如何求图像的一阶和二阶导数矩阵
图像的一阶和二阶导数矩阵是图像处理中常用的工具，用于提取图像的边缘和纹理等特征。一阶导数矩阵可以用于检测图像中的边缘，而二阶导数矩阵可以用于检测图像中的纹理。
一阶导数矩阵通常使用Sobel算子或Prewitt算子来计算。Sobel算子是一种离散的差分算子，用于计算图像在水平和垂直方向上的一阶导数。Prewitt算子也是一种离散的差分算子，用于计算图像在水平和垂直方向上的一阶导数。这些算子可以通过卷积操作来实现。
二阶导数矩阵通常使用Laplacian算子来计算。Laplacian算子是一种二阶微分算子，用于计算图像的二阶导数。它可以通过对图像进行二次卷积来实现。
求图像的一阶和二阶导数矩阵的步骤如下：
- 将图像转换为灰度图像（如果图像不是灰度图像）。
- 对图像进行平滑处理，可以使用高斯滤波器来减少噪声的影响。
- 使用Sobel算子或Prewitt算子计算图像在水平和垂直方向上的一阶导数。
- 使用Laplacian算子计算图像的二阶导数。
- 可以选择对导数矩阵进行进一步处理，例如计算梯度幅值和方向。
一阶和二阶导数矩阵在图像处理中有广泛的应用。一阶导数矩阵可以用于边缘检测、角点检测和图像增强等任务。二阶导数矩阵可以用于纹理分析、形状分析和图像分割等任务。
腾讯云提供了丰富的图像处理相关的产品和服务，包括图像识别、图像分析和图像处理等。其中，腾讯云的图像识别服务可以用于实现图像的一阶和二阶导数矩阵的计算。您可以参考腾讯云图像识别服务的文档和API来了解更多相关信息。
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我正在尝试计算图像的梯度方向，在第一部分中，我需要计算图像的一阶导数(在水平和垂直方向上)，所以我在scipy模块中应用了高斯滤波器来获得它，但我得到了一个错误"AttributeError：'int‘object has no attribute 'shape'“
我使用的是python版本3.7.0，opencv版本是3.4.2。
函数文档在这里：
g_x = np.zeros(image_new.shape)
ndimage.filters.gaussian_filter(image_new, 2*np.sqrt(2), (0,1), 1 ,g_x )
浏览 26提问于2019-11-09得票数 2
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我试图做一些参数估计，并希望选择参数估计，以最小化预测方程中的平方误差，在大约30个变量上。如果方程是线性的，我只需要计算30个偏导数，把它们都设为零，然后使用线性方程求解器。但不幸的是，方程是非线性的，方程的导数也是非线性的。
如果方程是通过一个单一的变量，我将只使用 (也称为牛顿-拉夫森)。Web上有丰富的示例和代码来实现牛顿的单变量函数方法。
假设我有大约30个变量，，我如何用牛顿的方法来编程来解决这个问题呢？我有一个封闭形式的方程，可以计算第一和第二导数，但我不知道如何从那里开始。我在网上发现了大量的治疗方法，但它们很快就进入了重矩阵表示法。我在维基百科上找到了，但是我很难把它转换成代
浏览 6提问于2008-12-24得票数 12
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OpenCV文档指出，(order == 0)表示不会在此方向上应用导数，即不会执行此内核的计算。
(Order == 1)仅表示该方向的图像和内核的简单卷积。
但是(order == 2)是什么意思呢？它对计算有何影响？
我正在实现自己编写的Sobel运算符，它适用于order == 1，但我无法获得任何类似于OpenCV的二阶Sobel运算符的东西，称为cv::Sobel(src，dest，0，2，0)。
浏览 1提问于2013-03-17得票数 2
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我很难将样条插值的数学概念与样条滤波器在python中的应用联系起来。我对样条插值的基本理解是，它以分段的方式拟合数据，而拟合的分段多项式称为样条。但是它在图像处理中的应用涉及到对图像进行预处理，然后进行插值，这一点我很难理解。
为了给出一个例子，我想使用scipy.ndimage.map_coordinates(input, coordinates, prefilter=True)和关键字prefilter根据文档对图像进行插值：
确定输入数组在插值前是否使用spline_filter预先过滤。
