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摘要: sobel算子是一种常用的边缘检测算子,是一阶的梯度算法。对噪声具有平滑作用,提供较为精确的边缘方向信息,边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时,是一种较为常用的边缘检测方法。Sobel卷积因子为: 其中,Gx是横向的算子,Gy是纵向的算子。原图像记为f,则GX = Gx*fGY = Gy*fG 阅读全文
posted @ 2021-12-01 12:18 天子骄龙 阅读(230) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 定义4 设A=(aij) 是一个m×s矩阵,B=(bij) 是一个s×n矩阵,那么规定矩 阵 A 与矩阵 B 的乘积是一个 m×n 矩阵 C =(cij), 并把此乘积记作 C = A B 矩阵的乘法不满足交换律,即在一般情形下,A B≠BA 矩阵的乘法虽不满足交换律,但仍满足下列结合律和分配律(假 阅读全文
posted @ 2021-12-01 08:14 天子骄龙 阅读(1671) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 定义 3 数λ与矩阵 A 的乘积记作λA 或 Aλ,规定为 数乘矩阵满足下列运算规律(设 A、B 为 m×n 矩阵,λ、μ为数): (i)(λμ)A =λ(μA); (ii)(λ+μ)A =λA +μA; (iii)λ(A +B)=λA +λB 阅读全文
posted @ 2021-12-01 08:09 天子骄龙 阅读(2065) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 定义 2 设有两个 m×n 阵 A =(aij)和 B =(bij),那么矩阵 A 与 B 的和记 作 A +B,规定为 阅读全文
posted @ 2021-12-01 07:49 天子骄龙 阅读(425) 评论(0) 推荐(0)
摘要: #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/ma.png"); cv::M 阅读全文
posted @ 2021-12-01 07:37 天子骄龙 阅读(920) 评论(0) 推荐(0)
摘要: #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat_<int>src(3, 3); cv::randu(src, cv::Scalar( 阅读全文
posted @ 2021-11-30 13:28 天子骄龙 阅读(933) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 5.png #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/5.png"); 阅读全文
posted @ 2021-11-30 09:42 天子骄龙 阅读(1021) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 仿射变换对应着五种变换:平移,缩放,旋转,翻转,错切 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include <vector> int main(int argc, char** argv) { cv::Mat I = cv::imread( 阅读全文
posted @ 2021-11-30 08:29 天子骄龙 阅读(439) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 实矩阵和复矩阵 元素是实数的矩阵称为实矩阵,元素是复数的矩阵称为复矩阵 n 阶矩阵或n 阶方阵 行数与列数都等于 n 的矩阵称为n 阶矩阵或n 阶方阵. n 阶矩阵 A 也记作 A n. 行矩阵和行向量 只有一行的矩阵 A =(a1 a2… an),称为行矩阵,又称行向量 为避免元素间的混淆,行矩阵 阅读全文
posted @ 2021-11-29 08:45 天子骄龙 阅读(1495) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 非齐次线性方程组: 当常数项 b1,b2,…,bm 不全为零时,线性方程组(1)叫做n元非齐次线性方程组 齐次线性方程组: 当b1,b2,…,bm全为零时,线性方程组(1)叫做n元齐次线性方程组 n 元线性方程组往往简称为线性方程组或方程组 对于 n 元齐次线性方程组(2),x1 = x2 =… = 阅读全文
posted @ 2021-11-29 08:23 天子骄龙 阅读(910) 评论(0) 推荐(0)
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