本博文为粒子滤波学习笔记,主要是关于基于粒子滤波器的目标跟踪算法及实现。 粒子滤波是以贝叶斯推理和重要性采样为基本框架。 贝叶斯推理就是类似于卡尔曼滤波的过程。而卡尔曼滤波是线性高斯模型,对于非线性非高斯模型,就采用蒙特卡洛方法(Monte Carlo method,即以某时间出现的频率来指代该事件的概率)。采用一组粒
于是你可以将高斯滤波理解为:带权重的均值滤波 注:σ的大小决定了高斯函数的宽度。 高斯核(掩膜) 理论上,高斯分布在所有定义域上都有非负值,这就需要一个无限大的卷积核。实际上,仅需要取均值周围3倍标准差内的值,以外部份直接去掉即可。 高斯滤波的重要两步就是先找到高斯模板然后再进行卷积,模板(mask在查阅中...
频域滤波说到底最终可能是和空间域滤波实现相同的功能,比如实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就可以提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波模板(因为轮廓在频域内属于高频信号),可以实现轮廓的提取,后面也会把拉普拉斯模板频域化,会发现拉普拉斯其实在频域来讲就是一个高通滤波器。 既然是频域滤...
各种滤波其实是不同的卷积核对图像的卷积操作。 方盒滤波的滤波器是矩形的,滤波器中所有元素值相等。均值滤波是方盒滤波的特殊形式,均值滤波的输出图像的深度和输入图像的深度一致,而方盒滤波可以用归一化的形式调用,且输出图像深度可以控制。opencv中提供了方盒滤波 boxFilter(str, ddepth,ksize,anchor=None,...
Python调用OpenCV中的cv2.blur()函数实现均值滤波处理,其函数原型如下所示,输出的dst图像与输入图像src具有相同的大小和类型。 常见的模糊内核包括(3,3)和(5,5),如公式所示: 3.代码实现 Python调用OpenCV实现均值滤波的核心函数如下: result = cv2.blur(原始图像,核大小) ...
自定义滤波器在OpenCV中,我们可以使用cv2.filter2D函数来实现二维卷积操作。在运用二维卷积前,我们需要先定义一个卷积核,它是一个权值矩阵,主要用来告诉系统如何加权处理每个像素。卷积核可以是任意形状的矩阵,但通常使用的是正方形矩阵,通常大小是3×3或5×5,较大的矩阵会导致模糊等问题。
1.图像滤波简介 根据傅里叶变换,一幅图像是由许多不同频率的像素叠加而成;而滤波就是滤除不想要的频率分量,增强感兴趣的分量 常见的图像滤波有高通滤波和低通滤波,常见的应用包括去噪,图像增强,检测边缘,检…
问Python opencv:如何使用卡尔曼滤波器EN关于卡尔曼滤波器的Opencv Python文档非常糟糕。在这里可以找到一...
练习题 2: 边缘保留滤波 尝试在同一张图像上应用 OpenCV 提供的双边滤波器和中值滤波器。比较两种滤波技术对图像边缘的影响,并讨论它们适合处理什么样的图像噪声。 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt image = cv2.imread(r'C:\Users\llj\Desktop\Picture\2.jpg') ...