1.二維高斯函式形式
a是幅值，（xo,y0）為中心點座標，σx σy是方差，圖示如下，a=1,(x0,y0)=(0,0),σx = σy = 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 -- 高斯函式尖峰中心點的偏移量，用於控制截斷高斯函式
假設固定ksize為20，sigma從1-9，固定center在高斯中間，並且bias偏移量為整個半徑，即原始高斯函式。
隨著sigma的增大，整個高斯函式的尖峰逐漸減小，整體也變得更加平緩，對影象的平滑效果會越來越明顯。
3.高斯核函式卷積
「sigma表示標準差，如果標準差比較小，相當於影象點運算，平滑效果不明顯；反之，標準差比較大，相當於平均模板，比較模糊」
這樣乙個曲線與x軸圍成的圖形面積為1。sigma（標準差）決定了這個圖形的寬度，給出下述結論：sigma越大，則圖形越寬，尖峰越小，圖形較為平緩；sigma越小，則圖形越窄，越集中，中間部分也就越尖，圖形變化比較劇烈。即如果sigma越大，表示該密度分布一定比較分散，由於面積為1，於是尖峰部分減小，寬度越寬（分布越分散）；當sigma越小時，說明密度分布較為集中，尖峰越尖，寬度越窄。
所以，sigma越大，分布越分散，各部分比重差別不大，於是生成的模板各元素值差別不大，類似於平均模板；sigma越小，分布越集中，中間部分所佔比重遠遠高於其他部分，反映到高斯模板上就是中心元素值遠遠大於其他元素值，相當於中間值的點運算。
4.高斯模板
高斯模板實際上也就是模擬高斯函式的特徵，具有對稱性並且數值由中心向四周不斷減小。
double** createg(int isize, double sigma)
for (int i = 0; i
}if (sum != 0)}}
return guass;
}
python高斯核函式運用 高斯核函式
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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...
高斯核函式 未完
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