一、图像卷积操作原理: 1、卷积操作原理图: 二、opencv常用的图像滤波函数:这些函数的主要作用是对图像进行平滑处理或去除噪声(核心目的是减少图像中的噪声,使图像变得更加平滑); 1、cv::blur()函数:英文全拼blur (1)函数原型: (2)代码示例: 2、cv::boxFilter()函数: (1)函数原型: (2)cv.blur() 均值滤波...
908行:ocl::Kernel kernel(config->kernelName.c_str(), program); 这三行从phase中指派了config->kernelName所代表的某种卷积的program,并构造成了计算核心,以便后续加入到GPU的并行计算队列中。 这里phish.find就是指派的代码了,那么注册的代码在哪里?在什么位置把不同的卷积的program放入phash的? 1403行,用ins...
adaptiveMethod cv2.adaptiveThreshold()根据adaptiveMethod的设置,允许两种不同的自适应阈值方法。两种方法都是逐个像素地计算自适应阈值T(x,y),方法是通过计算每个像素位置周围的b×b区域的加权平均值然后减去常数C,其中b由blockSize给定。 不同的是,如果选择的均值方法是cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,那么均值时取得权...
一是通过当前层的卷积核和偏置完毕对输入数据的映射: 从代码中可见,卷积层的映射过程本质上就是一个卷积操作,然后在对卷积结果累加偏置。第二个阶段就是将卷积层的映射结果送入激活函数中进行处理: 激活函数的主要作用是对卷积层的映射输出进行规范化。调整期数据分布。经典的激活函数是Sigmoid函数。主要对输出特征进...
1 卷积：简单说卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。输出 = 输入 * 系统任一个线性系统的输出都可以通过将输入信号与系统函数（系统的冲激响应）做卷积获得。总之很复杂的感觉，理论大家查信号处理的书。或者百度有大量文章介绍。感谢opencv把如此复杂的处理用一个cv.Filter2D(src, dst, kernel, anchor=(...
计算卷积前,OpenCV通过复制源图像的边界创建虚拟像素,这样边缘的地方也有足够像素计算卷积了。 近似梯度 比如内核为3时。 首先对x方向计算近似导数: 然后对y方向计算近似导数: 然后计算梯度: 当然你也可以写成: 开始求梯度 #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include<stdl...
3.1 经典的卷积神经网络 卷积神经网络的优势就在于它能够从常见的视觉任务中自动学习目 标数据的特征, 然后将这些特征用于某种特定任务的模型。 随着时代的发展, 深度学习也形成了一些经典的卷积神经网络。 3.2 YOLO系列 YOLO 系列的网络模型最早源于 2016 年, 之后几年经过不断改进相继推出YOLOv2、 YOLOv3 等网络,...
本文摘录OpenCV 中的卷积、滤波相关操作内容,重点介绍 Opencv 中的梯度操作。 梯度和导数 平滑一般也称“模糊”,是一种简单而又常用的图像处理操作。平滑图像的目的有很多,但通常都是为了减少噪声和伪影。在降低图像分辨率的时候,平滑也是十分重要的。OpenCV 提供5种不同的平滑操作,每种操作都有对应的函数实现,这些操...
卷积是一种数学运算,它将两个函数(或矩阵)结合起来,生成一个第三个函数。在图像处理中,卷积通常用于将一个滤波器与图像进行运算。 图像的滤波器是一种用于增强或抑制图像中特定特征的工具。它通常是一个小矩阵,定义了如何对图像中的像素进行操作。 卷积在图像处理中有很多应用,包括图像平滑、图像锐化、边缘检测和...
填充如下图所示,黑色虚线框内区域为原图像,蓝色区域为边缘填充之后的图像,红色虚线框内的所有点均需要计算卷积值,因此最后输出(m+r-1)*(n+c-1)的卷积结果。 (2) Same模式 在Same模式下,输出m行n列的卷积结果。 图像的顶部、底部分别需要填充的行数为: ...