还是应该要努力的（12点前睡觉！！！！！

文章目录 Introduction Python Implementation参考 from 机器之心：如何实现高速卷积 Introduction对于一个卷积运算，例如我们所熟悉的高斯模糊，通过高斯滤波器和目标图像进行卷积操作来得到我们所需要的一个模糊的结果。很容易想到就是朴素卷积，如果简单考虑单通道的图像的话：for ow in 0..output_width: for oh in 0..output_height: for kr in 0..kernel_row: for kc in

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文章目录About Scale SpaceGuassian PyramidDoG PyramidAbout Scale Space一个图像的尺度空间 L(x,y,σ)L(x,y,\sigma)L(x,y,σ) 定义为一个尺度变化的高斯函数 G(x,y,σ)G(x,y,\sigma)G(x,y,σ) 与原图像 I(x,y)I(x,y)I(x,y) 的卷积：L(x,y,σ)=G(x,y,σ)∗I...

ConceptsThe Python Imaging Library handles raster images; that is, rectangles of pixel data.Bands #An image can consist of one or more bands of data. The Python Imaging Library allows you to store ...

文章目录OverviewImage Archives 图像整理Image Display 图像显示Image Processing 图像处理 Tutorial Using the Image ClassLink: The Python Imaging Library HandbookOverview这个PIL这个库提供了基本的图像处理方法，主要有以下的功能：Image Archives ...

文章目录The Image Module Functions new open blend composite eval method load save show putpixel getpixel resize getbands convert copy paste filter thumbnailLink: The Image ModuleThe Image Module这个模块提供了...

文章目录RGB -> HSIHue 色度分量Saturation 饱和度分量Intensity 强度分量HSI -> RGBRG 扇区（0° ~ 120°）GB 扇区（120° ~ 240°）BR 扇区（240° ~ 360°）RGB -> HSIHue 色度分量与光的波长相关，是人的感官对不同颜色的感受，可以表示一定的颜色范围，例如：暖色，冷色，每个 RGB\bold{...

如果一个函数的傅里叶级数处处收敛于 f(x)f(x)f(x)，则称这个级数是这个函数的傅里叶展开式，即：f(x)=a02+∑n=1∞an(cos⁡nx+bnsin⁡nx),x∈[−π,π]f(x)=\frac{a_{0}}{2}+\sum_{n=1}^{\infin}a_{n}(\cos{nx}+b_{n}\sin{nx}),\quad x\in[-\pi,\pi]f(x)=2a0​​+n=...

文章目录基于拉普拉斯算子的边缘检测 Laplacian based Edge Detection高斯差分算子 Difference of Gaussian扩展高斯差分算子 Extended Difference of Gaussian基于拉普拉斯算子的边缘检测 Laplacian based Edge Detection(0)∇2=∂2∂x2+∂2∂y2\nabla^{2} = \frac{...

文章目录IntroductionStepsGaussian SmoothGradient DetectionNon-Maximum SuppressionDouble ThresholdIntroduction基本步骤：高斯模糊（Gaussian Smooth）：平滑图像，去除噪声（高频信息）梯度检测（Gradient Detection）：得到对应图像每个像素的梯度方向矩阵和梯度强度矩...

文章目录生成对抗网络 GAN —— Generative Adversarial NetworkWhy GANGAN的思想 Thought of GANGAN网络架构生成器 Generator判别器 Discriminator生成对抗网络 GAN —— Generative Adversarial NetworkWhy GAN常有这样的需求：图像生成，语音生成，状态预测等，这要求我们要有一...

文章目录论文背景介绍 Background Introductionstructured losses function论文原文 —— pix2pix paper: Image-to-image with Conditional Adversarial Networks论文背景介绍 Background Introduction我们知道有很多的数字图像处理，计算机视觉都涉及到了一个问题，那就...

相关匹配公式f(i,j)=∑u=−ll∑v=−kk[w(u,v)−wˉ][f(i+u,j+v)−fˉ]{∑u=−ll∑v=−kk[w(u,v)−wˉ]2∑u=−ll∑v=−kk[f(i+u,j+v)−fˉ]2}12f(i,j) = \frac{\sum\limits_{u = -l}^{l}\sum\limits_{v = -k}^{k}[w(u,v)-\bar{w}][f(i+u,j+v)...

Butterworth LPF公式利用一下方程得到一个和图像相同尺寸的滤波器HHH，进行滤波：H(u,v)=11+(D(u,v)D0)2nH(u, v) = \frac{1}{1 + (\frac{D(u, v)}{D_0})^{2n}}H(u,v)=1+(D0​D(u,v)​)2n1​其中D0D_0D0​是一个常数，我们称为截止频率D(u, v)定义如下:D(u,v)=[(u−M2...

公式H(u,v)=(γH−γL)[1−e−c[D2(u,v)/D02]]−γLH(u, v) = ({\gamma}_{H} - {\gamma}_{L})[1 - e^{-c[D^{2}(u, v)/D^{2}_{0}]}] -{\gamma}_{L} H(u,v)=(γH​−γL​)[1−e−c[D2(u,v)/D02​]]−γL​其中，γH{\gamma}_{H}γH​的值为，γL{\g...

逆滤波 Inverse Filter如果仅有退化函数h(x,y)h(x,y)h(x,y)导致图像f(x,y)f(x,y)f(x,y)退化为g(x,y)g(x,y)g(x,y)，那么退化图像表示为：g(x,y)=h(x,y)⋆f(x,y)g(x,y)=h(x,y)\star f(x,y)g(x,y)=h(x,y)⋆f(x,y)在频率域中，则为：G(x,y)=H(x,y)F(x,y)G(x,...