模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵。 模板一般是nxn（n通常是3、5、7、9等很小的奇数）的矩阵。模板运算基本思路：将原图像中某个像素的值，作为它本身灰度值和其相邻像素灰度值的函数。...信号处理中的函数自变量是时间；数字图像处理被看作类似信号处理，只不过这里的函数自变量不再是时间，而是换成了图像矩阵的像素灰度值。...，即使在不移频的情况下也是没有。...图像一般是二维矩阵，因此梯度锐化法一般在x、y方向分别计算出梯度幅值Gx、Gy，然后再合并。...作为边缘点，其左右两侧像素灰度的变化滤肯定不一样（否则，就是真的平滑图像了，哪还有什么边界）。如果计算f(x)的导数，f(x)一定是导数中的极值。推广到二维图像这也是成立的。
但是PBI原生的表格类型只有Table和矩阵两种类型，无法满足自定义格式，这个问题相信很多小伙伴都深有体会。...它的前身就是我们经常说的SSRS，也就是传统微软三件套中的报表制作工具。...随着PowerBI的展开，越来越多的用户需求Bowler格式化数据，微软将SSRS中的报表制作工具单独抽取出来，也就是我们本期所说的分页报表。...[1240] 将我们需要的字段分别拖到参数界面和查询界面。 [1240] 点击OK。 [1240] 接下来，我们添加一个矩阵，将字段添加。...因为时间关系，这个例子有点粗糙，后续感兴趣的小伙伴可以自己动手尝试一下。 嵌入PowerBI 在可视化操作面板，我们点击分页报表可视化。 [1240] 选择连接报表。
时域和频域只是看问题的两个不同角度，下面的动图可以形象的表述： ? 傅里叶级数 傅里叶级数适用于任何周期函数，其作用是把一个周期函数表示成三角级数。...下面是拉普拉斯矩阵的一些性质： 拉普拉斯矩阵是半正定矩阵 特征值中0出现的次数就是图连通区域的个数 最小特征值是0，因为拉普拉斯矩阵每一行的和均为0 最小非零特征值是图的代数连通度 拉普拉斯矩阵是图上的一种拉普拉斯算子...3.3 拉普拉斯的谱分解 特征分解也叫谱分解，即把矩阵分解成特征值和特征向量表示的矩阵积 为特征值构成的对角矩阵， 为特征向量构成的正交矩阵。...有了图傅里叶变换定义后，再改写一下总变差： 是特征值， 是图信号对应的傅里叶系数，所以上式表达的是总变差相当于权重为图的傅里叶系数的平方的所有特征值的线性组合。...4.2 特征值的意义 将拉普拉斯矩阵的特征值 从小到大排列，根据拉普拉斯的谱分解 ，特征值越高，对应的特征向量（傅里叶基）变化越快，因此可以将特征值等价成频率。
右移位算子的转置是左移位算子。显然，左移后右移（或反之）不起任何作用，这意味着S是正交矩阵： ?...为了弄清真相，回想一下线性代数中的一个事实： 交换矩阵是可以联合对角化的。 换句话说，满足AB=BA的两个矩阵将具有相同的特征向量（但可能是不同的特征值）[9]。...[9]更准确地说，联合对角化意味着两个交换矩阵具有相同的特征空间，就像在一般情况下，特征值可以具有非平凡的多重性一样。由于在这里讨论的所有的特征值都很简单，所以可以讨论一个共同的特征基。...[10]然而，由于S是不对称的，所以它没有实特征值（对称实矩阵有实特征值）。S的特征值恰好是一个复根。 [11]当称矩阵C被傅里叶变换“对角化”时，意思是矩阵Φ*CΦ是对角化的。...由于傅里叶变换是一个正交矩阵(Φ*Φ=I)，它在几何上充当坐标系统的变化，相当于n维旋转。在这个坐标系统中，C的作用为元素乘积。
下面的滤波器可以找到垂直方向的边缘，这里像素上和下的像素值都使用： ? 再下面这个滤波器可以找到45度的边缘：取-2不为了什么，只是为了让矩阵的元素和为0而已。 ?...另外，需要注意的是，矩阵所有的值加起来要是0. ? 2.4 浮雕（Embossing Filter） 简单看一下实现浮雕效果所使用的卷积核： 浮雕滤波器可以给图像一种3D阴影的效果。...这些低通滤波器，都能在图像内有噪声干扰成分时起到改善的作用。...五种常见的非线性滤波算子，这五种滤波算子对不同的图像都会有不同的作用，最常用的是中值滤波，因为它的效果最好且信息损失的最少。...中点滤波： 中点滤波器将邻域的最大和最小值求平均来代替当前像素点值。 中值滤波: 中值滤将邻域内像素点值排序，用序列中的中值取代当前像素点值。可以消除图像中的长尾噪声，例如负指数噪声和椒盐噪声。
