Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Фильтр Собеля OpenCV с ksize=1

У меня есть вопрос о фильтрации с использованием ядра Sobel. Я знаю, что в основном это квадратная форма, такая как 3x3x здесь

-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1

Однако в документации здесь упоминается, что когда Параметр ksize установлен на 1, фильтр будет 1x3 или 3x1 (одномерный фильтр), но он не сказал, как фильтр.

Это (для x) как [-1 0 1] или [-2 0 2]? Каково это? Извините, я не могу понять, как Sobel влияет на сигналы, но я был бы признателен, если бы кто-нибудь объяснил мне это :)

Спасибо

kernel opencv computer-vision filter
07.01.2014

Ответы:


1

Оператор Собеля является сепарабельным:

[-1 0 1      [1
 -2 0 2  =    2  * [-1 0 1]
 -1 0 1]      1]

Учитывая изображение A,

Gx = [1 2 1]'*([-1 0 1] * A);
07.01.2014
  • Отлично звучит, спасибо! Итак, если случай ksize=1, это означает, что Gx=[-1 0 1]* A 08.01.2014
  • Да, и я думаю, что минимальный размер фильтра равен 2X1, потому что [1 2 1]'=свертка ([1 1], [1 1]') 08.01.2014
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..