zyr_freedom的博客

图像金字塔(image pyramid) 分为两种：高斯金字塔和 拉普拉斯金字塔。之前的博客有写点击。1.将原始图像当作金子塔的最底层；然后进行按图像长宽各减少二分之一进行下采样。在进行下采样之前需要进行高斯滤波（也就是高斯核进行卷积)2.拉普拉斯金子塔可以理解残差金子塔，它是用来存储下采样后的图像于原始图像的差异的。假如原始图像为 G0,金字塔中任意一层图像为 Gi，下采样后得到 Gi+1 = Down(Gi), 由于图像下采样之后尺寸发生了变化，若将下采样后的图进行上采用得到 Up...

另一个版本 ，但是本质时一样的：import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Variablefrom math import expimport numpy as npfrom torchvision import modelsimport os,cv2device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_ava

高斯金字塔高斯金字塔模仿的是图像的不同的尺度，尺度应该怎样理解？对于一副图像，你近距离观察图像，与你在一米之外观察，看到的图像效果是不同的，前者比较清晰，后者比较模糊，前者比较大，后者比较小，通过前者能看到图像的一些细节信息，通过后者能看到图像的一些轮廓的信息，这就是图像的尺度。实现：将原始图像当作金子塔的最底层；然后进行按图像长宽各减少二分之一进行下采样。在进行下采样之前需要进行高斯滤波（也就是高斯核进行卷积)import cv2img_down = cv2.pyrDo...

mark两篇博客，之后复习用1.图像先验分布详解https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41923961/article/details/861705292.图像质量评估指标 SSIM / PSNR / MSEhttps://blog.youkuaiyun.com/edogawachia/article/details/78756680psnr代码def cal_p...

sift算法是非常经典的特征提取算法，之后可以用于 对应特征匹配，从而进行图像拼接，求图像之间的转换矩阵，三维重建等工作。最近上课学习了这个算法，本打算能手敲源码，后来还是选择了调包，真香~毕竟前人种树，后人乘凉嘛！利用好下层建筑为上层来进行服务！目录（1）sift特征提取步骤 1. 建立高斯差分金字塔 2.关键点（keypoint）位置的确定 ...

正常情况下的安装指令是conda install package_name但是可能并不存在，用这个指令去 搜索，我当时打算用python处理一些照片，比较有numpy库，一切变得很便捷，所以需要 安装skimage 这个模块anaconda search -t conda skimage 之后看到，选择 y，再慢慢等待安装啦。扩展1：python skimage...

1.matlab程序结束终止正在运行的matlab文件，需要命令窗口按快捷键，有三种快捷键可以选择：一：ctrl +c二：ctrl+break三：ctrl+alt+break如果是在服务器上跑的代码的话,按完快捷键之后有时候需要等一小会,程序才会停。2.OpenCv中 width 和 widthStep的区别width表示图像的每行像素数，widthStep表示存储...

1梯度，散度，旋度梯度：向量。函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。 如果现在的纯量场用一座山来表示,纯量值越大的地方越高,反之则越低.经过梯度这个运操作数的运算以后,会在这座山的每一 个点上都算出一个向量,这个向量会指向每个点最陡的那个方向,而向量的大小则代表了这个最陡的方向到底有多陡. ...