拉普拉斯

图像金字塔

它由两个主要的金字塔类型组成：高斯金字塔（Gaussianpyramid）和拉普拉斯金字塔（Laplacianpyramid）。
Make_magic·2023-06-24 02:41

Halcon清晰度检测Demo

此实例通过使用Halcon实现5种清晰度算法函数：1.方差算法函数；2.拉普拉斯能量函数；3.能量梯度函数；4.Brenner函数；5.Tenegrad函数；测试效果如下图片；找到峰值对应的那张图，确实是最清晰的那张
落寞的雪·2023-06-22 12:05

OpenCv

目录一：阈值阈值类型：ＡＰＩ代码效果：二：自定义线性滤波1.定义2.常见算子Robert算子Sobel算子拉普拉斯算子3.自定义卷积模糊代码效果：三：处理边缘API:四：Sobel算子水平梯度垂直梯度Scharr
流心奶黄包····2023-06-22 07:49

拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475概念零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是000。这是不合理的，不能因为一个事件没有观察到，就被认为该事件一
qq_43479892·2023-06-21 08:57

图像增强之图像锐化(边缘增强)之拉普拉斯算子

notemat=(0,1,0;1,-4,1;0,1,0)code//图像增强之图像锐化(边缘增强)之拉普拉斯算子voidGetLaplaceMat(Mat&laplaceMat){laplaceMat=
lxzlife·2023-06-21 08:29

小波去噪算法的简易实现及其扩展（小波锐化、高斯拉普拉斯金字塔去噪及锐化）之二。...

上一篇文章谈及了GIMP里实现的小波分解，但是这仅仅是把图像分解为多层的数据，如果快速的获取分解数据以及后续怎么利用这些数据，则是本文的重点。一、我们先来看看算法速度的优化问题。原始的GIMP实现需要将图像数据转换为浮点数后，然后进行各级的模糊和图层混合，这样得到的结果是比较精确的，但是存在两个方面的问题，一个是占用了较多的内存，因为GIMP这个版本的小波分解各层是没有改变数据的尺寸的，因此，如果
PixelDemon·2023-06-20 10:10

小波去噪算法的简易实现及其扩展（小波锐化、高斯拉普拉斯金字塔去噪及锐化）之一。...

早年就接触过小波的概念，那个时候看什么小波十讲这类的，看的可真谓云里雾里，一大堆数学公式，头大的要死。做去噪的时候也看很多人说小波去噪算法效果不错，不过网络上有的都是matlab代码，而matlab的小波包里的函数是已经写好的内嵌函数，是无法看到代码的。因此，一直以来，也从未想过自己动手写个小波去噪之类的效果。偶尔翻阅了一下GIMP软件的菜单，再次看到了在其Filters-->Enhance菜单下
PixelDemon·2023-06-20 10:10

机器视觉初步5-2：图像增强专题

文章目录1.直方图均衡化2.锐化2.1拉普拉斯算子2.2Robert算子2.3Sobel算子3.对比度拉伸以下是一些常见的图像增强方法的示例代码，使用Halcon和Python实现。
@作死星人·2023-06-20 09:07

信号与系统复习笔记——拉普拉斯变换和Z变换

信号与系统复习笔记——拉普拉斯变换和Z变换拉普拉斯变换一个LTI系统对信号este^{st}est的响应为：y(t)=H(s)esty(t)=H(s)e^{st}y(t)=H(s)est其中特征函数H(
爱寂寞的时光·2023-06-20 06:22

拉普拉斯方程解决有介质导体球壳问题

一个内径和外径分别为和的导体球壳，带电荷，同心地包围着一个的导体球，使这个导体球接地，求空间各点的电势和这个导体球的感应电荷我们不难发现，球对称性非常强，电势只和半径有关系所以我们可以假设电势为我们假设下面写出四个边界条件导体表面带电量为因为导体球壳表面电量的计算公式是我们不难得到我们可以得到我们可以解得电容率为的介质球置于均匀外电场中，求电势表示球外电势，表示球内电势（1）在无穷远处因而(2)在
严正安·2023-06-20 04:52

018-Opencv笔记-拉普拉斯算子

拉普拉斯算子(Laplance)在二阶导数的时候，最大变化处的值为零即边缘是零值。通过二阶导数计算，依据此理论我们可以计算图像二阶导数，提取边缘。
赌二八定律·2023-06-19 23:36

[学习笔记] [机器学习] 9. 朴素贝叶斯（概率基础、联合概率、条件概率、贝叶斯公式、情感分析）

视频链接数据集下载地址：无需下载学习目标：4.说明条件概率与联合概率5.说明贝叶斯公式、以及特征独立的关系6.记忆贝叶斯公式7.知道拉普拉斯平滑系数8.应用贝叶斯公式实现概率的计算9.会使用朴素贝叶斯对商品评论进行情感分析
Le0v1n·2023-06-19 11:09

