有一个背景像素为0,前景像素为1的二进制掩码M。我必须构建一个圆盘函数的内核,其权重总和为1。但是,背景中每个像素位置处的内核圆盘半径将随像素位置的变化而变化。设P是背景中的任意像素位置,dP是掩模图像M中从P到前景区域的最短距离。磁盘内核的半径r应该是空间相关的,如下所示:r = d P if d P ≤ α和r = α if d P >
根据Lowe关于原始SIFT算法的论文,从16 x 16窗口计算出由4 x 4方向直方图组成的特征描述符。描述符的比例仅用于选择图像的高斯模糊级别。for( k = 0; k < len; k++ ) // histogram update其中len是使用的样本数。根据Lowe的算法,这应该始终是256
我的问题相当复杂,但我不确定如何将其拆分。 我有图像,我想放一个网格(网格网格?)然后得到线交叉点及其邻域上像素的平均颜色。 下图说明了我的任务: ? 所以最终我想知道这块石头是黑的,白的,还是空的。 我的问题是如何有效地获取红色区域中的像素?= np.linspace(0, image.shape[1], 19)
for j in y:
color = ima