scipy.ndimage.interpolation.spline_filter的文档简单地
浏览 2提问于2019-10-08得票数 2
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有什么方法可以在特定的变量范围内使用开源资源找到多元函数的最大值(变量值)吗？
背景
我有一个返回函数的代码，例如：
0.17-0.05*x+ 0.06*y - 0.02*x^2 + 0.03*x*y + 0.07*x*y^2
每个变量的范围都是已知的。现在我只需要在最大值处找到每个变量的值。
我只找到了允许我在函数的一个特定点(例如，AutoDiff，.NET)计算第一导数的libs，但它认为必须有一种更容易的方法来找到最大值，而不是在所有可能的点上计算无数的导数。
备注
总的来说，我对c#和编程还不太熟悉，我花了很多时间寻找答案，但不幸的是我失败了。任何建议/见解/帮助都是非常欢迎的。
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
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我知道梯度(Gx，Gy)是为了测量图像函数G(x，y)的最大变化方向。因此，边缘检测就是寻找Gx^2+Gy^2的最大值点。那么，拉普拉斯边缘检测的原理是什么呢？谢谢你的帮助。
浏览 9提问于2016-08-31得票数 1
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我正在尝试实现一个应用程序，它使用图像在大型图像数据库中搜索类似的图像。我正在开发用于此搜索的图像描述符，我希望将颜色信息与一些渐变信息结合起来。我看到结构张量在这个领域中被用来寻找图像或子图像中的主梯度方向。
我想取一张图像，把它划分为子图像的网格，例如，4x4网格(总共16个子图像)，然后找出每个单元格的主导梯度方向。为了找到主导梯度方向，我想看看计算每个单元的结构张量是否能很好地表示图像梯度，从而改进图像匹配。这是个好主意还是坏主意？其想法是得到一个类似于本文第3.2节中的思想的特征向量，。
将图像分割成子图像(单元)是很简单的，使用opencv，我可以使用Sobel函数计算偏导数。
M
浏览 1提问于2015-05-26得票数 2
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在git回购中，在线学习算法分为一阶和二阶。我试着搜索它的含义，但是我无法理解这种第一和第二阶在线学习算法之间的区别。
一阶在线学习和二阶在线学习有什么区别？
浏览 0提问于2018-07-17得票数 5
1回答
我想编写一个包含6个变量的Python函数，a, b, c, d, e, f，其中a, b是计算的区间(例如，[1, 3]，所有实数)，c, d, e, f是三次多项式的系数，即f(x) = cx^3 + dx^2 + ex + f，并返回区间[a, b]上的局部min/max。
对于如何编程，我有一个粗略的想法(尽管计算时间可能很糟糕)，其中我创建了一个新的步骤列表0.01或类似的小步骤(从a到b )，对每个值计算f，然后返回列表的min/max。对于相距很远的a, b值来说，这需要很长时间。
做这件事最好的方法是什么？有没有科学/数学计算的外部库？谢谢。
浏览 3提问于2018-09-17得票数 0
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问题：
有什么工作方法来计算(非标量)张量函数的梯度？
示例
给定n由n个对称矩阵X，Y和矩阵函数Z(X, Y) = torch.mm(X.mm(X), Y)计算d(dZ/dX)/dY。
预期答案
d(dZ/dX)/dY = d(2*XY)/dY = 2*X
尝试
因为torch的.backward()只对标量变量起作用，所以我试着把torch.autograd.grad()应用到张量Z的每个元素上来计算导数，但是这种方法是不正确的，因为它给出了d( X ^2)/dX =X+ 2*D，其中D是对角线矩阵，其对角线值为X。对我来说，torch有能力构造计算图，但不能将张量作为获取张量导数的变量来
浏览 7提问于2022-08-02得票数 0
我想找出三维b样条上给定点的曲率。我相信我想要用样条在那一点的导数来计算那一点的曲率，但我不知道怎么计算。 我已经在geomdl中定义了一个3D b样条(取自SolidWorks (它的来源地并不相关))。我可以使用Curve.evaluate_single()计算样条线上的任何点。这看起来工作正常。我已经根据SolidWorks模型验证了返回点，因此我假设我在nurbs中正确实现了B样条曲线。 我需要找到这条曲线上不同点的半径。根据我在谷歌上的搜索，我想我想使用Curve.derivatives()来计算该点的瞬时曲率。但是我不知道如何将Curve.derivatives()的结果计算成半
