Riemann流形上的梯度，散度与Laplace算子

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: [email protected] 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.9 本篇文章中,我们将一起学习OpenCV中

参考网站: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 1.边缘检测步骤 1)滤波:边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感.( 通常用高斯滤波 ) 2)增强:增强边缘的基础是确定图像各点领域强度的变化值.增强算法可以将图像灰度点领域强度值有显著变化的点凸显出来.( 可以通过计算梯度幅值来确定 ) 3)检测:经过增强的图像,往往领域中有很多点的梯度值比较大,而特定的应用中,这些点并不是我们要找

本篇文章中,我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器--Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器.文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码.在介绍四块知识点的时候分别一个,以及最后的综合示例中的一个.文章末尾提供配套源代码的下载. **** 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识.其实OpenCv中,不用nameWindow,直接imshow就可以显示出窗口.大家看下文的示例代码就可以发现,浅墨在写代码的时候并没有用na

在笔记十四中,我们使用了Sobel算子对图像进行边缘检测,理论依据是像素变化最快的地方最有可能是边缘处,所以使用sobel算子对图像做微分,得到的结果图像当中灰度较大的区域,即为边缘处. 在这里,我们使用Laplace算子来做边缘检测,也是类似的道理,只不过换成了二阶微分,在一阶微分的极大值的地方,二阶微分为零.我们以二阶微分为零的区域作为边缘.当然了一阶微分极小值的地方,即图像变化很慢很慢的地方,二阶微分也可能为零.所以我们还需要进行额外的滤波. 在理论上是这样,但是在实现上,OpenCV使用

收入囊中 拉普拉斯算子 LOG算子(高斯拉普拉斯算子) OpenCV Laplacian函数 构建自己的拉普拉斯算子 利用拉普拉斯算子进行图像的锐化 葵花宝典 在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检测(Sobel,prewitt,roberts)  我们已经认识了3个一阶差分算子 拉普拉斯算子是二阶差分算子,为什么要加入二阶的算子呢?试想一下,如果图像中有噪声,噪声在一阶导数处也会取得极大值从而被当作边缘.然而求解这个极大值也不方便,采用二阶导数后,极大值点就为0了,因此值为0的地方就是边界.

//通过拉普拉斯-锐化边缘 kernel = (Mat_<float>(3,3)<<1,1,1,1,-8,1,1,1,1);//Laplace算子 filter2D(img2, img_laplance, CV_32F,kernel, Point(-1, -1), 0, BORDER_DEFAULT); img2.convertTo(img_sharp, CV_32F); img3 = img_sharp - img_laplance; img3.convertTo(img3, C

在统计学中,线性回归(英语:linear regression)是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析.这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合.只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归(multivariate linear regression).——————维基百科 一直以来,这部分内容都是ML的敲门砖,吴恩达教授在他的课程中也以此为第一个例子,同时,本篇也参考了许多吴教授的内容. 在这里,我简单把

收入囊中 拉普拉斯算子 LOG算子(高斯拉普拉斯算子) OpenCV Laplacian函数 构建自己的拉普拉斯算子 利用拉普拉斯算子进行图像的锐化 葵花宝典 在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检測(Sobel,prewitt,roberts)  我们已经认识了3个一阶差分算子 拉普拉斯算子是二阶差分算子.为什么要增加二阶的算子呢?试想一下,假设图像中有噪声,噪声在一阶导数处也会取得极大值从而被当作边缘.然而求解这个极大值也不方便.採用二阶导数后,极大值点就为0了.因此值为0的地方就是边界.

前言 本节我们将深入介绍视觉slam中的主流优化方法——图优化(graph-based optimization).下一节中,介绍一下非常流行的图优化库:g2o. 关于g2o,我13年写过一个文档,然而随着自己理解的加深,越发感觉不满意.本着对读者更负责任的精神,本文给大家重新讲一遍图优化和g2o.除了这篇文档,读者还可以找到一篇关于图优化的博客: http://blog.csdn.net/heyijia0327 那篇文章有作者介绍的一个简单案例,而本文则更注重对图优化和g2o的理解与评注. 本