5月31：图像金字塔_1983年图像金字塔-优快云博客

05-13

2万+

目录 1 图像金字塔简介 2 向下取样——pyrDown() 2.1 基础理论 2.2 代码示例 3 向上取样——pyrUp() 3.1 基础理论 3.2 代码示例 4Laplacian 金字塔 4.1 基础理论 4.2 代码示例参考资料 1 图像金字塔简介以多个分辨率来表示图像的一种有效且概念简单的结构是图像金字塔。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，...

图像金字塔：高斯金字塔、拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放

CAD之路

04-07

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这篇文章里，我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念，如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样，以及了解了专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法。此博文一共有四个配套的简短的示例程序，其详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。先尝鲜一下其中一个示例程序的运行截图：一、引言

13、地理空间数据管理：从图像金字塔到国家基础设施

jwt8token的博客

08-17

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本文全面探讨了地理空间数据管理的多层次体系，从图像金字塔的存储与检索技术，到空间数据库和空间数据仓库的构建与分析方法，再到国家空间数据基础设施（NSDI）的战略意义与实施路径。文章详细分析了图像金字塔在多尺度遥感数据管理中的作用及其面临的挑战，介绍了无缝地理数据库的实现方式以及空间数据仓库的核心技术，如空间数据立方体和OLAP分析。此外，还探讨了美国NSDI的发展战略、技术框架和相关组织（如FGDC、OGC和USGS）的作用。最后，文章展望了地理空间数据管理的未来趋势，包括智能化、云服务、多源数据融合和实时

【OpenCV入门教程之十三】OpenCV图像金字塔：高斯金字塔、拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放

Zender

10-16

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这篇文章里，我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念，如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样，以及了解了专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法。此博文一共有四个配套的简短的示例程序，其详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。先尝鲜一下其中一个示例程序的运行截图：

图像金字塔

2401_82469710的博客

02-19

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默认情况下，程序会调用文件夹中的图像默认情况下，程序会调用文件夹中的图像。如果你从入门时就确认了未来的工作方向，可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍（对应“商业落地五大方向”中的前两本），然后再“哪里不会补哪里”。因此，第一阶段只推荐4本最必要的书（而且这些书到了第二、三阶段也能继续用），入门以后，在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。– 这个课程将会教授你实现人工智能的基本方法，包括：概率推算，计划和搜索，本地化，跟踪和控制，全部都是围绕有关机器人设计。如果用户按 **ESC，**我们的程序将退出。

OpenCV图像金字塔：高斯金字塔、拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放

大可的杨先森的博客

03-27

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这篇文章里，我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念，如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样，以及了解了专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法。此博文一共有四个配套的简短的示例程序，其详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。先尝鲜一下其中一个示例程序的运行截图：

OpenCV 图像金字塔：高斯金字塔、拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放

Eroslol的博客

09-17

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http://blog.youkuaiyun.com/poem_qianmo/article/details/26157633 //-----------------------------------【程序说明】---------------------------------------------- // 程序名称:：《【OpenCV入门教程之十三】OpenCV图像金字塔：高斯金字塔、拉普拉斯金字

MatlabPyrTools：图像金字塔处理工具集

图像金字塔是一种多尺度图像表示方法，它以一系列不同分辨率的图像来表示原始图像，从而能够进行有效的图像处理和分析。这个工具集提供了多种操作，涵盖了图像金字塔的构建、处理、分析和显示等方面。首先，该工具...

11月5日 OpenCV 实战基础学习笔记——图像金字塔、轮廓、模板匹配

Ashen_0nee的博客

11-06

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本文为11月5日 OpenCV 实战基础学习笔记——图像金字塔、轮廓、模板匹配，分为六个章节： - 图像金字塔； - 图像轮廓； - 模板匹配； - 直方图； - 傅里叶变换； - 信用卡识别实战。

OneRec是一个专注于多源信息融合与知识集成的开源推荐算法库_它旨在打破数据孤岛并极大扩充推荐系统的外部世界知识_通过可插拔的模块化设计整合行为数据_包括多信号与长短期用户行为序.zip

12-04

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这是一个旨在构建一个开放协作结构化持续进生的社区驱动型知识库与代码资源集合中心的项目它通过GitHub平台汇聚来自全球开发者学习者及技术爱好者的多元化智慧结晶涵盖从入门.zip

12-04

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峰值密度聚类matlab代码-Clustering-based-density-peaks.zip

最新发布

12-04

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12-04

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基于Create-React-App脚手架构建的现代化React单页面应用开发入门项目_该项目详细展示了如何使用官方推荐的Create-React-App工具链快速初始化开发测.zip

12-04

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基于MediaPipe与YOLOv5的手语视频识别系统源码实现（USTC数据集）

12-04

本资源提供一套针对手语视频进行自动识别的完整系统实现方案，该方案融合了USTC标准数据集、MediaPipe姿态估计框架以及Yolov5目标检测模型。此项目原为本科生毕业设计课题，在最终答辩环节获得了接近满分的优异评价。全部程序代码均经过充分验证与调试，保证其可顺利部署与执行，适合学习者直接获取并应用于实践。该系统源码尤其适用于计算机科学、信息通信、智能技术及自动化等专业领域的在校学生、教师或行业技术人员参考使用。它可作为课程作业、学期项目或毕业设计的优质基础材料，具备显著的教学参考与工程借鉴意义。对于具备一定技术基础的开发者，可在现有架构上进一步调整与扩展，以适配更多样化的功能需求。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

汽车电子新一代传感器技术分析：激光雷达/4D毫米波/3D-ToF在智能驾驶与座舱中的应用研究

12-04

内容概要：本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析，重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下，传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求，并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”，4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力，3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级，强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群：从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员，具备一定专业背景的研发人员；; 使用场景及目标：①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异；②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据；③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考；阅读建议：建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标，关注其在复杂工况下的鲁棒性表现，并重视传感器与整车系统的集成适配问题，同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。

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12-04

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