菜鸟笔记之《Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning》

GCN的图卷积算子本质上是拉普拉斯平滑的特殊形式，同时也是GCN得以有效的主要原
mying_三丘·2023-06-18 02:35

一篇小小说的诞生记

写作过程没有闹唤用手机，没有喝水吃东西，除了出来两三次和我探讨“拉普拉斯”和“镜像”两个词在文中的引申义之外，这小伙子一直沉醉在自己的故事创作中。
JaneKang_3d7c·2023-06-17 03:00

数学家目录

目前的计划如下：1柯西2舒尔3施密特4海森堡5闵可夫斯基6希尔伯特7高斯8雅可比9若尔当10赛德尔11克莱默12拉普拉斯13欧几里得14埃尔米特15Chio16Strassen17Winograd18Kronecker19
醒过来摸鱼·2023-06-16 16:11

机器学习之朴素贝叶斯三、拉普拉斯平滑技术、优化改进情感分析

`问题分析`：二、针对问题进行解决1.什么是`拉普拉斯平滑`技术2.拉普拉斯优化-下溢上溢问题3.改进地方分析：4.改进优化1.优化一，对条件概率计算进行优化2.优化二，对后延概率计算进行优化3.优化结果分析三
QuietNightThought·2023-06-15 15:04

OpenCV(图像处理)-基于Oython-滤波器（低通、高通滤波器的使用方法）

boxFilter()blur()3.2高斯滤波（高斯噪音）3.3中值滤波（胡椒噪音）3.4双边滤波4.高通滤波器4.1Sobel（索贝尔）（高斯）4.2Scharr(沙尔)4.3Laplacian(拉普拉斯
羊羊羊i·2023-06-15 10:30

自动驾驶TPM技术杂谈 ———— 边缘检测

文章目录介绍边缘检测与微分运算离散信号的差分滤波Robert算子Prewitt算子Sobel算子拉普拉斯算子介绍 计算机视觉（ComputerVision，CV）是一门使用计算机模拟生物视觉的学科，目的是使用计算机代替人眼实现对目标的识别
小趴菜_自动驾驶搬砖人·2023-06-15 07:43

build.lap构建5点拉普拉斯模板，R语言imagefx包，时序图像特征识别

build.lap构建5点拉普拉斯模板，R语言imagefx包，时序图像特征识别image.png#WedSep1516:17:032021-#字符编码：UTF-8#R版本：Rx644.1.1forwindow11
youmigo·2023-06-13 12:58

KPCA降维的matlab代码，贡献率，累积贡献率，可设置降维数目，可设置核函数，可设置核参数

[X1,~]=mapminmax(X1');%做个归一化处理，归一化处理的时候要对数据转置的哦choice=1;%1代表高斯核，2代表多项式核，3代表线性核，4代表指数核，5代表拉普拉斯核sigma
今天吃饺子·2023-06-13 00:42

第三章 静态电磁场及其边值问题的解

引入电位函数，使电位函数与电场强度的积分关系是在均匀、线性和各项同性电解质中，已知电荷分布求解为函数点电荷体密度分布电荷面密度分布电荷线密度分布电荷在均匀、线性和各向同行电介质中，电位函数满足泊松方程或拉普拉斯方程
HaughtyHH·2023-06-10 13:19

第五章 图像处理

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.轮廓提取2.轮廓绘制3.轮廓特征4.轮廓近似5.轮廓标记三、模板匹配四、直方图1.对比度2.绘制直方图3.均衡化3.1理论3.2
穆_清·2023-06-10 09:20

第三章 图像的低通与高通滤波

方盒滤波与均值滤波2.中值滤波3.高斯滤波3.1高斯分布3.2滤波流程3.2OpenCV代码及手动实现4.双边滤波4.1原理4.2OpenCV代码实现二、高通滤波1.Sobel算子2.Schar算子3.拉普拉斯算子
穆_清·2023-06-10 09:19

【复变函数笔记】傅里叶变换和拉普拉斯变换

文章目录一、傅里叶变换和拉普拉斯变换的定义1.傅里叶积分2.傅里叶变换3.单位脉冲函数和单位阶跃函数4.拉普拉斯变换二、常见函数的傅里叶变换和拉普拉斯变换三、傅里叶变换和拉普拉斯变换的性质四、拉普拉斯逆变换一
seh_sjlj·2023-06-09 23:13

opencv 实现等值线_OpenCV图像增强算法实现（直方图均衡化、拉普拉斯、Log、Gamma）...