浏览 100提问于2019-06-14得票数 0
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对于下面的代码，有人问我为什么在laplacian滤波器中取导数。以及导数对图像的实际作用。你还能告诉我18这一行是什么意思吗，即original_image - filtered_image
close all
clear all
j=imread('blur.png');
A = j(:,:,1);
figure,imshow(A); title('Original Image')
Original_image=A;
Filtered_Image=zeros(size(A));
F=[1 1 1;1 -8 1; 1 1 1];
A=double(A);
fo
浏览 2提问于2015-05-19得票数 0
2回答
我一直致力于从一个图中提取峰值，它看起来像这样：
但我注意到，对于我一直在处理的一些xcorr图，值的结果并不像预期的那样，它们通常看起来更像这样：
还有这个：
而不是像代码在第一张图中所做的那样尝试选择峰值，我将如何开始尝试选择向下的斜率暂时稳定的值(如图3所示)？
当我尝试在图2和图3所示的数据上以代码的当前状态运行代码时，没有得到任何有用的数据。
我想我需要一个if语句或类似的“查找极值点”部分，但我不确定这是否正确。到目前为止，我的函数.M代码如下所示：
[inputname, pathname] = uigetfile('*.wav', &#
浏览 4提问于2010-09-09得票数 1
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LoG (Laplacian of Gaussian)滤波器、一阶导数高斯滤波器和二阶导数高斯滤波器有什么不同？
它是否等于拉普拉斯算子的二阶导数高斯滤波器？
当我在网上搜索时，有不同的形状说，那就是二阶导数高斯滤波器。那么哪一个是正确的？
(临39)
(临31)
(P.3)
浏览 2提问于2019-02-25得票数 2
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我想计算时间序列的一阶和二阶导数，如何在R中实现这一点？
dput(ps)
structure(c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 3L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 5L, 6L), class = c("xts",
"zoo"), .indexCLASS = c("POSIXct", "POSIXt"), tclass = c("POSIXct",
"POSIXt"), .inde
浏览 0提问于2015-11-06得票数 0
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我试图在特定的点上找到(数值)曲率。我将数据存储在一个数组中，我基本上希望在每个单独的点上找到局部曲率。我搜索了一下，并在MATLAB中找到了三种不同的实现：diff、gradient和del2。
如果我的数组名为arr，我尝试了以下实现：
curvature = diff(diff(arr));
curvature = diff(arr,2);
curvature = gradient(gradient(arr));
curvature = del2(arr);
前两个似乎输出相同的值。这是有意义的，因为它们本质上是相同的实现。但是，gradient和del2实现提供了彼此不同的值，也
浏览 2提问于2017-12-08得票数 0
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我需要使用三次样条(我主要对高阶导数感兴趣)，我在scipy (第一个具有sin函数的示例)中找到了这个示例。它们有这一行：plt.plot(xs, cs(xs, 2), label="S''")，我假设它绘制的是二阶导数。但是sin的二阶导数是-sin，而他们的函数看起来完全是-sin。这里我漏掉了什么？我如何才能得到二阶导数呢？谢谢!
