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二维卷积定理的验证（下，cv2.filter2D()）前言 : 内容承接了二维卷积定理的验证（上）。主要解决该博文中最后提到的问题，也即cv2.filter2D()如何应用傅里叶变换来替代进行图像的卷积计算。文章目录二维卷积定理的验证（下，cv2.filter2D()）0. 基本问题1. 思路与流程2. 代码实践3. 结论与分析0. 基本问题二维卷积定理表达式如下f(x,y)∗g(x,y)=F−1[F(f(x,y))⋅F(g(x,y))]f(x,y)*g(x,y) = F^{-1}[F(f(

二维卷积定理的验证（上）文章目录二维卷积定理的验证（上）0. 写在前面1. 二维卷积定理2. 名词说明2.1 卷积2.2 傅里叶变换与反变换3. 验证实现3.1 使用 ”full“ 卷积3.2 使用“same”卷积4. 结论0. 写在前面在进行图像处理时，我们经常会用到卷积计算，但是当卷积核较大时，卷积计算将相当耗时。事实上，可以通过卷积定理，来使用傅里叶变换手段实现卷积计算。也即是卷积定理。即本文要探讨和验证的内容。1. 二维卷积定理卷积定理是傅里叶变换满足的一个重要性质。函数卷积的傅里叶变

Radon 变换原理和应用前言： 承接 Hough 变换，从简单的直线检测说起，推广到 Radon 变换。介绍了 Radon 变换的基本原理和应用。主要是Hough直线检测的拓展，深度较浅。上启自：详解 Hough 变换文章目录Radon 变换原理和应用1. 从直线检测说起1.1 基本问题1.2 另辟蹊径1.3 编程实现2. Radon 变换2.1 回顾2.2 Radon 变换2.3 Radon 逆变换3. 应用1. 从直线检测说起1.1 基本问题在 详解 Hough 变换 中，对直线检测折

Hough 变换原理和应用前言： 详细介绍了 Hough 变换的基本思想、基本原理和应用等。其中大多都是自己的理解，难免有偏差，仅供参考。下篇博文相关：Radon 变换文章目录Hough 变换原理和应用1. 基本概述1.1 一些基本问题1.2 以例子说明1.2.1 例子1：直线 y=kx+by = kx + by=kx+b​​​​​​​ 到参数空间的变换（k，b为定值，如k=2，b=4）1.2.2 例子2：极坐标下的直线到参数空间的变换1.2.3 例子3：圆到参数空间的变换2. Hough 直线检

Hough 变换原理和应用前言： 详细介绍了 Hough 变换的基本思想、基本原理和应用等。其中大多都是自己的理解，难免有偏差，仅供参考。上接：Radon 变换文章目录Hough 变换原理和应用3. Hough 圆形检测3.1 传统圆形检测3.1.1 问题3.1.2 思路3.1.3 编程3.1.4 结果3.1.5 说明3.2 进阶圆形检测（梯度法）3.2.1 思路3.2.2 编程3.2.3 结果说明3.2.4 写在后面3.3 openCV对应代码解读3. Hough 圆形检测3.1 传统圆形检

贝塞尔曲线插值与B样条插值前言： 这篇是“样条曲线”的接续，前面主要集中在了理论部分，这篇文章主要内容是贝塞尔曲线与B样条是如何应用到插值中的。前篇：样条曲线文章目录贝塞尔曲线插值与B样条插值0. 插值问题1. 贝塞尔曲线插值1.1 曲线的数学描述1.2 曲线插值1.3 代码实现2. B样条插值2.1 数学表达和一些补充2.2 曲线插值2.2.1 三次 clamped B-样条2.2.2 B样条插值方程的获取2.2.3 方程求解，确定样条曲线3. 代码实现（挖坑）3. 三次样条插值4. 总结0

样条曲线（Spline Curves）前言： 关于样条曲线的一些总结和使用，其中包含贝塞尔曲线的介绍。内容实际是为了解决在给定控制点的条件下，如何确定一个光滑曲线的问题。样条曲线被广泛应用于模型的几何重构平滑中。文章目录样条曲线（Spline Curves）0. 基本概念1. 起源2. 贝塞尔曲线（Bézier curve）1.1 直线段表示（2 points）1.2 抛物线三切线定理（3 points）1.3 通用公式1.4 代码实现3. 曲线连续性描述4. B样条基函数（B-Spline Bas

图像数学形态学的基本原理与代码实现（腐蚀、膨胀、开闭运算）文章目录图像数学形态学的基本原理与代码实现（腐蚀、膨胀、开闭运算）1. 集合基础2. 腐蚀（erode）2.1 集合描述2.2 通俗理解3. 膨胀（dilate）3.1 集合描述3.2 通俗理解4. 代码实现5.其他1. 集合基础集合是由一个或多个确定元素所构成的整体。空集：确定元素如果不存在，就是空集。常记为 ∅\varnothing∅并集：所有元素合并到一起的集合。常记为 A∪BA\cup BA∪B交集：相同元素的集合。常记为 A

```python# 比较几个库打开图片的区别from PIL import Imagefrom matplotlib import imagefrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npimport cv2np.set_printoptions(threshold = np.inf) # 显示所有numpy数组...

前言：主要包括HOG原理简介、代码实现、opencv相应库函数的调用参考经典论文：Histograms of oriented gradients for human detection细节理解 ：Opencv/Histogram of Oriented Gradients文章目录0. 相关基本概念图像特征图像梯度方向梯度1. HOG的基本原理与特征获取步骤基本原理处理步骤2. HOG...

前言： 接续到前面所做工作，在从网上爬取到适量所需图像后，扩充数据集，进行数据增强，然后将所有获得的数据，保存为TFRecord文件，即构建出自己的数据集。说明: 计划整个过程基于tensorflow实现，不使用更高层的keras工具。因此数据增强也是使用numpy、opencv、tensorflow或其他一些图像处理工具实现，而没有使用keras中的数据增强函数（虽然会很方便）。数据增强...

说明：从数据收集到网络搭建和训练，从零实现猫狗大战小项目。问题描述:搭建和训练一个可以用于识别猫、狗图片的神经网络，并尝试将训练好的神经网络与opencv结合，应用到具体小例子中。解决思路/步骤：1# 数据收集：使用爬虫从网上爬取狗和猫有效图片各500张2# 数据预处理：利用数据增强，扩充数据集，并保存成TFRecord3# 搭建神经网络模型，借助tensorboard调参4#...

说明：项目皆来源于网上，代码也会大部分参考原文。仅用于学习和练习图像处理操作。项目原文： Bubble sheet multiple choice scanner and test grader using OMR, Python and OpenCV问题描述：...