高斯核函式

``參考鏈結

#高斯卷積運算元    

def getgausskernel(sigma,h,w):
#構建高斯矩陣，得到中心點位置
gaussmatrix = np.zeros([h,w],np.float32)
ch = (h-1)/2
cw = (w-1)/2
for r in range(h):
for c in range(w):
norm2 = math.pow(r-ch,2) + math.pow(c-cw,2)
gaussmatrix[r][c] = math.exp(-norm2/(2*math.pow(sigma,2)))
#計算高斯矩陣的和
sumgm = np.sum(gaussmatrix)
#歸一化
gausskernel = gaussmatrix/sumgm
return gausskernel

#高斯卷積核旋轉180度不變，可以分離一維垂直和一維水平

#opencv提供了一維垂直高斯卷積核
cv2.getgaussiankernel(int ksize,double sigma,int ktype=cv_64f)
# ksize 一維垂直方向上高斯核行數，正奇數
#標準差
#返回資料型別cv_32f或cv_64f(預設)
#高斯平滑
import numpy as np
from scipy import signal
import cv2
def gaussblur(image,sigma,h,w,_boundary = 'fill',_fillvalue = 0):
#水平卷積核
gausskenrnel_x = cv2.getgaussiankernel(sigma,w,)
#專置gausskenrnel_x = np.transpose(gausskenrnel_x)
#影象矩陣與水平卷積核
gaussblur_x = signal.convolve2d(image,gausskenrnel_x,mode='same',boundary = _boundary,fillvalue = _fillvalue)
#垂直卷積核
#增大卷積核和標準差，影象越模糊在這裡插入**片

python高斯核函式運用 高斯核函式

在計算機視覺中，有時也簡稱為高斯函式。高斯函式具有五個重要的性質，這些性質使得它在早期影象處理中特別有用.這些性質表明，高斯平滑濾波器無論在空間域還是在頻率域都是十分有效的低通濾波器，且在實際影象處理中得到了工程人員的有效使用.高斯函式具有五個十分重要的性質，它們是 1 二維高斯函式具有旋轉對稱性，...

高斯核函式

1.二維高斯函式形式 a是幅值，xo,y0 為中心點座標，x y是方差，圖示如下，a 1,x0,y0 0,0 x y 1 2.高斯函式分析 在實際程式設計應用中，高斯函式的引數包括 ksize 高斯函式的大小 sigma 高斯函式的方差 center 高斯函式尖峰中心點的座標 bias 高斯函式尖峰...

高斯核函式 未完

徑向基函式 radial basis function 簡稱 rbf 就是某種沿徑向對稱的標量函式。通常定義為空間中任一點x到某一中心xc之間歐氏距離的單調函式 在計算機視覺中，有時也簡稱為高斯函式。高斯函式具有五個重要的性質，這些性質使得它在早期影象處理中特別有用 這些性質表明，高斯平滑濾波器無論...