29、通用图像变换:从基础操作到复杂映射

通用图像变换:从基础操作到复杂映射

1. 概述

在计算机视觉领域,图像变换是一项基础且关键的技术。之前我们探讨过基于卷积的图像变换,然而,还有许多有用的操作无法用卷积来表示。一般来说,能表示为卷积的变换是局部的,即对任何特定像素的影响仅由其周围的少量像素决定。而本文要介绍的变换通常不具备这一特性。

常见的图像变换有很多,其中一些非常简单且常用,比如图像的缩放操作;另一些则用于更专业的目的。这些变换能将一幅图像转换为另一幅图像,输出图像的大小可能与输入不同,或者在其他方面存在差异,但本质上仍然是一幅“图片”。

2. 图像缩放

2.1 统一缩放

在实际应用中,我们常常需要将图像转换为不同的尺寸,无论是放大还是缩小。OpenCV 提供了 cv::resize() 函数来满足这些需求。

void cv::resize(
  cv::InputArray  src,                             // 输入图像
  cv::OutputArray dst,                             // 结果图像
  cv::Size        dsize,                           // 新尺寸
  double          fx            = 0,               // x 轴缩放因子
  double          fy            = 0,               // y 轴缩放因子
  int         
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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