浏览 10提问于2019-11-17得票数 1
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如何计算神经网络输出层二阶导数？
、、、、
我试图实现卷积神经网络的随机对角Levenberg-Marquardt方法，以支持学习权值的传播。我是新来的，对它很困惑，所以我没有什么问题，希望你能帮我。
( 1)如何计算输出层的二阶导数。由于我在一阶导数，我必须减去输出从期望的输出，并乘以它的输出的导数。但在二阶导数中，我怎么能做到呢？
2)在卷积神经网络的MaxPooling层中，选取2x2窗口中的最大值，并将其与权值相乘，现在是否要经过激活函数？
有人能给我解释一下在opencv里怎么做，或者如何用数学解释或任何显示数学的参考资料。提前谢谢。
浏览 0提问于2014-03-29得票数 2
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我想积分下面的方程式： d^2Ψ(z) / dz^2 =A*ρ(z) 其中Ψ(未知)和ρ(已知)是一维数组，A是常量。 我已经执行了泰勒展开，即 D^2 z_0(z0+Δz)/ dz^2 =Ψ(Z0)-2Ψ(Ψ)+Ψ(z0-Δz) /Δz^2 并通过构建一个矩阵成功地解决了这个问题。 现在，我想知道是否有Python (最好是)或Matlab函数可以在不进行泰勒展开的情况下求解此函数。 我尝试过numpy.trapz和scipy.integrate.quad，但似乎这些函数只返回曲线下的面积，即一个数字，我有兴趣获得一个数组或一个函数(为Ψ求解)。
浏览 17提问于2019-12-07得票数 0
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我已经提取了mel频率倒谱系数(MFCC)特征(在Matlab中)用于一些语音分类。我目前正在考虑添加MFCC系数特征的一阶和二阶导数。我们如何从MFCC得到一阶和二阶导数？
提前感谢
浏览 8提问于2019-11-30得票数 0
我试图用scipy求解一个微分方程，但我无法通过正在生成的TypeError。我已经看过了，但是我不知道如何解决这个问题，因为**运算符是用来表示指数的。我能做些什么来解决这个问题？
以下是重现错误所需的数据框架：
# Opening the packages
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import CubicSpline
from scipy.integrate import odeint
from math import *
#
浏览 4提问于2022-11-22得票数 0
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我有数据描述这样的一系列：
我感兴趣的是计算强下降开始和结束的点数。就像这样：
所以我计算了我的函数的二阶导数，当有一个负的最小值(开始递减)和一个正的最大值时，得到点。
但在大多数情况下，我得到的结果与此类似：
我哪里错了？
下面是我的python代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import InterpolatedUnivariateSpline
# set x and y
y = data_series
x = range(len(d
浏览 4提问于2016-04-07得票数 3
2回答
我试图计算x= 0处函数的导数，但我尝试过的所有函数都得到了奇怪的结果。例如，当f(X)=x**2时，我得到所有点的导数都是2。我的有限差分系数是正确的，它对x的二阶导数是精确的。
from numpy import *
from matplotlib.pyplot import *
def f1(x):
return x**2
n = 100 # grid points
x = zeros(n+1,dtype=float) # array to store values of x
step = 0.02/float(n) # step size
f = zeros(n+1,dt
浏览 0提问于2016-11-16得票数 1
1回答
机器学习路径的良好特性
、、、
我正在研究由坐标(GPS)组成的路径的ML问题(主要是密度估计和异常检测)。除了坐标本身和增量(相邻坐标点之间的变化)和极坐标之外，还有其他一些好的特性吗？哪些特性使直线度、曲线度、平滑度和环状度等直观属性变得清晰？
浏览 2提问于2011-09-25得票数 6
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锐化滤波器与边缘检测的核关系？
、、、、
来自
(锐化滤波器)是通过取特征核并减去边缘检测核来获得的。
有人能解释一下是怎么回事吗。至于我所理解的，为了达到锐化图像，你采取原来的图像，并添加高对比度的边缘。他们甚至以矩阵为例：
矩阵是否应该
0 -1 0
-1 4 -1
0 -1 0
根据的文章，边缘检测核心是什么？所以，数学应该是加法，而不是减法。
总之，我在这里有点困惑，需要一些帮助。谢谢!
浏览 5提问于2021-12-27得票数 0
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我有一个大规模的问题，我想知道目标函数的梯度和Hessian，以及一些约束条件。我看到了如何获得符号导数。
但是使用这个简单的代码：
> from pyomo.environ import *
> mc = ConcreteModel()
> mc.X1 = Var()
> mc.X2 = Var()
> mc.objectiv = Objective(expr = mc.X1**3 + mc.X2**2)
> from pyomo.core.base.symbolic import differentiate
> from > pyomo
浏览 8提问于2018-11-08得票数 0
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最近我做了很多关于程序地形生成的研究。我从www.iquilezles.org那里学了很多东西。我现在对perlin/simplex噪声、fbm、域扭曲等东西都很熟悉，但是现在我正在研究这个> https://www.iquilezles.org/www/articles/morenoise/morenoise.htm，我非常不知道这些衍生物是什么，它们代表什么，以及如何使用它们。也许有人可以把这方面的知识用更简单的词或/和插图？提前谢谢你。
浏览 0提问于2019-10-21得票数 -1
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下面的代码正确地找到了数组的局部最大值，但找不到局部最小值。我已经做了网络搜索，以找到寻找最小值的最佳方法，我认为我使用了下面的正确方法，基于这些搜索。但是下面的代码中有一些bug，我在几天的时间里多次检查了每一行之后，仍然没有看到。
变量startX和endX定义用户选择的窗口，代码必须在该窗口中找到本地最小/最大值。如果您操作startX和endX的值，您将看到下面的代码始终输出最小值作为所选窗口的第一个索引，这表明它没有迭代窗口中的索引来搜索最小值。
谁能找到这个bug，并告诉我如何修复下面的代码，以找到本地最小值？
class LocalMinMax {
static double[]
浏览 1提问于2011-07-09得票数 3
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1回答
线性回归卷积核
、、
换句话说，具有可变大小的移动窗口的线性回归。在python代码中：
def derivative_convolution(aSignal, iWindowSize):
"""
derivative of a signal by window size using kernel operator
"""
import numpy as np
aKernel = #???