算子是编程和数学中的重要概念，它们是用于执行特定操作的符号或函数，以便处理输入值并生成输出值。...位运算符操作二进制位，而赋值算子将值分配给变量。算子在编程语言中定义了基本操作，而在数学中，它们描述了对数学对象的操作，如微积分中的导数和积分算子。...CANN 算子体系CANN 是华为针对 AI 场景推出的异构计算架构，对上支持多种 AI 框架，对下服务 AI 处理器与编程，发挥承上启下的关键作用，是提升昇腾 AI 处理器计算效率的关键平台。...AI 处理器的计算核心，负责执行矩阵、向量、标量计算密集的算子任务；AI CPU 负责执行不适合在 AI Core 上运行的算子任务，即非矩阵类复杂计算。...AI CPU 适用场景在以下三种场景下，可以使用 AI CPU 的方式实现自定义算子：场景一：不适合跑在 AI Core 上的算子，例如非矩阵类的复杂计算，逻辑比较复杂的分支密集型算子等；例如离散数据类的计算
下图展示了一个回归树的树结构示例，其中每个节点都有其用于划分数据的阈值。 给定一组数据，输入值将通过相应的规格达到叶子节点。达到节点M的所有输入值可以用X的子集表示。...它可以在数学上定义为 让我们看看这一步是如何工作的。 既然计算了阈值的SSR值，那么可以采用具有最小SSR值的阈值。..., s = 3) plt.show() return thresholds[SSRs.index(min(SSRs))] 创建子节点 在将数据分成两个部分后就可以为低值和高值找到单独的阈值...(高于其阈值) 第一个右节点对低值(低于其阈值)的预测 这里我手动剪切了预测线的宽度，因为如果给定的x值达到了这些节点中的任何一个，则将以属于该节点的所有x值的平均值表示，这也意味着没有其他x值参与 在该节点的预测中...最后共享一下上面动图的代码： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation
则每个match得到两个最接近的descriptor，然后计算最接近距离和次接近距离之间的比值，当比值大于既定值时，才作为最终match。（3）RANSAC（使用RANSAC找到最佳单应性矩阵。...由于这个函数使用的特征点同时包含正确和错误匹配点，因此计算的单应性矩阵依赖于二次投影的准确性），统计容差范围内匹配点最多的作为最适合的模型，剔除误匹配的点。 2....常用有三种算法：canny算子，sobel算子，laplacian算子 canny算子：一种完善的边缘检测算法，抗噪能力强，用高斯滤波平滑图像，用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向，对梯度幅值进行非极大值抑制...sobel算子：一阶导数算子，引入局部平均运算，对噪声具有平滑作用，抗噪声能力强，计算量较大，但定位精度不高，得到的边缘比较粗，适用于精度要求不高的场合。...这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。同时RANSAC也假设，给定一组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法。
首先要区分拉普拉斯算子和拉普拉斯矩阵。 什么是拉普拉斯算子？ 拉普拉斯算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度（▽f）的散度（▽·f）。...因此如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为： ? 只要记住它是二阶微分算子即可。可表示为： ? 在图像处理中，一般是离散形式的，表示为： ? 也就是利用如下的卷积核对图像进行处理： ?...处理后的效果： ? 作用是使原始的图像细节更为清晰。 什么是拉普拉斯矩阵？ 拉普拉斯矩阵计算公式为L=D-A，其中D是每个节点的度组成的矩阵，对角线上的值为该节点的度，其余值为0。...A是邻接矩阵，以无向图为例，若两边相接，那么邻接矩阵中的值就为1，否则为0，如下所示： ? 那么为什么拉普拉斯矩阵的公式是那样的？ ?...与拉普拉斯算子类似的是，拉普拉斯算子考虑的是中心点和其上下左右的像素点间的关系，而拉普拉斯矩阵考虑的是某节点和其邻接节点之间的关系。
Harris角点检测算子是于1988年由CHris Harris & Mike Stephens提出来的。在具体展开之前，不得不提一下Moravec早在1981就提出来的Moravec角点检测算子。...{{ 转载注：NewThinker_wei： 关于矩阵知识的一点补充：好长时间没看过线性代数的话，这一段比较难理解。可以看到M是实对称矩阵，这里简单温习一下实对称矩阵和二次型的一些知识点吧。 1....对于实对称矩阵M（设阶数为n），则一定有n个实特征值，每个特征值对应一组特征向量（这组向量中所有向量共线），不同特征值对应的特征向量间相互正交；（注意这里说的是实对称矩阵，不是所有的矩阵都满足这些条件）...一个矩阵对角化后得到新矩阵的行列式和矩阵的迹（对角元素之和）均与原矩阵相同。如果M是n阶实对称矩阵，则Q中的第 j 列就是第 j 个特征值对应的一个特征向量（不同列的特征向量两两正交）。 3....正交变换法中得到的 C 正好是一个正交矩阵，其每一列都是两两正交的单位向量，因此 C 的作用仅仅是将坐标轴旋转（不会有放缩）。
