演算法中的運算元是什麼意思,影象處理一樣理解
比如微分運算元D,把就是把函式f作用後,把f映成f的導函式.
拉普拉斯運算元是一種二階微分運算元.
影象處理裡都把影象看成R^2上的函式，每個畫素只是這個函式的取樣點。
在這個意義下，運算元就是把一個R^2上的函式變化到另一個R^2上的函式的一個變換。
(表面上看，原圖每個點到另一幅圖的的對映，是通過矩陣（影象處理時也稱為掩膜）用來與原影象做運算而實現的，運算元這個表現的矩陣（對映）
相關推薦
演算法中的運算元是什麼意思,影象處理一樣理解
數學中的對映,當對映的作用是把函式映成函式,或者函式映成數的時候,這個對映常常叫做運算元.比如微分運算元D,把就是把函式f作用後,把f映成f的導函式.拉普拉斯運算元是一種二階微分運算元. 影象處理裡都把影象看成R^2上的函式，每個畫素只是這個函式的取樣點。在這個意義下，
數字影象處理---通俗理解腐蝕與膨脹
0.腐蝕與膨脹有什麼卵用？ 腐蝕與膨脹是數字形態學裡的兩個基本操作，一般用於二值影象（當然RGB圖也可以用）。腐蝕的作用說白了就是讓暗的區域變大，而膨脹的作用就是讓亮的區域變大（可以想象成巴啦啦能量和古娜拉黑暗之神在神仙打架。。巴啦啦能量贏了就是膨脹，古娜拉黑暗之神贏了就是腐蝕。。。
關於apriori演算法中置信度、支援度怎麼理解的問題
比如說啤酒和尿布的問題：TID是transaction ID 即交易編號，說白了就是有五個人在超市買了這樣的東西（Iteams），現在我們統計一下，大家買的東西之間有沒有什麼規律，比如買麵包的是不是很可能同時買牛奶這樣的規律。那問題來了，有啥東西去度量麵包與牛奶有沒有關係以及
影象處理概念理解
在研究生三年，研究的方向主要是影象處理，雖然最後沒有能夠從事影象工作，但是三年的時光與影象打了不少交道，趁畢業還有短時間，整理一下以前的筆記和一點點理解。 影象處理主要 影象預處理：
徹底理解數字影象處理中的卷積-以Sobel運算元為例
連結： 原文出處 作者： FreeBlues 概述 卷積在訊號處理領域有極其廣泛的應用, 也有嚴格的物理和數學定義. 本文只討論卷積在數字影象處理中的應用. 在數字影象處理中, 有一種基本的處理方法:線性濾波. 待處理的平面數字影象可被看
影象處理中的增強演算法---灰級窗切片增強
灰級窗切片增強--相比較X光更適合於CT，程式如下： import cv2 import numpy as np I = cv2.imread('*.png',0) h, w = I.shape fa = 40 fb = 160 k = 255/(160-45) J = np.zeros((h,
【影象處理中的分割演算法】
區域生長方法也是一種常用的區域分割技術，其基本思路是首先定義一個生長準則，然後在每個分割區域內尋找一個種子畫素，通過對影象進行掃描，依次在種子點周圍鄰域內尋找滿足生長準則的畫素並將其合併到種子所在的區域，然後再檢查該區域的全部相鄰點，並把滿足生長準則的點合併到該區域，
影象處理中，SIFT，FAST，MSER，STAR等特徵提取演算法的比較與分析（利用openCV實現）
本人為研究生，最近的研究方向是物體識別。所以就將常用的幾種特徵提取方式做了一個簡要的實驗和分析。這些實驗都是藉助於openCV在vs2010下完成的。基本上都是使用的openCV中內建的一些功能函式。 1. SIFT演算法 尺度不變特徵轉換(Scale-inva
影象處理演算法4——Sobel 邊緣檢測運算元
Sobel 運算元是一個離散微分運算元 (discrete differentiation operator)。 它結合了高斯平滑和微分求導，用來計算影象灰度函式的近似梯度。 影象邊緣,相素值會發生顯著的變化了。表示這一改變的一個方法是使用 導數 。 梯度值的大
影象處理：如何理解傅立葉變換在影象處理中的應用
宣告： 這篇文章的主要目的是通過建立一維傅立葉變換與影象傅立葉變換中相關概念的對應關係來幫助讀者理解影象處理中的離散傅立葉變換，因此，理解影象中離散傅立葉變換的前提條件是讀者需要了解一維傅立葉變換的基本知識，詳情可參考：https://zhuan
