opencv-029-快速的图像边缘滤波算法
知识点高斯双边模糊与mean shift均值模糊两种边缘保留滤波算法，都因为计算量比较大，无法实时实现图像边缘保留滤波，限制了它们的使用场景，OpenCV中还实现了一种快速的边缘保留滤波算法。高斯双边与mean shift均值在计算时候使用五维向量是其计算量大速度慢的根本原因，该算法通过等价变换到低
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opencv-028-图像积分图算法
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opencv
知识点积分图像是Crow在1984年首次提出，是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度，是一种快速计算图像区域和与平方和的算法。其核心思想是对每个图像建立自己的积分图查找表，在图像积分处理计算阶段根据预先建立的积分图查找表，直接查找从而实现对均值卷积线性时间计算，做到了卷积执行的时间与半径窗口大小的无关
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opencv-027-边缘保留滤波算法 – 均值迁移模糊(mean-shift blur)
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opencv
知识点均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中一种，经常用来在对图像进行分水岭分割之前去噪声，可以大幅度提升分水岭分割的效果。
均值迁移模糊的主要思想如下：就是在图像进行开窗的时候，同时考虑像素值空间范围分布，只有符合分布的像素点才参与计算，计算得到像素均值与空间位置均值，使用新的均值位置作为窗口中心位
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opencv-026-边缘保留滤波算法(EPF)–高斯双边模糊
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opencv
知识点前面我们介绍的图像卷积处理无论是均值还是高斯都是属于模糊卷积，它们都有一个共同的特点就是模糊之后图像的边缘信息不复存在，受到了破坏。我们今天介绍的滤波方法有能力通过卷积处理实现图像模糊的同时对图像边缘不会造成破坏，滤波之后的输出完整的保存了图像整体边缘（轮廓）信息，我们称这类滤波算法为边缘保留
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贪吃蛇小项目(c++实现)
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c++
模块结构
墙模块
食物模块
蛇模块
主程序
代码墙模块(wall.h)
123456789101112131415161718192021#ifndef TANCHISHE_WALL_H#define TANCHISHE_WALL_H#include <iostream>using n
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opencv-025-图像去噪声
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opencv
知识点图像去噪声在OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一，对图像二值化与二值分析很有帮助，OpenCV中常见的图像去噪声的方法有
均值去噪声
高斯模糊去噪声
非局部均值去噪声
双边滤波去噪声
形态学去噪声
代码（c++,python）123456789101112
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自动编码器(含两个隐藏层)
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ML/DL
知识点
自动编码器分类
降噪自动编码器代码
代码123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646
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opencv-024-图像噪声
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opencv
知识点图像噪声产生的原因很复杂，有的可能是数字信号在传输过程中发生了丢失或者受到干扰，有的是成像设备或者环境本身导致成像质量不稳定，反应到图像上就是图像的亮度与颜色呈现某种程度的不一致性。从噪声的类型上，常见的图像噪声可以分为如下几种：
椒盐噪声，是一种随机在图像中出现的稀疏分布的黑白像素点， 对
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opencv-023-中值模糊
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opencv
知识点中值滤波本质上是统计排序滤波器的一种，中值滤波对图像特定噪声类型（椒盐噪声）会取得比较好的去噪效果，也是常见的图像去噪声与增强的方法之一。中值滤波也是窗口在图像上移动，其覆盖的对应ROI区域下，所有像素值排序，取中值作为中心像素点的输出值。
API
代码（c++,python）12345
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