1.基于直方图均衡化的图像增强直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布，使得在0~255灰阶上的分布更加均衡，提高了图像的对比度，达到改善图像主观视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节。彩色图像的直方图均衡化实现：#include#include#includeusingnamespacecv;intmain(intargc,char*argv[]){Matimage=
weixin_39998521·2023-06-09 21:31

[halcon]--图像锐化--索贝尔、拉普拉斯

图像锐化主要是加强高频成分或减弱低频成分。锐化能够加强细节和边缘，对图像有去模糊的作用。同时，由于噪声主要分布在高频部分，如果图像中存在噪声，锐化处理对噪声将会有一定的放大作用。在锐化之前，如果图像存在噪声，建议先对噪声进行平滑处理。索贝尔算法：采用两列或者两行加权和的差值。1、由于引入了平均因素，因而对图像中的随机噪声有一定的平滑作用；2、由于它是相隔两行或两列的差分，故边缘两侧的元素得到增强，
渣渣辉o·2023-06-09 21:28

R语言用贝叶斯层次模型进行空间数据分析|附代码数据

在本文中，我将重点介绍使用集成嵌套拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。可以估计贝叶斯层次模型的后边缘分布。
·2023-06-08 23:34

二项分布、泊松分布，正态分布（高斯分布）之间的联系与区别

反之，如果np趋于无限大（如p是一个定值），则根据德莫佛-拉普拉斯(De’Moivre-Laplace)中心极限定理，这列二项分布将趋近于正态分布。2.实际运用中当n很大时一般都用正态分布来近似
张亚楠··2023-06-08 19:32

day06——朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、什么是朴素贝叶斯分类方法二、概率基础知识1，联合概率2，条件概率三、贝叶斯公式1，公式2，拉普拉斯平滑系数四、API五、实操案例：20类新闻分类代码六、总结一、什么是朴素贝叶斯分类方法朴素贝叶斯分类方法是一种基于贝叶斯定理的统计学习分类算法
张嘉烘·2023-06-08 16:36

轨道共振是宇宙中的普遍现象吗？

三个或三个以上天体的公转轨道周期比率为简单整数比的情况，称为拉普拉斯共振。轨道共振的意义是避免天体之间引力的干扰使轨道不稳定。在宇宙中，天体的轨道共振是普遍存在的，这并不是说轨道共振的力量带来了星系
放风筝的小黄人·2023-06-08 14:30

图像融合亮度一致_Laplace blending(图像拼接重合区域融合)

这里介绍拼接中常用的图像融合算法-拉普拉斯融合(Laplaceblending)。01—原理部分高斯
weixin_39991055·2023-06-08 11:57

机器学习-5 朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法算法概述数理统计学处理的信息古典学派和贝叶斯学派的争论贝叶斯定理朴素贝叶斯分类训练朴素贝叶斯：朴素假设案例：预测打网球拉普拉斯平滑技术小结算法流程与步骤算法应用sklearn中的朴素贝叶斯朴素贝叶斯的使用算法实例算法概述数理统计学处理的信息总体信息
so.far_away·2023-06-08 00:23

VTK学习笔记三

vtkImageSobel2D|使用Sobel函数计算2D图像标量场中的矢量场|example4|vtkImageLaplacian|计算标量图像的拉普拉斯算子|example5|vtkImageHybridMedian2D
tianzhiyi1989sq·2023-06-07 15:27

【十一】图像分割

2边缘检测边缘检测的基本步骤如下：常用的边缘检测算子有梯度算子、高斯-拉普拉斯算子（Log）、Cany边缘检测算子等。Matlb实现intensity=imread('circuit.t
略知12·2023-06-07 09:21

朴素贝叶斯分类器实现正面负面文本分类

、环境准备二、朴素贝叶斯必备基础知识(一).什么是朴素贝叶斯(二).概率论基础基础贝叶斯公式(核心⭐⭐⭐⭐⭐必会)条件概率联合概率贝叶斯公式先验概率后验概率全概率公式(三).朴素贝叶斯算法原理(四).拉普拉斯平滑
Python-AI Xenon·2023-04-21 17:17

论文阅读：Understanding Doubly Stochastic Clustering

例如，在谱聚类中，从数据亲和矩阵形成归一化拉普拉斯矩阵与将其投影到双随机矩阵集上密切相关。但是，关于此投影为何改善聚类的分析有限。
塔_Tass·2023-04-21 10:23

【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述主要特点用于训练和测试KPCA模型的易于使用的API支持降维、数据重构、故障检测、故障诊断多种核函数（线性、高斯、多项式、Sigmoid、拉普拉斯函数
我爱Matlab编程·2023-04-21 04:23