汽車輔助駕駛系統中的影象處理演算法
http://www.szaeia.com/NewsShow/2cf277eb-3a8e-4e6d-a7b7-03658f3eb5c6.htm 影像演算法瓶頸突破 汽車ADAS再進化 近年來，世界各國的交通主管單位皆大力倡導「防禦駕駛」，所謂防禦駕駛是一種預測危機並協助
影象處理中兩種基本的插值演算法(最鄰近插值法和雙線性內插法)
在影象的基本仿射變換中，經常會碰到經過旋轉、縮放後灰度值如何賦值的問題。因為變換之後，影象的座標位置有可能是小數，所以就需要插值演算法來確定到底將該畫素賦予哪個位置。 1、最鄰近插值法(Nearest Interpolation) 這是最簡單的一種插值方法，不需要計算。在待
【影象處理演算法】--1.SAD算放的理解
SAD演算法即為sum of absolute difference 以左影象為中心，選定合適的視窗大小blockSize，求取各個畫素點的灰度值。 在右影象中以相同大小的視窗求取各個畫素點的灰度值，以左影象的視窗灰度值減去右影象的灰度值，取絕對值後相加。遍歷整個ROI，找到最小的值，即為合
數字影象處理中常用影象分割演算法有哪些？
數字影象處理中常用影象分割演算法有哪些？ 1.多數的影象分割演算法 2.影象邊緣分割 3.影象閾值分割 4.基於區域的分割 5.形態學分水嶺演算法 多數的影象分割演算法 均是基於灰度值的不連續和相似的性質。在前者中，演算法以灰度突變為基礎分割一幅影象，如影象邊緣分割
理解影象處理中的 雙線性內插法（圖文說明）
此文章轉載自網路，同時自己理解修改註釋一番，水平有限，如有錯漏請提出指正 tag： 雙線性插值，雙線性內插法，影象插值法 1 . 為什麼要用影象的插值？ 在影象的放大和縮小的過程中，需要計算新影象畫素點在原圖的位置，如果計算的位置不是整數，就需
對影象處理中的面向物件和基於基元的理解
面向物件是現代軟體開發的思想，是當前IT界關注的重點，是20世紀90年代以來軟體開發方法的主流。面向物件的 概念和應用不僅僅限於程式設計和軟體開發，已經擴充套件到很寬的範圍。 面向物件的影像分析技術即使在20世紀70年代就應用在遙感影像的解譯中。K
影象處理中各種邊緣檢測的微分運算元簡單比較(Sobel，Robert， Prewitt，Laplacian，Canny)
在邊沿檢測中，常用的一種模板是Sobel 運算元。Sobel 運算元有兩個，一個是檢測水平邊沿的；另一個是檢測垂直平邊沿的 。Sobel運算元另一種形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)運算元，也有兩個，一個是檢測水平邊沿的，另一個是檢測垂直平邊沿的 。各向同性Sobel運算元和普通Sob
卷積神經網路及影象處理中共享權重、特徵對映等理解
一，前言卷積神經網路（Constitutional Neural Networks, CNN）是在多層神經網路的基礎上發展起來的針對影象分類和識別而特別設計的一種深度學習方法。先回顧一下多層神經網路: 多層神經網路包括一個輸入層和一個輸出層，中間有多個隱藏層。每一層有若干個神
Python影象處理庫PIL中影象格式轉換（二）
參考：https://blog.csdn.net/icamera0/article/details/50843196?utm_source=blogxgwz0 接上一篇《Python影象處理庫PIL中影象格式轉換（一）》 二、其他不同模式轉換為“RGB”模式 模式“RGB”為24位彩色影
模糊集理論在影象處理中的應用
本文選自：http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3302850.html，作者寫的非常不錯，包括另外一篇文章：http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3307308.html，感謝作者的辛勤勞動！自己整理過來備份。 這是篇