·2022-12-11 23:04

论文笔记：KDD 2020 Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding

作者首先分析了现有的基于GCN的属性图嵌入方法的三个缺点，分别是：图卷积滤波器与权矩阵的纠缠不仅会影响性能，而且会影响鲁棒性这些方法中的图卷积滤波器是广义拉普拉斯平滑滤波器的特殊情况，但它们并不保留最优低通特性

饮冰l·2022-12-11 18:15

【OpenCV学习】第14课:边缘检测与自定义线性滤波(卷积， Rebert算子， Sobel算子，拉普拉斯算子)

仅自学做笔记用,后续有错误会更改参考文章：http://t.zoukankan.com/whw1314-p-12007928.html理论卷积的概念：在图像上使用卷积的目的：模糊图像，提取边缘轮廓，图像锐化等卷积如何工作

天狗下凡·2022-12-11 16:28

python --opencv图像处理金字塔(高斯金字塔、拉普拉斯金字塔)

引言前面的文章中，我们有用过图像方法或者缩小的函数resize()，这个函数既可以放大图像，也可以缩小图像，其中：缩小图像：一版使用CV_INETR_AREA（区域插值）来插值。放大图像，一般使用CV_INTER_LINEAR（线性插值）来插值。图像缩放除了可以使用函数resize()，还有另外的一种方式——「图像金字塔」。图像金字塔是什么？在说清楚什么事图像金字塔之前，要先介绍另一个概念：「尺度

像风一样的男人@·2022-12-11 14:33

opencv 图像金字塔(python)

图像金字塔图像金字塔理论基础下采样上采样pyrDown函数pyrUp函数采样可逆性的研究拉普拉斯金字塔图像金字塔图像金字塔是由一幅图像的多个不同分辨率的子图所构成的图像集合该组图像是由单个图像通过不断地降采样所产生的

暴风雨中的白杨·2022-12-11 14:30

[Python图像处理] 二十九.MoviePy视频编辑库实现抖音短视频剪切合并操作

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用

Eastmount·2022-12-11 14:29

【基础教程】基于matlab图像增强+复原+分割【含Matlab源码 056期】

（1）高通平滑、低通锐化；平滑模糊、锐化突出图像细节（2）滤波器还有带通、带阻等形式（3）根据噪声（椒盐噪声、高斯噪声…）的不同，选用不同的滤波（4）邻域有4-邻域、对角邻域、8-邻域，相对应的有邻接，

海神之光·2022-12-11 13:08

人工智能导论实验三：分类算法实验

https://www.educoder.net/paths/369三、实验内容及步骤实训内容：机器学习—朴素贝叶斯分类器实验步骤：第1关条件概率；第2关贝叶斯公式；第3关朴素贝叶斯分类算法流程；第4关拉普拉斯平滑

银河洗剑天上仙·2022-12-11 12:58

周志华《机器学习》习题7.3——python实现朴素贝叶斯分类器

1.题目试编程实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器，并以西瓜数据集3.0为训练集，对p151“测1”样本进行判别。

连长少尉·2022-12-11 11:54

C++ openCV图像的卷积与滤波

文章目录图像的滤波均值滤波高斯滤波中值滤波双边滤波图像的卷积与算子自定义卷积核卷积常用算子Sobel算子拉普拉斯算子图像的滤波滤波与卷积区别：卷积中称卷积核，滤波中称滤波器。

花语月的喵喵·2022-12-11 11:43

【图像去噪】基于空域和频域两种滤波实现图像去噪含Matlab源码

matlab科研助手·2022-12-11 09:11

【图像修复】基于空域滤波图像复原matlab源码含GUI

一、简介空域滤波是一种邻域处理方法，通过直接在图像空间中对邻域内像素进行处理，达到平滑或锐化图像的作用。此外，在图像识别中，通过滤波还可以抽出图像的特征作为图像识别的特征模式。

Matlab科研辅导帮·2022-12-11 09:10

【Matlab图像融合】简单+拉普拉斯金字塔算法图像融合【含GUI源码 780期】

一、代码运行视频（哔哩哔哩）【Matlab图像融合】简单+拉普拉斯金字塔算法图像融合【含GUI源码780期】二、matlab版本及参考文献1matlab版本2014a2参考文献[1]蔡利梅.MATLAB

Matlab佛怒唐莲·2022-12-11 09:39

【图像边缘检测】拉普拉斯算法图像边缘检测与增强【含Matlab源码 456期】

⛄一、拉普拉斯图像增强算法优化简介图像Laplace变换是基本图像增强算法,原始图像通过Laplace变化后会增强图像中灰度突变处的对比度,使图像中的细节部分得到增强并保留了图像的背景色调,图像的细节比原始图像更加清晰

Matlab领域·2022-12-11 09:09

findContours 轮廓查找

灰度图像边界的明显特征是边界两侧灰度级的突变，根据这个特征，使用Sobel、拉普拉斯或Canny之类的边缘检测算子可以有效的检测到物体的边界，所有连续的边界像素组合在一起成为一个整体，就构成了物体的轮廓

weixin_30394669·2022-12-11 03:36

推荐频道

拉普拉斯锐化