【Python4CFD】笔记step9-12

，今天用ubuntu偶然发现又显示了，赶紧把之前写的东西发出来记录一下，不知道问题出在哪：(CFDpython-12stepstoN-Sequation后面四步，每一步都是一个不同的方程，分别是：二维拉普拉斯方程
Linxson·2023-04-19 22:02

信号与系统 傅里叶变换 拉普拉斯变换 z变换所有公式和性质 三个变换的联系 整理

1.傅里叶变换2.拉普拉斯变换
算法技术博客·2023-04-19 18:56

【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述主要特点用于训练和测试KPCA模型的易于使用的API支持降维、数据重构、故障检测、故障诊断多种核函数（线性、高斯、多项式、Sigmoid、拉普拉斯函数
然哥依旧·2023-04-19 02:18

小波变换

在频率域，则用信号的傅里叶变换或拉普拉斯变换表示。在时域离散信号中，信号用时域离散信号表示。恩，还是先了解一下傅里叶变换吧....傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正
weixin_33722405·2023-04-18 01:07

数字图像处理与Python实现-经典图像图像滤波

均值滤波器3、中值滤波器4、最大值滤波器5、最小值滤波器6、导数与边缘检测6.1一阶导数滤波器6.1.1Sobel滤波器6.1.2Prewitt滤波器6.1.3Canny滤波器6.2二阶导数滤波器6.2.1拉普拉斯滤波器
视觉&物联智能·2023-04-17 18:12

一维有限差分算法推导及MATLAB代码

1、有限差分方法起源：1928年第一次提出用五点差分估计求解椭圆拉普拉斯方程。优势：无需改变原方程的形式，其解为强形式解（strongformsolution），有限体积和有限元为若形式解。
skyer_lhb·2023-04-17 02:08

一文! 解决镜像法，电轴法在电磁场中的应用

但是点电荷放置在内部镜像法在双层介质中的作用电轴法镜像法原理镜像法成立的条件在于静电场的唯一性定理参见我写的这一篇博客https://blog.csdn.net/m0_52555753/article/details/128314910所以我们只需要保证求解区域中拉普拉斯方
严正安·2023-04-16 17:47

【知识点总结】电路原理 第二讲

电路原理第二讲总结内容：内容包括：二端口网络参数及连接方式、拉普拉斯变换常见函数及部分分式展开法、复频域内的电路定律与元件模型、复频域内的运算法、关联矩阵、回路矩阵、割集矩阵、特勒根公式、各矩阵之间的关系
NONO.97·2023-04-16 10:38

混沌工程

大学电气工程的“信号和系统”课程中有一个拉普拉斯变换，是一种传递函数，将整个电路行为用一个数学函数来表达，函数描述的是系统在受到脉冲时如何响应，
朱织果·2023-04-15 06:07

Baumer工业相机堡盟工业相机如何联合BGAPISDK和OpenCVSharp实现图像的伽马变换算法增强（C#）

Baumer工业相机堡盟工业相机如何联合BGAPISDK和OpenCVSharp实现图像的拉普拉斯算法增强（C#）Baumer工业相机Baumer工业相机使用图像算法增加图像的技术背景Baumer工业相机通过
格林威·2023-04-15 04:29

学习笔记python+opencv利用拉普拉斯算子锐化与sobel算子锐化

应数字图像处理实验要求对图像进行锐化处理，使用opencv中的函数进行锐化操作拉普拉斯算子运算后彩色图像效果比较明显，sobel算子与原图像堆叠之后在彩色图像锐化相当明显，但是与原图像色彩区别过大，在原图转换为灰度图像之后细节较多
有灰机诶·2023-04-14 23:59

拉普拉斯边缘检测_图像处理学习笔记（十四）——图像边缘锐化的基本方法(理论篇)...

本篇文章主要介绍图像边缘锐化的基本方法；锐化处理的目的是增强边界；图像中的物体的区别是图像的亮度值不同；在边界上反应很大的变化；所以锐化的目的是突出物体的细节，或者增强被模糊了的图像细节；为了以后边界提取、图像分割、目标识别、形状特征的提取打下基础；锐化的基本方法：图像锐化主要靠边界的不同，所以锐化求不同就要求差异，求差异要用减的方法；所以我们用到微分运算；在微分运算的基础上，介绍梯度锐化和边缘检
云马宝淘·2023-04-14 23:58

python 拉普拉斯锐化_拉普拉斯锐化灰度图像作为结果

在我创建一个负的拉普拉斯核(-1，-1，-1；-1，8，-1；-1，-1，-1)，并将其与图像卷积，然后从原始图像中减去结果。
张宜辅·2023-04-14 23:58
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