中一个3x3的窗口为A，要计算梯度的像素点为e，则和Sobel算子进行卷积之后，像素点e在x和y方向的梯度值分别为： ? 其中“ * ” 为卷积符号，sum表示矩阵中所有元素相加求和。...完成一个Canny边缘检测算法可以分为以下四步： 高斯滤波 目的 1.高斯滤波 去噪声降低错误率 2.计算梯度幅值和方向 估计每一点处的边缘强度与方向 3.非极大值抑制（NMS） 对Sobel、Prewitt...通过上式我们可以得到一个梯度矩阵 ? 和方向矩阵 ? 。 【例3】角度的计算 见下图，假设 ? 有四条线，分别是0，45，90，135度线（0度和180重合，是一条线）。...非极大值抑制是一种边缘稀疏技术，非极大值抑制的作用在于“瘦”边。直观上地看，对第二步得到的图片，边缘由粗变细了。 4. 用双阈值算法检测和连接边缘 一张图解释双阈值算法检测： ?...scale[, #缩放导数的比例常数，默认情况下没有伸缩系数； delta[, #可选的增量，将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到dst中；
前面通过图片直观的理解了什么是卷积，它也叫滤波器。这里用滤波器进行操作，加深下印象。什么是滤波器呢？这个滤和ps中的滤镜是一个意思，那它跟ps滤镜有什么关系？跟卷积又有什么关系？...图像滤波 对于原图像的每一个像素点，计算它的领域像素和滤波器矩阵（卷积核）的对应元素的乘积，然后加起来，作为当前中心像素位置的值，这样就完成了滤波（卷积）的过程了。...滤波器特点 1、滤波器的大小应该是奇数，这样它才有一个中心，例如3x3，5x5或者7x7。 2、滤波器矩阵所有的元素之和应该要等于1，这是为了保证滤波前后图像的亮度保持不变。...3、如果滤波器矩阵所有元素之和大于1，那么滤波后的图像就会比原图像更亮，反之，如果小于1，那么得到的图像就会变暗。 下面，左边是我们模拟的一张图片，右边小方块是滤波器，3*3，加起来等于1。...这个滤波器可以说是没有作用的滤波器，邻域不参与计算的。 ? 下面这个滤波器3*3的，加起来等于1，下面的情况计算出来的也是10，没变。什么情况下会变，和边缘有什么关系？ ?
注意到 这是因为 ，那么接下来呢，我们注意到它是通过一个近端算子得到的，也即 虽然在这里近端算子作用之后只会得到 ，但是因为 ，所以代入公式可以发现这个算子得到的 就是下一步的迭代点...接下来我们来证明一下之前遗留的那个性质——近端算子的不可延展性。...可以看出来，在一般的情况下结果还是不错的。但是，在近端算子计算不精确的情况下，结果就不会那么好。下面这张图就说明了这一点。 ?...最后还有一种情况就是矩阵为置换矩阵，这种情况因为实际上， 的作用就是对 的各行做了一个交换，不涉及到加减乘除的运算，所以这个运算次数是0。...具体来说，设 ，那么这个时候，可以得到 ，当然了求解 不可能是通过先求解 个矩阵的逆矩阵，再乘起来的这种操作，这是编程一开始最容易犯的错误。
final ui.ImageFilter filter; 2.BackdropFilter 的使用 源码中有一个 BackdropFilter 组件的测试案例，我们先基于这个案例，看一下 BackdropFilter...的效果及作用。...除了通过 ImageFilter.blur 创建 模糊遮罩，还可以通过 ImageFilter.matrix 对区域内进行矩阵变换，如下面的 skewX。...BackdropFilter 组件的源码实现 BackdropFilter 继承自 SingleChildRenderObjectWidget ，内部维护 RenderBackdropFilter 渲染对象来实现添加滤色器功能...通过 context.pushLayer 添加一个层，实现滤色器功能。 那本文到这里就结束了，谢谢观看，明天见~
而 ImageFiltered 是将 过滤层 放在子组件上方，也就是过滤效果可以作用于子组件上。...通过 context.pushLayer 添加一个层，实现滤色器功能。...通过 .matrix 可以进行颜色的矩阵变换。这块比较复杂，不详细展开，感兴趣的可以看一下《Flutter 绘制指南 - 妙笔生花》 的第八章，有对着色器的详细介绍。...这在某些场景下还是非常有用的。...，它又可以作用于任何组件，做出全局的怀旧色什么的也不是不可以。
