int y,x,i; //高斯滤波器的数组长度 int nWindowSize; //窗口长度的1/2 int nHalfLen; //一维高斯数据滤波器 double *pdKernel; //高斯系数与图像数据的点乘 double dDotMul; //高斯滤波系数的总和 double dWeightSum; //中间变量 double *pdTmp; //分配内存 pdTmp = new double[nWidth*nHeight]; ...
importcv2 image=cv2.imread('image.jpg',0)# 以灰度图像的形式读取图像kernel=gaussian_kernel(size=5,sigma=1)# 生成一个大小为5的高斯卷积核smoothed_image=cv2.filter2D(image,-1,kernel)# 应用卷积核cv2.imshow('Original Image',image)cv2.imshow('Smoothed Image',smoothed_image)cv2.waitKey(0)cv2.de...
int nHalfLen; //一维高斯数据滤波器 double *pdKernel; //高斯系数与图像数据的点乘 double dDotMul; //高斯滤波系数的总和 double dWeightSum; //中间变量 double *pdTmp; //分配内存 pdTmp = new double[nWidth*nHeight]; //产生一维高斯数据滤波器 MakeGauss(sigma,&pdKernel,&nWindowSize); //Make...
采样的时候每隔10/3(+0.5后取整)个像素一次采样,然后用(此地图的高斯核为1x17)高斯核对这个像素及其左右8个像素进行卷积然后得到该点的新数值 梯度与Level-Line场方向: 求梯度的公式一般使用这三个公式 笔者使用的是LSD的公式 将1x2窗口变成了2x2窗口 人为设定角度阈值(degreeThreshold),记为degThre,一般设为22...
import cv2 o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#原始图像 r=cv2.GaussianBlur(o,(5,5),0,0)#高斯滤波 cv2...imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKe...
热图生成 PoseC3D:分类 热图生成 根据骨骼点坐标,使用高斯核生成,每帧生成K✖️H✖️W的热图,然后将T帧的堆叠得到整个序列的3D 热图,维度为K✖️T✖️H✖️W。其中K为骨骼点的数量,T为帧数 实现 实际使用中,使用了两个技巧分别去除了空间和时间维度的冗余:subject centered cropping和uniform...
深度学习基础--卷积类型 变形卷积核、可分离卷积 对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积(反卷积)的理解 反卷积 Dilated/Atrous conv 空洞卷积/多孔卷积 卷积层输出大小尺寸计算及 “SAME” 和“VALID” && 卷积的三种模式full, same, valid以及padding的same, valid 正常卷积与空洞卷积输出特征图与感受野大...
第一步高斯平滑 选择如下的模板进行高斯平滑滤波,去除噪声。 第二步利用梯度搜寻边缘 利用Sobel算子计算每一点的梯度值。两个卷积核如下: 第三步计算方向角并规范化 水平方向和垂直方向的梯度都已求出,则通过 求出方向角。再将方向角按就近原则规范到0度(水平方向)、45度(对角线方向)、-45度(负对角线方向)和...
- 图像识别:利用深度学习模型(如卷积神经网络CNNs),通过OpenCV或者其他框架(如TensorFlow、PyTorch)训练模型来进行图像分类。 ## 2. 图像处理 图像处理主要涉及对数字图像进行分析和操作,以改善图像质量或提取有用信息。在C语言中,可以实现各种图像处理任务,包括但不限于: - 格式转换:使用OpenCV的`cvLoadImage`函数读...
生成查找表对原图像进行像素映射之后,再进行图像模糊输出的结果...cv.blur() 均值图像模糊卷积 cv.GaussianBlur() 高斯模糊 均值模糊 是卷积核的系数完全一致,高斯模糊考虑了中心像素距离的影响,对距离中心像素使用高斯分布公式生成不同的权重系数给卷积核...()图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据,...