计算机视觉---2.1---卷积与模板操作
2015-05-21 14:52
274 查看
理论推导见笔记本4—2015 5 21
由matlab生成一个高斯核
可以生成的模板的种类。
其中[11,11]表示高斯核的尺寸,10是标准差,单位是“像素”。
单位是像素这个非常重要,“像素”的意义在于这个核跨越多少个像素后,它的作用衰竭90%。
这是跨越十个像素衰减90%
这是跨越一个像素衰减90%
这句代表使用模板,img是原图像,f核
这个函数还可以接其他操作
如上图所示。
这里多说两句卷积和相关
卷积操作包含了前i个时间对后面数据的影响,对于像素而言就是前面的像素对变换响应值也会影响到当前像素。把每个像素看作个体。
如果是求像素与模板的相关,同样也用的是两个信号卷积的方式,但是观察的是整体
对于图像操作而言,结果并没有什么不同
卷积操作
相关操作
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。
由matlab生成一个高斯核
f = fspecial('gaussian',[11 11],10);
可以生成的模板的种类。
其中[11,11]表示高斯核的尺寸,10是标准差,单位是“像素”。
单位是像素这个非常重要,“像素”的意义在于这个核跨越多少个像素后,它的作用衰竭90%。
这是跨越十个像素衰减90%
这是跨越一个像素衰减90%
imfilter(img,f)
这句代表使用模板,img是原图像,f核
这个函数还可以接其他操作
如上图所示。
这里多说两句卷积和相关
卷积操作包含了前i个时间对后面数据的影响,对于像素而言就是前面的像素对变换响应值也会影响到当前像素。把每个像素看作个体。
如果是求像素与模板的相关,同样也用的是两个信号卷积的方式,但是观察的是整体
对于图像操作而言,结果并没有什么不同
卷积操作
相关操作
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。
相关文章推荐
- 计算机视觉---2.1---卷积与模板操作
- 『计算机视觉』空洞卷积
- 计算机视觉caffe之路第二篇:TX1基本操作和测试
- python计算机视觉1:基本操作与直方图
- python计算机视觉编程——第一章(基本的图像操作和处理)
- 模板计算机快速部署操作windows2003操作系统
- 2_opencv2计算机视觉学习_操作像素
- 计算机视觉与图像处理(一)——卷积与opencv
- 【计算机视觉】卷积、均值滤波、高斯滤波、Sobel算子、Prewitt算子(Python实现)
- 计算机视觉(1)——卷积与opencv
- 计算机视觉、图像处理中常见的滤波操作
- 2卷积神经网络相关API详解-2.1TensorFlow之卷积操作API
- 计算机视觉(opencv和卷积)
- Python计算机视觉编程练习6:文本、列表操作
- 计算机视觉(3)--基本的图像处理操作(PIL)
- 计算机视觉篇:一:opencv的基本操作,卷积。
- 数字图像处理—空域变换增强之滤波增强(模板操作)(模板卷积)
- 深度学习与计算机视觉[CS231N]学习笔记(2.1):图像分类
- 深度卷积网络在计算机视觉中的应用研究综述