开本系列，谈谈一些有趣的 CSS 题目，题目类型天马行空，想到什么说什么，不仅为了拓宽一下解决问题的思路，更涉及一些容易忽视的 CSS 细节。...正文从这里开始： CSS3 新增了一个很有意思的属性 -- mix-blend-mode ，其中 mix 和 blend 的中文意译均为混合，那么这个属性的作用直译过来就是混合混合模式，当然，我们我们通常称之为混合模式...（不一定十分准确，如有错误还请指正） 我们将三个 div 按照不同延时(animation-delay)小幅度旋转起来，来达到一种很显眼很魔性的效果，适合做 loading 图。...查看每个通道中的颜色信息，比较底色和绘图色，用较亮的像素点的像素值减去较暗的像素点的像素值。与白色混合将使底色反相；与黑色混合则不产生变化。...本文涉及的专业理论知识很少，没有用很大的篇幅去描述每一个混合模式的效果及作用。
Sobel算子包含两组3×3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。...Laplace算子对孤立象素的响应要比对边缘或线的响应要更强烈，因此只适用于无噪声图象。存在噪声情况下，使用Laplacian算子检测边缘之前需要先进行低通滤波。...解：BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差...分类的难度是通过分类器的输出估计的。 3、关键字static的作用是什么？ 解：1）在函数体，一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。...5、图像处理题目 注意，一下所有需要写代码的题目，不允许使用OpenCV的Mat类。如果图片内容需要用指针读取。 给定0-1矩阵，求连通域。
特征检测定义、作用和使用相关 特征检测是从图像中自动提取对象特征用以表述该对象， 同时还可以利用得到的特征数据 描述在不同的图像中发现相同的对象， （一旦得到两个对象的描述子， 就可以使用它们实现特征数据的匹配与比对...， 计算LOG得到每个像素点的Hessian矩阵， 在建立级联算子实现Hessian矩阵的计算中， SURF使用了积分图来实现预计算， 通过积分图查找表实现Hessiam矩阵快速计算。...离散高斯及其近似梯度算子如下图： ? 算子级联实现尺度空间不变性，如下图： ?...为了在每一层之间定位图像的关键点 （图像的关键点就是图像Hessian矩阵梯度最大值或者最小值所在点的附近）， 对同一层级的不同层3×3×3范围内寻找极大值或者极小值作为候选点， 对满足条件的关键点...实验证明，在窗口较小的情况下，容易导致出现异常高峰的问题，在窗口比较大的情况下，容易出现向量过长，描述子描述不够准确的问题，所以一般情况下更趋向跳过方向指派步骤直接使用U-SURF，它在±15°范围内可以保证旋转不变性特征
明确了实现浮雕滤镜效果的原理后，再来学习一下实现浮雕滤镜效果的算法。...实现浮雕滤镜效果的算法如下所示： 对灰度图像中的每一个像素进行卷积处理； 实现浮雕滤镜效果的卷积核算子需采用如下矩阵： [[1, 0], [0, -1]] 掌握了实现浮雕滤镜效果的原理和算法后...先要明确fuDiao()方法中被省略的代码各自发挥的作用是什么： 因为用于实现浮雕滤镜效果的卷积核算子是一个二维矩阵，所以需要使用Numpy工具包中的array()方法创建这个二维矩阵。...实现雕刻滤镜效果的算法如下所示： 对灰度图像中的每一个像素进行卷积处理； 实现雕刻滤镜效果的卷积核算子需采用如下矩阵： [[-1, 0], [0, 1]] 掌握了实现雕刻滤镜效果的原理和算法后...diaoKe()方法被省略的代码与fuDiao()方法被省略的代码大同小异，首先明确下diaoKe()方法中被省略的代码各自发挥的作用是什么： 用于实现雕刻滤镜效果的卷积核算子与用于实现浮雕滤镜效果的卷积核算子虽然不同
其中，Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，让我们看一下最优边缘检测的三个主要评价标准: 1.低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘，同时尽可能的减少噪声产生的误报。...算子的计算过程 我们假设被作用图像为 I.然后进行如下的操作： 1.分别在x和y两个方向求导。...第七个参数，double类型的scale，计算导数值时可选的缩放因子，默认值是1，表示默认情况下是没有应用缩放的。...为解决这一问题，OpenCV提供了Scharr 函数，但该函数仅作用于大小为3的内核。...第五个参数，int类型dy，y方向上的差分阶数。 第六个参数，double类型的scale，计算导数值时可选的缩放因子，默认值是1，表示默认情况下是没有应用缩放的。
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