return np.convolve(aSignal, aKernel, 'same')
其中aKernel是我
浏览 0提问于2015-05-26得票数 0
1回答
神经网络中的二阶优化方法比一阶优化方法更有效，因为它们包含了梯度变化率或曲率变化率的信息。此信息有助于为在错误面上向前移动选择更好的步长。目前尚不清楚梯度变化率是如何控制步长的，从而达到更好的优化效果。为了简单起见，只考虑一个权重更新迭代。
浏览 0提问于2020-01-04得票数 2
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我在试着分割足球场。我在跟踪一篇研究报告
转换为HSV
抓住色调频道
生成直方图
抓取全局和局部最大值(全局最大值可以是max(hist))
如果局部最大值为全球最大值的20%，请考虑它
问题是我不知道如何获得局部最大值。我在试着在直方图上记录一个峰值的列表。
我已经在MatLab上试过了，它运行得很好，但是我需要在python中这样做。我尝试过像peakutils这样的库，但是没有任何东西给我想要的结果。
def field_area_mask(image):
# Convert to HSV
hsv = cv2.cvtColor(im
浏览 0提问于2019-07-26得票数 0
1回答
错误拐点
、
我想找出一幅图，显示曲线的拐点如下：
我有一个类似的曲线，我想用python来计算拐点。我的曲线看上去如下：
我使用以下代码计算拐点：
def find_inflection_points(df, n=1):
raw = df['consumption'].to_numpy()
infls = []
dx = 0
for i, x in enumerate(np.diff(raw, n)):
if x >= dx and i > 0:
infls.
浏览 9提问于2022-12-01得票数 0
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在提取线条之前，需要检测线条上的潜在点。首先应用高斯滤波器，并使用Sobel滤波器作为导数运算符。对Hessian的行列式设置阈值，然后在3×3的邻域中应用非最大值抑制。忽略任何滤波器甚至部分超出图像边界的像素。 我理解高斯图像首先是为了消除噪声，然后分别用Sobel_x和Sobel_y拍摄两次，它们在黑森语中变成了Ixx和Iyy，在image.But中显示水平线和垂直线，我怎么才能得到Ixxyy呢？但是，我如何将这两个图像组合在一起，使Ixxyy成为Hessian矩阵中的右下角？
浏览 41提问于2019-05-09得票数 1
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我在玩弄神经网络，试图根据你需要解决的问题来理解设计它们的体系结构的最佳实践。
我生成了一个非常简单的数据集，它由一个凸区域组成，如下所示：
当我使用具有L= 1或L=2个隐藏层(加上输出层)的体系结构时，一切都很好，但是一旦我添加了第三个隐藏层(L = 3)，我的性能就会下降到略好于机会。
我知道网络越复杂(需要学习的权重和参数数)越多，就越倾向于过度拟合数据，但我认为这不是我问题的本质，原因有两个：
我在训练集上的表现也是60%左右(而过度拟合通常意味着你有一个很低的训练错误和很高的测试误差)，
而且我有大量的数据示例(不要看这个数字，那只是我提到的一个玩具图)。
浏览 5提问于2013-11-15得票数 10
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恒心矩阵帮助确定鞍点，以及函数的局部极值。
来源：
在牛顿法中，用恒心矩阵对函数进行优化。当一个Hessian矩阵不能给出全局极小值时，它在优化中有什么用处(这就是我们在优化函数时所寻找的)？
浏览 3提问于2022-06-10得票数 1
我有一个二阶微分方程 function Xdot =second_order(t,X)
y=X(1);
y_d=X(2);
Xdot=zeros(2,1);
Xdot(1)=y_d;
Xdot(2)= -5*y_d-7;
y_dd=Xdot(2);
end 使用MATLAB的ode45命令，我能够模拟它，我能够以这种方式捕获向量中的两个状态变量y和y_d，作为时间的函数。 我想在矢量中捕获y_dd作为时间的函数，但我无法保存它。如何将其视为输出变量？我尝试了对我的函数文件function [Xdot,y_dd] =second_order(t,X)进行以下更改，但是我不知道如何使用o
浏览 82提问于2020-01-02得票数 1
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R中线性函数中斜率的导数
、、、、
当导出线性函数(y =a+ bx)的斜率时，它表示了x和y之间的变化率。但是，如果我想知道函数的变化速度(基本上是二阶导数)对x的变化，这是如何做到的呢？
x = rbind(-0.13612333, -0.02364000, 0.08234000, 0.09092667, 0.02164000,
-0.07784667, -0.10057333, -0.11222000, -0.07394333, -0.05615667)
y = rbind(0.013591, -0.045430, -0.013332, 0.010612, -0.013214,
浏览 8提问于2015-08-11得票数 0
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我有一个运行/衰变的总和，随着时间的推移用实时数据进行更新。我想有效地计算第一，第二和第三导数。
我能想到的最简单的方法是在运行/衰减和的某个时间差上计算三角洲。例如：
t_0 sum_0
t_1 sum_1
first_derivative = (sum_1 - sum_0) / (t_1 - t0)
我可以继续这个过程的第二和第三衍生工具，我认为这应该是可行的，但我不确定这是否是最好的方式。
这个运行/衰减和不是一个定义的函数，它依赖于实时更新数据，所以我不能只做一个正常的导数。
浏览 5提问于2022-06-13得票数 0
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给了我们一个任务，用给定的步骤找到数值的一阶和二阶导数：
1)定义两个数组，x和y=f (x) (使用任何函数)
2)将微分算子定义为矩阵(例如f‘)，定义矩阵D= (1/2h)(U-L)，其中U是上移位矩阵，L是下移位矩阵。
3)将微分算子矩阵与函数阵相乘，求出导数。
我写了这段代码：
%QUESTION 3- DIFFERENTIAL OPERATOR
h=2;
x = 2:h:8
y = x.^2 %the chosen function
n=length(x);
shift = 1;
U = diag(ones(n-abs(shift),1),shift);
s = -1;
L=
浏览 1提问于2015-06-21得票数 1
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对于某些函数f(x)，我希望使用以下近似找到f'(x)和f''(x)：
f(x+h) - f(x) /h
在每个场景中，我应该选择哪些h值？我知道f'(x)应该是h= sqrt( epsilon )，其中epsilon是机器epsilon。但是，对于f''(x)，我必须以不同的方式处理h值吗？我的猜测是，截断和舍入错误在某种程度上相互抵消，并导致这个值。
如何近似我将发现的双精度误差(举个例子)？
浏览 0提问于2018-05-10得票数 0
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拉普拉斯和高斯滤波器
、、、
我正在尝试做一些图像处理，我想应用LoG内核。我知道这个公式，它是：
但是我不明白如何用这个公式得到核矩阵。根据我所读到的，我有一个n x n的矩阵，我将这个公式应用于该矩阵中的每个单元格，但首先应该是该矩阵中的起始值。
另外，我对Laplacian filer也有同样的问题。我知道这个公式，它是：
另外，根据我所读到的，3x3滤波器应该是矩阵：
x = [1 1 1; 1 -4 1; 1 1 1]
但是你能告诉我如何应用这个公式来获得矩阵吗，或者至少告诉我一个如何应用这个公式的教程。
浏览 5提问于2010-10-21得票数 1
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我是Scilab的新用户，我不是数学家。
作为我的最终目标，我想计算(并绘制)一个分段定义函数的导数，参见。
我尝试使用一个简单的(连续的)函数：f(x) = 3*x。
我的Google让我找到了功能。
问题:似乎我不明白参数x是如何工作的，因为结果不是一维数组，而是一个矩阵。
更新1:也许我使用了错误的函数，而diff是最好的选择。但是numderivative的目的是什么呢？
PS:这是问与Scilab有关的问题的合适地方吗？似乎有几个StackOverflow社区提出了与Scilab相关的问题。
// Define limits
x0 = 0;
x1 =
浏览 19提问于2021-09-04得票数 3
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我试图比较在图像空间中得到的图像导数和在频率空间中得到的图像导数。我实际上比较的是导数的大小。
这是图像空间的过程：
计算图像空间中的x-导数，将图像与1 -1卷积，得到convDerX.
计算图像空间中的y-导数，将图像与1;-1卷积，得到convDerY.
设convMagnitude =sqrt(卷积X.^2+卷积Y.^2)
这是频率空间的过程：
计算图像的傅里叶变换，用x求出，然后反演到图像空间，得到fourDerX。
计算图像的傅里叶变换，用y求出，然后反演到图像空间，得到fourDerY。
设fourMagnitude =sqrt(4 sqrt.^2
浏览 1提问于2014-11-27得票数 1
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我正在做一个OpenCV项目，使用surf从图像中检测特征。检测器以这种方式初始化
int minHessian = 100;
SurfFeatureDetector detector( minHessian );
有人能给我解释一下hessian阈值的含义(用数学和实践的方式)吗？
浏览 2提问于2013-09-11得票数 11
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真的，我有一个问题，用matlab计算三维图像上的一阶、二次、三阶导数。
我有60片膝关节mri的dicom格式，我想计算导数。
对于2d图像，当我们要计算x方向或y方向上的导数时，例如我们在x方向上使用sobel或另一个算子来计算x方向上的导数。
但是在我有60片dicom格式的3d图像中，如何计算x，y，z方向上的一、二和三阶导数。我像这样为一阶导数实现：
F是包含所有切片的3d矩阵。k，l，m=大小(F)；
但我认为这不是真的.please帮助我，真的我需要你的答案。
我们如何计算x，y，z方向上的一，二，三阶导数？
案例“x”
D(1,:,:) = (F(2,:,:) - F(1,:,
浏览 3提问于2016-03-21得票数 0
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我真的没有找到任何好的来源来展示这个解决方案/想法。在我的班上，我们从JavaFX开始，我有那个作业。
我有一个方程，它应该在JavaFX中构建一个图形。我把画布准备好了。例如y= 4x^3 + 3x^2 - 3x + 1。
在这里我们可以计算一些点：
x = -1, y = -4 + 3 + 3 + 1 = 3
x = 0, y = 1
x = 1, y = 5
x = 2, y = 4 * 2^3 + 3 * 2^2 - 3 * 2 + 1 = 39
正如我可以想象的那样，这个想法是赌注步长约为0.1。但我仍然不知道如何编写代码。教授说，我们的代码必须解决任何三次方程。如果图形以极值
浏览 2提问于2016-04-04得票数 0
当我在3D空间中沿着三次bezier曲线移动时，我面临一个关于切线的问题，这里使用(x，z)而不是(x，y)。增加了曲线的图像。
当实体击中图像上指示的红线时，就会出现此问题。切线从0.0逐步开始到1.0，然后到达红线，并开始从1.0逐渐减少到0.0，从而导致实体的方向翻转。
目前，这个切线是负责切线的：
const Vector3 Class::getTangent(const float s) const
{
const float t { 1 - s };
return (3 * t * t * (points.at(1) - points.at(0)) +
浏览 2提问于2015-01-21得票数 1
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下面我附加了一个Python脚本，它计算一个5点的Bezier曲线，并计算该曲线的正常加速度。结果如下：
我们在右边看到，曲线开始和结束的正常加速度是非零的。是否要确保法向加速度在边界处为零，并且保持平滑？我已经尝试为第二和第四点设置高权重，这是有效的，但并不强制它达到绝对零度。
，注意！，它基本上类似于，我们如何在边界处强制曲率为零？
import numpy as np
from scipy.special import comb
import matplotlib.pyplot as plt
# Order of bezier curve
N = 5
# Generate
浏览 4提问于2021-11-10得票数 2
我是OpenCV新手，并试图使用C++将下面的MATLAB代码转换为OpenCV：
[FX,FY]=gradient(mycell{index});
到目前为止，我已经尝试了以下方法，但是我的值与我的MATLAB结果完全不同。
Mat abs_FXR;
Mat abs_FYR;
int scale = 1;
int delta = 0;
// Gradient X
Sobel(myImg, FXR, CV_64F, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(
浏览 8提问于2014-04-08得票数 1
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